新媒体数据分析
新媒体数据分析
新媒体运营数据分析思维
新媒体运营数据分析思维 如果以下有任何一条击中你，说明你正在做无用或者表面的数据分析 *把微信数据后台的图截屏出来做工作报告，然而并没有什么卵用 *认为关注文章的阅读数、点赞数、评论数就是数据分析 *微信更新的内容，是你“想”到的内容，而不是根据数据依据推动出来的内容 *你没法证明产品转化和你的微信运营有什么卵关系 做微信运营数据分析核心点在于：你怎么证明你的工作对公司有价值 显然，以上提到的每一点，都无法证明你的工作非常牛叉，都无法证明业务转化和你有半毛钱关系，都无法证 明你的你更新的每一篇文章，是有依据的更新。 结果是： 1.微信阅读高评论多的时候，领导同事说，好耶，然后就没有然后了。 2.领导说让你更新什么文章就更新什么文章，反正大家都是拍脑袋决定写什么，那就听领导的 3.你涨薪无望，因为你在老板眼里，除了能每周写3篇文章，你还能干嘛 4.你进步无门，你压根不知道内容吸引的是什么用户，吸引了多少用户，转化了多少用户 如果你可以利用数据告诉你的老板，你的工作对公司有这样的价值： 你会说：“在x天的周期内，零成本，通过微信引流100名潜在付费用户，实际转化34人，（举例产品单价1000），共获得收益34000。” 你的老板会给你一个拥吻说，小张啊，我想给你谈谈给你涨工资的事情，万事好商量嘛。 所以问题确切说应该是：如何做能证明和最终转化有关的微信运营数据分析 要想做好微信效果数据分析，就要设置好，微信转化路径，这里举例把最终转化结果作为最终转化目标（如果 你的产品是社交产品，那你想清楚最终目标是什么），从一个陌生用户阅读你的文章开始，这就进入了一个转 化漏斗。在转化过程中，你可以设置多个转化环节，你也可以理解为是为了达到最终转化目标而设定的分目标。 具体执行起来会，你可以得出来这样一条路径 第一步：通过微信文章获取来阅读文章的用户 注意，文章内容本身要和产品相关，不要把注意力放在阅读数和评论数上，你要记得你最终的目标是转化数字，
新媒体运营数据分析工具
新媒体运营｜新媒体必备的11大数据分析工具 来源：安迪大叔知运营大学 优质的内容是新媒体运营的核心，而数据分析可以帮助我们解决很多问题，定方向、降成本、节开支等等。什么数据最值得去看呢，那必然就是各大自媒体平台的数据，它是新媒体平台中最具有参考性的数据。 必备的新媒体数据分析工具？ 1，新榜 互联网渠道的价值标准：以日、周、月、年为周期,按24大分类权威发布以微信为代表的中国各自媒体平台最真实、最具价值的运营榜单,方便用户了解新媒体整体发展情况,为用户提供有效的参考导向… 2，清博大数据 中国新媒体大数据权威平台：清博大数据拥有清博指数、清博舆情、营广公品等多个核心产品。提供微信、微博、头条号等新媒体排行榜,广告交易、舆情报告、数据咨询...
