新媒体数据分析
新媒体数据分析报告
新媒体数据分析报告第一点：新媒体数据分析报告概述新媒体是现代社会中不可或缺的一部分，其影响力日益增强。
对于一个新媒体平台来说，数据分析报告是了解自身运营状况、受众行为和市场趋势的重要手段。
本报告将为您详细解析新媒体平台的数据分析过程和方法，帮助您更好地了解和应用数据分析结果。
首先，我们需要收集相关数据。
数据来源可以包括平台自身的运营数据、用户行为数据以及第三方数据。
这些数据可以通过API接口、爬虫抓取或者直接获取的方式进行收集。
在收集数据时，需要注意数据的完整性和准确性，避免因数据问题导致分析结果出现偏差。
接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据整合和数据转换等步骤。
数据清洗是为了去除无效数据、填补缺失数据和处理异常值；数据整合是为了将不同来源和格式的数据进行统一和合并；数据转换是为了将数据转换成适合分析的格式和类型。
通过预处理，我们可以保证数据分析的质量和效果。
然后，我们需要运用数据分析方法对数据进行深入分析。
常用的数据分析方法包括描述性分析、关联分析、聚类分析和预测分析等。
描述性分析可以帮助我们了解数据的基本情况，如用户规模、用户活跃度等；关联分析可以帮助我们发现不同数据之间的相关性，如用户行为与用户属性之间的关系；聚类分析可以帮助我们对用户进行分类，以便进行更精准的个性化推荐；预测分析可以帮助我们对未来趋势进行预测，以便及时调整运营策略。
最后，我们需要将数据分析结果进行可视化展示，以便更直观地了解数据背后的信息和规律。
可视化工具可以使用如ECharts、Highcharts等，可以将数据以图表、地图、柱状图等形式进行展示，帮助我们从视觉上发现数据的特点和趋势。
第二点：新媒体数据分析报告案例分析为了更好地理解新媒体数据分析报告的应用，我们以一个实际案例进行分析。
假设我们运营一个名为“”的公众号，主要提供职场技能和成长干货类内容。
以下是针对该公众号的数据分析报告案例。
首先，我们收集了公众号的运营数据，包括粉丝数量、阅读量、点赞量、留言量等。
新媒体运营中的数据分析工具推荐
新媒体运营中的数据分析工具推荐在新媒体运营中，数据分析是非常重要的一环。
通过对数据的深入分析，我们可以更好地了解用户需求、优化运营策略，并提升营销效果。
为了帮助广大运营人员更好地进行数据分析，本文将推荐一些常用的数据分析工具。
一、谷歌分析谷歌分析（Google Analytics）是目前最广泛使用的网站分析工具之一。
通过将谷歌分析代码嵌入到网站中，可以实时监测网站流量、访问来源、用户行为等信息。
谷歌分析提供了丰富的报表和数据可视化功能，可以帮助运营人员深入了解用户在网站上的行为和偏好，从而进行精细化运营。
二、百度统计百度统计是百度推出的一款网站流量分析工具。
与谷歌分析类似，使用百度统计可以实时监测网站流量、访问来源、用户行为等数据。
百度统计还提供了多维度的数据分析功能，可以对流量来源、页面访问路径等进行深入研究和分析，为运营人员提供决策支持。
三、微信数据分析对于在微信平台上运营的企业或个人而言，微信数据分析工具非常重要。
微信公众平台提供了丰富的数据分析功能，包括粉丝增长、文章阅读量、图文消息分享等数据的监测和分析。
通过对这些数据的分析，可以帮助运营人员了解用户的兴趣和偏好，优化推文策略，提升粉丝活跃度和转化率。
四、微博数据分析对于在微博平台上运营的企业或个人来说，微博数据分析工具也是必不可少的。
微博官方提供了微博数据中心，可以实时监测微博账号的粉丝增长、微博互动、微博传播等数据。
通过对这些数据的分析，可以了解用户的关注点和兴趣，优化微博内容，提升曝光和影响力。
五、社交媒体管理工具社交媒体管理工具如Hootsuite、Buffer等，可以帮助运营人员统一管理和发布多个社交媒体平台上的内容。