3，神策数据 多维度数据实时分析，事件分析，漏斗分析，留存分析，分布分析等8大分析模型，轻松搞定数据分析需求。即使调整运营策略，提高运营效果。深度洞察用户行为，深入了解用户是从哪里来，又在哪里消失，找到新的产品增长点，驱动产品优化迭代与提升运营效果，自定义多维度分析场景，可私有化部署的数据分析平台… 4，GrowingIO 实时采集用户行为数据，可视化实时出图。GrowingIO营运数据分析，多维分析更精准GrowingIO拥有国内颗粒度更细致的用户行为洞察系统，帮助运营人员灵活定制推广方案。
5，伯格运营 运营助手，运营管家... 对于企业来说公众号运营的安全很重要，有了伯格运营质量诊断，再加上违规文章库，为公众号的健康起到保驾护航的作用... 6，数说风云 一个实时、维度全面的微信排行与监控工具。微信运营监控，自媒体全行业分类排行榜。
“企业新媒体运营专员”岗位分析(最终稿
关于企业新媒体运营专员的岗位分析报告 一、简要概述 对于新媒体、新媒体运营专员的界定，现在甚至没有一个明确的定义。但是市场的需求已经为这个岗位的良好的发展前景指明了方向。新媒体运营专员主要负责企业新媒体项目的运营以及新媒体团队的建设，要主持、负责企业新媒体如APP、官方微博、微信平台等的策划、运营以及推广，并且及时跟踪评估新媒体营销方案的实施效果，拓展新媒体合作伙伴，维护客户关系。 1、应运而生的企业新媒体运营专员 新媒体其实就是指对大众同时提供个性化的内容的媒体，相对于传统媒体而言，新媒体创新利用数字技术，通过网络渠道以及电脑、手机等终端，向用户提供信息和娱乐的传播形态和媒体形态。包括手机媒体、IPTV等，到微博，人人，甚至微信，豆瓣等等。而新媒体运营，就是指以新媒体为一个平台，通过运作新媒体，以这种方式来进行营销。 新浪微博粉丝的争夺，腾讯与360互掐，滴滴和快的的决斗，无一不让人们感受到新媒体平台的激烈竞争。大批的公司都在争抢并希望在新媒体这个领域能够占有一席之地。由此可见，一个专业的新媒体运营团队对一个企业来说至关重要。所以，企业新媒体运营专员应运而生。 2、企业新媒体运营专员的工作内容： 1）网络媒体信息推广，包括企业新闻事件、行业相关信息等内容的发布传播； 2）自主网络媒介平台的开发与维护，运作官方网站、微博、微信，确保人气的提升；
3）根据上级方针，创意地开展微博、微信上的活动； 4）根据公司品牌策略，结合网站、微博、微信各自的特性，寻找能引起传播的话题，引起粉丝互动，包括操作其他官方新媒体的联合推广等。 5）与公司其他部门沟通配合，搜集汇总粉丝的意见反馈和批评建议，及时反馈给相关部门负责人，了解粉丝需求并挖掘需求，掌握行业内的最新资讯，提供有质量的内容。 6）定期收集整理运营数据反馈给相关部门负责人 3、企业新媒体运营专员的素质要求： 1）热爱互联网，熟悉各种Web 2.0产品应用；对微博、SNS、博客、论坛等产品有浓厚兴趣或深刻认识，并且善于把握用户的各层次需求。 2）本科及以上及以上学历。 3）有较强的洞察力和创新能力，具有一定的敏感性，善于把握最佳的发布时机。 4）注重团队合作；善于沟通，富有创意，有服务精神。 5）具备良好的数据分析能力、语言及文字表达能力、跨团队协作能力。 6）勤劳肯干，能够承担较大工作压力，并且能按时完成上级交代工作事项。 7）具有较强的规划、分析能力和创新意识，敏感的对待产品和数据的运营 , 思维清晰而有条理。 8）具备良好的职业素质和敬业精神。 4、企业新媒体运营专员的发展前景 新媒体运营专员是伴随着互联网等一系列大众传媒的诞生而孕育而生的，
《新媒体数据分析》教学大纲