同时，这些工具也提供了数据分析功能，可以对不同平台上的数据进行汇总和分析。
通过使用社交媒体管理工具，运营人员可以更加便捷地进行跨平台的数据分析和运营。
六、数据可视化工具数据可视化工具如Tableau、Power BI等，可以将庞大的数据转化为图表和可视化图形，更加直观地展示数据分析结果。
新媒体数据 分析指标
新媒体数据分析指标在当今数字化的时代，新媒体已经成为了信息传播和交流的重要渠道。
对于从事新媒体工作的人员来说，了解和掌握数据分析指标是至关重要的。
通过对这些指标的分析，我们可以更好地了解用户行为、评估内容效果、优化运营策略，从而提升新媒体平台的影响力和商业价值。
一、粉丝增长指标粉丝数量是新媒体账号最直观的指标之一。
新关注人数反映了账号在特定时间段内吸引新用户的能力，而取消关注人数则能帮助我们了解账号的留存情况。
净增粉丝数（新关注人数减去取消关注人数）是评估账号整体吸引力的关键指标。
粉丝增长率＝（本期净增粉丝数／期初粉丝数）× 100% ，通过这个指标可以比较不同时间段内粉丝增长的速度。
粉丝来源渠道分析也很重要，比如是通过社交媒体推荐、搜索引擎、合作推广还是内容自然传播等渠道获得的粉丝。
了解粉丝的来源渠道有助于我们优化推广策略，将资源集中在效果最佳的渠道上。
二、内容互动指标内容互动指标能够反映用户对发布内容的参与度和兴趣程度。
点赞数表示用户对内容的认可和喜爱程度；评论数则反映了用户对内容的讨论和参与热情，高质量的评论还能增加内容的热度和传播范围；分享数体现了用户将内容传播给他人的意愿，是内容影响力扩散的重要指标。
互动率＝（点赞数＋评论数＋分享数）／粉丝数× 100% ，这个指标可以衡量内容在粉丝群体中的受欢迎程度。
此外，还需要关注评论的情感倾向，是正面、负面还是中性，以便了解用户对内容的真实感受，及时调整内容策略。
三、阅读量和播放量指标阅读量和播放量是衡量内容曝光度的基本指标。
总阅读量或播放量反映了内容被展示的次数，但需要注意的是，不同平台的算法和统计方式可能会有所差异。
平均阅读量或播放量＝总阅读量或播放量／发布内容数量，可以评估内容的整体表现水平。
阅读完成率或播放完成率对于视频和长文类内容尤为重要，它反映了用户对内容的完整消费程度，低完成率可能意味着内容开头不够吸引人或者内容质量在后期有所下降。
新媒体数据分析指标
新媒体数据分析指标随着互联网和社交媒体的兴起，新媒体已经成为企业在市场竞争中不可或缺的一部分。
然而，如何从大量的数据中准确地理解和分析新媒体的运营情况，成为了企业摆在面前的一项重要任务。
针对新媒体数据的分析，我们需要关注一些关键指标，以提供有价值的见解和决策支持。
一、阅读量和曝光量阅读量和曝光量是衡量新媒体内容影响力和传播效果的重要指标。
阅读量反映了用户对内容的兴趣程度和关注度。
曝光量则是内容在社交媒体上被用户看到的次数。
通过对这两个指标的分析，企业可以了解到哪些内容受欢迎，哪些内容有待提升，并根据这些数据调整自己的内容策略。
二、转发量和转化率转发量和转化率是衡量新媒体内容传播力和营销效果的重要指标。
转发量是指用户对内容的进一步传播行为，包括分享、转发等。
转化率则是指通过新媒体渠道获取到实际用户行为的比例，如关注公众号、购买产品等。
企业可以通过分析这两个指标，了解自己的内容被分享和传播的程度，以及营销活动的效果如何，并相应地进行调整和改进。
三、互动量和用户参与度互动量和用户参与度是衡量新媒体用户活跃程度和与用户互动情况的重要指标。
互动量指用户对内容的评论、点赞、分享等互动行为的数量。
用户参与度则是指用户对内容的积极参与程度，包括参与讨论、提问等。
通过分析这两个指标，企业可以了解到用户对内容的兴趣和情感倾向，从而更好地与用户进行互动和沟通。
四、粉丝增长和流失率粉丝增长和流失率是衡量新媒体用户增长和留存情况的重要指标。