《新媒体数据分析》教学大纲 （素质选修课/专业基础课） 一、课程信息 课程名称：新媒体数据分析 课程类别：素质选修课/专业基础课 课程性质：选修/必须 计划学时：32 计划学分：2 先修课程：无 选用教材：《新媒体数据分析》，王佳娴编著，2020年人民邮电出版社 适用专业：全校公选、广告、传播、营销、新媒体、数字设计、互联网+ 课程负责人： 二、课程简介（中英文） 本课程系统讲解了新媒体数据分析的概念、方法、工具、数据指标及关键流程，介绍了微信公众号、微博、今日头条三大新媒体平台的数据分析技巧，还针对广告投放和活动策划这两大新媒体工作场景的数据分析过程进行了讲解。旨在培养应用实操型人才，在理论介绍的基础上更侧重实战训练，精心设计了大量的“课堂讨论”和“实战训练”环节，提高读者的数据分析和运用能力，有利于读者更好地在工作中学以致用。 三、课程教学要求 （一）知识要求 1、了解常见的新媒体平台，包括微博、微信公众号、今日头条。 2、认识新媒体数据分析的工作内容，包括工作 KPI、内容运营、活动运营、现业务增长点。 3、认识新媒体数据分析的四大价值，了解如何进行梳理用户画像、明确运营方向、评估运营结果并把握市场变化。 4、掌握新媒体数据分析流程的步骤，搭建指标体系、解决具体问题。 5、了解基本的数据分析方法和常用的数据分析工具。 6、了解新媒体数据指标体系和数据运营四大维度。 7、理解用户增长数据、用户属性数据、图文数据、用户互动数据的价值和作用。 8、掌握新媒体运营内容的关键流程。 9、掌握微信公众号、微博、今日头条如何进行数据分析。 10、学会如何进行新媒体广告投放的数据分析。 11、掌握如何进行活动策划的数据分析。 （二）能力要求 通过本课程的教学，学生应该能够独立进行新媒体数据分析及效果评估工作，并能够针对遇到的问题做出一定的应对措施，具备分析问题和解决问题的能力，能有效的开展新媒体数据分析相关活动。 （三）素质要求
《新媒体数据分析与应用》教学大纲
《新媒体数据分析与应用》课程教学大纲 一、说明 （一）课程定义 新媒体数据分析与应用是XXXXXXX专业开设的一门重要的专业核心课程。本课程主要讲授新媒体数据分析的基本概念，原理、方法和技术，具体包括：数据的预处理、分类预测、关联挖掘、聚类分析等内容。通过学习，使学生理解新媒体数据分析的基本流程，掌握新媒体数据分析的基本理论和技术，熟悉新媒体数据分析成果的表达；掌握新媒体数据分析的基本方法，能熟练地应用数据挖掘技术对现实数据进行有效的分析，能够结合SPSS Modeler 软件从大量统计数据中获取有价值的信息。 （二）编写依据 根据《XXXXX学院XXXXX专业本科人才培养方案》（XXXX版）编写。 （三）目的任务 通过本课程学习，使学生了解现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，了解数据分析的基本理论，掌握重要的数据分析方法，掌握如何利用SPSS Modeler实现数据分析和挖掘，并使学生具有进一步学习的基础与能力。 （四）学时数与学分数：本课程理论36学时，实践/实验36学时，共72学时，4学分。 （五）适用对象：XXXX专业，二年级学生。 （六）课程编码：KY1810C07 二、教学内容与学时分配
三、教学内容与知识点 第一章数据分析和Modeler使用概述 第一节数据分析的产生背景 知识点：数据库与数据仓库的定义、人工智能与机器学习的定义、统计学的定义第二节什么是数据分析 知识点：数据分析的定义、数据挖掘的定义、知识发现的定义 第三节Modeler软件概述 知识点：Modeler的数据流、窗口、数据流的基本管理 第二章数据读入和数据集成 第一节变量类型 知识点：整数型、实数型、字符串型、时间型、日期型、时间戳型 第二节读入数据 知识点：读文本文件、读Excel电子表格、读SPSS格式文件、读数据库文件 第三节生成实验方案 知识点：挖掘实验数据中的规律性、探索影响实验结果的决定因素 第四节数据集成 知识点：数据的纵向合并、数据的横向合并、数据源替换 第三章数据质量的评估和调整 第一节数据质量的评估和调整 知识点：数据的基本特征与质量评价报告、离群点和极端值的调整、数据质量管理第二节数据的分类汇总 知识点：单变量分类汇总、多重分类汇总 第三节变量变换 知识点：CLEM表达式、变量值的重新计算、变量类别值的调整 第四节数据精简 知识点：随机抽样、根据条件选取样本、样本的平衡处理 第四章基本分析和数据精简 第一节数值型变量的基本分析 知识点：计算基本描述统计量、绘制散点图、绘制线图 第二节两分类型变量相关性的研究 