粉丝增长指新粉丝的数量，流失率则是粉丝数量的减少情况。
通过分析这些指标，企业可以了解到自己在吸引新用户和留住老用户方面的表现，并根据这些数据制定相应的用户增长和留存策略。
五、用户画像和行为分析用户画像和行为分析是深入了解新媒体用户特征和行为习惯的重要手段。
通过对用户的年龄、性别、地域等基本信息进行分析，企业可以更准确地了解到自己的目标用户群体，并通过针对性的内容和活动吸引和留住这些用户。
54099_新媒体数据分析_PPT
表1-7 文章分享
案例文章名
18
1.3 新媒体数据分析的四大价值
广义的数据分析主要是为了驱动业务决策而存在。 总体来说，新媒体数据分析的价值包含以下四点。
梳理 用户画像
明确 运营方向
评估 运营效果
把握 市场变化
19
1.3 新媒体数据分析的四大价值
1．梳理用户画像
用户画像（User Profile）即用户标签化信息，是指企业通过数据分析后得出 的，包含人口属性、兴趣爱好、社交信息、消费习惯等特征的用户信息全貌。
33
1.4 新媒体数据分析流程
2．解决具体问题
数据整理和分析：在实际业务过程中会产生大量数据，因此要对不相关数据进行清洗和整理。
序号 第一天
新增用户
200
表 1-6 公众号新增用户数记录
第一天
第二天
第三天 第四天
200
40%
第五天
第六天
第二天
200
-
200
3、今日头条
头条数据分析后台
12
1.2 认识新媒体数据分析
“数据分析”的两层含义
狭义的数据分析是指数据分析师这一岗位的工作内容，广义的数据分析是 指用数据指导运营工作、驱动运营决策的一种思维方式。具体来说，数据 分析就是收集数据后加以详细研究，提取有用信息，并形成结论的过程。 本书所定义的“新媒体数据分析”，是指在新媒体运营中，利用数据驱 动业务决策，解决业务问题的思维方式和工作方法。
新媒体数据分析
王佳娴 编著
互联网+新媒体营销规划丛书——秋叶主编
新媒体营销概论 微信营销与运营 微博营销与运营 社群营销与运营 直播营销 新媒体写作平台策划与运营 新媒体文案创作与传播 新媒体运营实战技能 新媒体运营 新媒体数据分析 新媒体营销案例分析 软文营销 微信小程序策划与运营 内容电商
新媒体数据分析
其他网站 天猫QQ空间 今日头条
趣头条手机 淘宝企鹅号 抖音 快手钉钉微信公众号知道 微博哔哩哔哩豆瓣
知乎
5
1.1 常见的新媒体平台
1、微博
微博是一个可以公开发布实时内容的新媒体平台，入门简便，发布形式，非常多样包括文字、 图片、视频，其发送数量也没有限制，是一个全民皆可参与发布和分享的平台。有自己的数据 分析后台，在个人主页中单击“管理中心”下的“数据助手”即可查看。
1.1 常见的新媒体平台
“新媒体”新媒体是利用数字技术和网络技术，通过互联网、宽带局域网、无线通信网、卫星等渠道， 以及计算机、手机、数字电视机等终端，向用户提供信息和娱乐服务的传播形态
如果按照大型互联网公司各自的生态去划分，表 1-1 所示为目前处于上升期的新媒体平台。 表1-1 处于上升期的新媒体平台
14
1.2 认识新媒体数据分析
数据及数据分析思维应用
工作 KPI
发现业务 增长点
数据 分析
15
内容 运营
活动 运营
1.2认识新媒体数据分析
课堂讨论
假设现在有一家饮料公司，为了销售自己的产品，开通了微信公众号，并招 聘了新媒体运营人员。下方是这位新媒体运营人员的岗位职责和 KPI，请你 分析一下这个 KPI 设置得是否合理？如果你认为合理，请说明原因；如果你 认为不合理，是否有更好的建议？
表1-7 文章分享
案例文章名
17
1.3 新媒体数据分析的四大价值
广义的数据分析主要是为了驱动业务决策而存在。 总体来说，新媒体数据分析的价值包含以下四点。
梳理 用户画像
明确 运营方向
评估 运营效果
把握 市场变化
数据分析在新媒体运营中的重要性