知识点：两分类型变量相关性的图形分析、两分类型变量相关性的数值分析 第三节特征选择 知识点：特征选择的一般方法、特征选择的应用示例 第四节因子分析 知识点：因子分析的定义、因子提取和因子载荷矩阵的求解、因子的命名 第五章决策树和人工神经网络 第一节决策树算法概述 知识点：决策树的定义、决策树的几何理解、决策树的核心问题 第二节Modeler的C5.0算法及应用 知识点：信息熵和信息增益、C5.0决策法的生长算法、修剪算法、基本应用示例第三节人工神经网络算法概述 知识点：人工神经网络的概念和种类、人工神经网络建议的一般步骤 第四节Modeler的BP反向传播网络的应用 知识点：基本操作、结果说明、网络中的隐节点和输出节点 第六章支持向量机和贝叶斯网络 第一节支持向量分类的基本思路
新媒体架构及岗位职责
新媒体中心组织架构及职责 组织架构 （一）网络运营组（2人） 1、运营助理 a）负责微信、微博、社群及其他线上媒体平台运营管理。 b）负责组织策划、活动流程、活动预期、活动成本、活动收益、活动效果、活动问题及改进。 2、网络推广 a）负责依据各种活动专题，进行内容的传播推广。 b）负责微信、微博及其他线上媒体平台的推广。 （二）活动策划组（5人） 1、活动策划 a）负责策划各种活动。 2、文案 a）依据活动策划方案，编写文案、广告语。 b）负责微信公众号、微博及其他线上媒体平台文案编写。 （三）视觉设计组（3人） 1、美工 a）依据策划方案，做出相应设计元素。 b）H5的制作。 2、视频编辑 a）根据策划、文案编写的方案，制作相应视频、音频。
b）视频、音频素材的采集、剪接。 3、插画师 a）负责根据活动策划方案，绘制原创图画元素。 （四）商务拓展组（1人） 1商务拓展 a）开发线上线下媒体、用户资源。 b）负责用户进驻自媒体平台，并组织销售、运营。 （五）数据分析（1人） 1数据分析 a）负责相应行业市场、平台数据调研分析，制作数据报告。 b）负责建立会员数据库，并开展会员营销。 （六）财务（1人） 1财务行政 a）负责新媒体财务。 运营总监职责： 1、负责新媒体的整体规划、实施及运营，带领团队实现公司的运营目标； 2、收集、整理、分析市场信息，结合公司的运营情况及产品风格制定本部门的年度、季度、月度销售计划，并把各计划细化到季度、月度、每周的工作，以量化绩效指标执行； 3、根据年度、季度和月度的销售计划制定相对应的营销策划方案及推广策划方案； 4、负责团队的日常管理，制定团队的内部管理措施、规范及业务流程; 5、负责部门员工的管理、指导、培训及评估； 6、结合公司的产品特性及市场变化，及时做好电商平台的整体布局与规划，以增加品牌的竞争力; 7、协助制定公司新媒体发展策略，通过有效的成本控制和营销手段，提升在线销售平台的 品牌知名度、扩大市场影响力。
《新媒体数据分析与应用》教学大纲
《新媒体数据分析与应用》课程简介 课程名称：新媒体数据分析与应用 英文名称：New Media Data Analysis and Application 课程编号： 课程类别：专业必修课 总学时：80（理论48，实践32） 学分：4 课程说明：随着新媒体技术的发展和应用范围的不断扩大，新媒体数据分析与应用也越来越受到关注，其在数据新闻可视化、新媒体运营、网络舆情分析等方面都有广泛应用。对于数据新闻可视化，在融媒体环境下新闻内容的写作和表达需要更加具有亲和力、吸引力和感染力的方式，数据新闻可视化能够更好地支持专题新闻深度报道与分析、支持数据新闻可视化实践、支持新媒体环境下新闻内容交互设计，使新闻内容的表达更易于理解，并提高用户的阅读兴趣。对于新媒体运营，通过新媒体数据分析能够更好的洞察运营质量、预测运营方向、控制运营成本、评价营销方案，从而使运营推广更具针对性，运营效果更具可控性。对于网络舆情，通过新媒体数据的获取与分析能够对舆情热度、倾向性进行分析，并预测舆情演化方向。新媒体数据分析与应用有助于培养学生新媒体数据分析与应用的能力，提升学生从事新闻工作的综合素质。本课程目标是培养学生掌握丰富新媒体数据分析与可视化知识和专业可视化技能，正确树立多学科知识学习理念和职业价值观，为新闻从业工作提供专业技能支持。通过课程学习了解新媒体数据分析的基本理论知识，掌握新媒体数据获取、新媒体数据预处理、新媒体数据分析、新媒体数据可视化的理论及实践技能，在此基础上能够完成数据新闻的制作、新媒体运营分析及报告撰写、网络舆情分析及报告撰写。课程内容主要包括新媒体数据分析概述、新媒体数据获取、新媒体数据预处理、新媒体数据分析、新媒体数据可视化、数据新闻制作、数据营销推广、网络舆情分析等方面的内容。 先修课程：新闻学概论、新闻采访与写作、高级语言程序设计。 课程教材： 段峰峰.新媒体数据分析与应用.人民邮电出版社,2020.
新媒体大数据研究分析报告
新媒体大数据研究 分 析 报 告
目录 第一章大数据背景与动态 (3) 1.1 大数据的宏观价值与背景 (3) 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 (3) 1.1.2 政府——转变理念，集成信息，抓住机遇 (5) 1.1.3 学术——科学的研究数据，用数据来研究科学 (6) 1.1.4 产业——产业需要变革，行业需要互融互通 (7) 1.1.5 公司——平台化竞争，特色应用化生存 (8) 1.1.6 投资——大数据将提供价值分析新视角 (9) 1.2 国内外大数据发展动态 (10) 1.2.1 国外大数据发展动态 (10) 1.2.2 我国大数据发展动态 (15) 1.2.3 大数据相关社区 (18) 1.2.4 我国大数据行业协会 (22) 第二章新媒体大数据分析 (24) 2.1 新媒体大数据应用现状 (24) 2.2 基于大数据的收视率测量 (27) 2.3 新媒体视频内容监管 (30) 2.4 大数据指导节目内容生产 (32) 2.5 新媒体大数据发展趋势 (34)
第一章大数据背景与动态 1.1 大数据的宏观价值与背景 从大历史观来看，“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念，它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明，大范围的消除信息不对称的现象，释放巨大的生产力，深刻改变社会的面貌，提升国家治理，革新科学研究的思想，促进产业间的跨界、融合和颠覆，并将极大的促进文明的传播、凝聚、和升华。 数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介，现在都已经退出了舞台；留声机、磁带机也曾经风靡一时，也已难觅踪影；现在当红的信息技术，像个人电脑、智能手机、IPad在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有数据，虽然不断的变换表现形态，将一直伴随人类走向未来。 物联网本质上是器物层面的技术，从大数据的视角而言，是采集数据的终端。云计算本质上是IT服务交付手段的变革，并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸，依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后，引发的质变。大数据超越信息技术，使人们重新界定国家竞争的主战场，重新审视政府治理水平，重新认识科学研究的新范式，重新审视产业变迁的驱动因素，重新理解投资的决策依据，重新思考公司的战略和组织。 综上所述，大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题！ 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 2012年3月份，奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》，通过这个计划，可以看出：国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志，落实为国家战略。欧盟、日本、新加坡等国家已经开始纷纷行动。