数据分析在新媒体运营中的重要性随着互联网的快速发展，新媒体已经成为了人们获取信息、交流和娱乐的重要渠道。
在新媒体运营中，数据分析扮演着至关重要的角色。
通过对数据的深入分析，运营者可以更好地了解受众需求、优化内容策略、提升用户体验，从而实现运营目标。
本文将探讨数据分析在新媒体运营中的重要性，并介绍一些常用的数据分析方法和工具。
一、数据分析的重要性1.了解受众需求数据分析可以帮助运营者深入了解受众的需求和兴趣。
通过分析用户的浏览行为、搜索关键词、点击率等数据，可以了解用户对不同内容的偏好，从而针对性地提供更加符合用户需求的内容。
例如，通过分析用户的搜索关键词，可以了解用户对某个话题的关注度，从而在新媒体平台上推送相关的内容，提高用户的点击率和转化率。
2.优化内容策略数据分析可以帮助运营者优化内容策略。
通过分析用户对不同类型内容的反馈和互动情况，可以了解哪些内容更受用户欢迎，哪些内容需要改进或调整。
例如，通过分析用户对不同文章的点赞、评论和分享情况，可以了解用户对不同类型文章的喜好，从而调整内容策略，提供更加符合用户口味的内容，提升用户粘性和留存率。
3.提升用户体验数据分析可以帮助运营者提升用户体验。
通过分析用户的访问路径、停留时间、页面跳出率等数据，可以了解用户在使用新媒体平台时的行为习惯和体验感受，从而优化用户界面和功能设计，提升用户的满意度和忠诚度。
例如，通过分析用户的停留时间和页面跳出率，可以找出用户流失的原因，进而改进页面设计和内容布局，提高用户的停留时间和转化率。
二、常用的数据分析方法和工具1.用户行为分析用户行为分析是一种常用的数据分析方法，通过分析用户在新媒体平台上的行为数据，如浏览记录、点击行为、搜索关键词等，可以了解用户的兴趣偏好、行为习惯和需求特点。
常用的用户行为分析工具包括Google Analytics、百度统计等。
2.社交媒体分析社交媒体分析是一种针对社交媒体平台的数据分析方法，通过分析用户在社交媒体上的互动行为，如点赞、评论、分享等，可以了解用户对不同内容的反馈和喜好。
新媒体数据分析
新媒体数据分析随着互联网的迅猛发展，新媒体成为了人们获取信息、沟通交流的重要渠道。
在这个信息爆炸的时代，了解和分析新媒体数据成为了企业、政府和个人追求成功的必要手段。
本文将介绍新媒体数据分析的意义、方法和应用，并探讨其对决策和发展的影响。
一、新媒体数据分析的意义新媒体数据分析是通过收集、整理和分析新媒体平台上产生的海量数据，从而提取有价值的信息，为决策者提供支持和指导。
它可以帮助企业了解用户需求、市场趋势以及竞争对手的情报，为产品研发、营销策略和品牌塑造提供依据。
同时，政府可以通过对新媒体数据的分析，掌握民意和社会舆论的动向，更好地制定政策和进行舆情管理。
个人也可以通过对自身在新媒体上的表现和影响的分析，提升个人品牌和影响力。
二、新媒体数据分析的方法1. 数据采集：新媒体数据分析的第一步是采集数据。
这可以通过API接口、网络爬虫和数据同步等方式来实现。
重要的是，采集的数据必须具有代表性和准确性。
2. 数据清洗：由于新媒体产生的数据庞大、复杂，其中可能包含大量的噪声和重复数据。
因此，进行数据清洗非常重要。
数据清洗的目的是去除无效数据，填补缺失数据，并确保数据的一致性和完整性。
3. 数据分析：常用的数据分析方法包括统计分析、文本挖掘、机器学习和数据可视化等。
对于统计分析，可以使用描述性统计和推理统计来揭示数据的特征和规律；对于文本挖掘，可以使用自然语言处理技术来提取文本中的关键词、情感等信息；机器学习可以帮助构建预测模型和分类模型，进一步挖掘数据中的规律；数据可视化则可以将分析结果以图表的形式展示出来，更直观地传达信息。
三、新媒体数据分析的应用1. 市场调研：通过对用户的关注点、兴趣偏好的分析，企业可以更好地了解目标用户的需求，有针对性地开展市场调研和产品优化。
同时，对于市场竞争对手的分析，可以帮助企业抓住竞争优势，制定更具竞争力的战略。
2. 营销策略：通过对用户在新媒体平台上的行为和反馈数据的分析，企业可以精准定位用户，进行个性化推荐和广告投放。
新媒体的数据分析与用户行为研究
新媒体的数据分析与用户行为研究随着互联网的快速发展，新媒体已经成为人们获取信息和交流的重要渠道。
在这个数字化时代，大量的数据被产生和收集，这些数据对于新媒体的发展和用户行为的研究具有重要意义。
本文将探讨新媒体的数据分析与用户行为研究的相关内容。
一、新媒体的数据分析1. 数据的来源新媒体的数据来源主要包括用户行为数据、社交媒体数据、搜索引擎数据等。
用户行为数据包括用户在新媒体平台上的浏览、点击、评论等行为；社交媒体数据包括用户在社交媒体平台上的分享、点赞、转发等行为；搜索引擎数据包括用户在搜索引擎上的搜索关键词、点击链接等行为。
2. 数据的分析方法新媒体的数据分析方法主要包括数据挖掘、机器学习、文本分析等。
数据挖掘是通过挖掘数据中的隐藏模式和规律来发现有价值的信息；机器学习是通过训练模型来预测和分类数据；文本分析是通过对文本数据进行分析和处理来获取有用的信息。
3. 数据分析的应用新媒体的数据分析可以应用于多个领域，如市场营销、舆情监测、用户画像等。
在市场营销中，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的兴趣和需求，从而制定精准的营销策略；在舆情监测中，通过对社交媒体数据的分析，可以了解公众对某一事件或话题的态度和情感；在用户画像中，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的特征和行为习惯，从而提供个性化的服务。
二、用户行为研究1. 用户行为的定义用户行为是指用户在使用新媒体平台时所展现的行为和动作。
用户行为可以包括浏览、点击、评论、分享、点赞等行为。
2. 用户行为的影响因素用户行为受多种因素的影响，如个人特征、社会环境、平台设计等。
个人特征包括年龄、性别、教育程度等；社会环境包括文化背景、社交关系等；平台设计包括界面设计、功能设置等。
3. 用户行为的研究方法用户行为的研究方法主要包括问卷调查、实验研究、观察研究等。
问卷调查是通过向用户发放问卷来了解其行为和态度；实验研究是通过控制变量来观察用户的行为反应；观察研究是通过观察用户在实际环境中的行为来获取数据。
新媒体数据分析：用户画像数据分析
新媒体数据分析：用户画像数据分析在当今数字化的时代，新媒体平台如雨后春笋般涌现，成为了人们获取信息、交流互动和娱乐消遣的重要渠道。
对于新媒体运营者来说，要想在激烈的竞争中脱颖而出，吸引和留住用户，就必须深入了解用户的需求、行为和偏好。
而用户画像数据分析则是实现这一目标的有力工具。
用户画像，简单来说，就是对用户的特征、行为和偏好等信息进行综合描述和建模，以便更好地理解用户、预测用户行为和提供个性化的服务。
通过用户画像数据分析，我们可以将用户这个抽象的概念转化为具体的、可量化的特征，从而为新媒体的内容创作、推广策略和用户体验优化提供依据。
那么，如何进行用户画像数据分析呢？首先，我们需要收集大量的用户数据。
这些数据来源广泛，包括用户的注册信息、浏览记录、搜索行为、评论互动、消费记录等等。
通过各种技术手段，如数据抓取、埋点监测和第三方数据合作等，我们可以获取到丰富的用户数据。
然而，仅仅收集数据是不够的，还需要对数据进行清洗和整理。
因为原始数据中可能存在大量的噪声、缺失值和错误信息，如果直接使用这些数据进行分析，可能会得出错误的结论。
在数据清洗过程中，我们需要去除重复数据、补充缺失值、纠正错误信息，并将不同来源的数据进行整合和统一。
接下来，就是对清洗后的数据进行分析和挖掘。
这是用户画像数据分析的核心环节，需要运用多种数据分析方法和技术。
例如，我们可以通过聚类分析将用户分为不同的群体，每个群体具有相似的特征和行为；通过关联分析发现用户的兴趣爱好之间的关联关系；通过回归分析预测用户的行为和需求等等。
在分析用户的基本特征方面，我们可以了解用户的年龄、性别、地域、职业等信息。
这些信息有助于我们初步了解用户的背景和需求。
比如，如果我们的新媒体平台主要面向年轻的女性用户，那么在内容创作上就可以更多地关注时尚、美容、情感等方面的话题。
用户的行为数据也非常重要。
比如，用户在平台上的浏览时间、浏览频率、停留页面、点击行为等，都能反映出用户对不同内容的兴趣程度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
微博内容分析主要包括内容分析和文章分 析。其中内容分析指对所发博文进行数据分
【教法学法】 本节内容相对较复 杂。可由教师引导
【设计意图】 锻炼学生通过 人讲解该部分
向 内
别 容
能力 目标 1
析，文章分析指对微博头条文章进行数据分 析。
操作，必要时可以 手把手地教。 【教法学法】
来了解他们是否真 正掌握相关内容。 【教学资源】
式，从而提高学习主 动性。
了解自己，帮你真正读懂微博，了解微博运
【教学资源】
营的衡量指标，看透掉粉数据、微博影响力
的内涵，学果、微
博引流效果、广告预估成本等都一目了然！
赚钱省钱，尽在掌握！
输入
【项目任务】 【设计意图】
阅读 P89-98,学习 微博粉丝数据分析主要包括粉丝分析和互 动分析。
反馈
能力 目标 2
请将近一个月的头条文章导出至 Excel 中，课堂实训来了解学 并按照上述方法突出显示阅读量最高的前 生是否掌握。 10 篇文章，找出至少 3 个相同点，作为以
25
德 育后的运营策略加以运用。 目标 1要做好运营，就不仅要能灵敏感知消费者需【教法学法】 【设计意图】
求以及需求变化，也要学会数据采集与分 启发式教学，引导 讲解输出式学习法，
据微博数据中心统计，截至 2016 年 9 月 【教法学法】 【教学资源】
30 日，微博月活跃人数已达到 2.97 亿，应用学生制作的思
较 2015 年同期相比增长 34%；9 月的日活维导图进行信息长
跃用户达到 1.32 亿，较 2015 年 同期增图课程导入。也可
长 32%。在微博活跃用户中，男性略高于女由教师展示自己的
德 育析、善用逻辑推理，将感知变成严谨结论。学生进一步深入学让 学 生 不 断 适 应 上
目标 2有人在微博上只是逛逛，有人却可以从蛛丝习。
课的节奏，形成“有
马迹中获取有用信息并转化为行动，有人在
输入，必输出”的习
微博混了几年都一事无成，有人却赚得盆满
惯。同时养成循环螺
钵满。
旋式自我探索的模
反思
了解微博分析方法和工具，从此以后，不仅 知其然，也知其所以然，不仅了解别人，也
动情况进行数据分 析，并总结出至少 3 点提升运营效率 的方式加以利用。
人讲解该部分内容 来了解他们是否真 正掌握相关内容。
20
反馈
怎样利用数据相关知识来涨粉?
是否达到预期？
反思
所用教学手段是否符合学生实际情况。
1）微博基本数据分析.
【教法学法】
教 师能 力2）微博内容数据分析 小结 目标 33）微博粉丝数据分析
第三方数据分析工具的使用 。对于微信的式进行
个循序渐进的过程。
前节 回顾
能力 目标
3
分析我们暂时告一段落，希望同学们能够学 以致用，尝试对自己的微信公众号做一些分 析。今天的课堂上，我要提醒大家千万不要
5
忘了另外一个其实流量也很大的新媒体平
台，严格来说，也不算是很新的，因为在 5
年前就已经出现了，那就是微博！
1、教学 PPT； 2、参考资料：《新媒体营销概论》，秋叶 刘勇编著，2016 年，人民邮电出版社 3、知识结构图
七、预习成果展示
实践项目 1 开设微博账号坚持运营一个月以上。 实践项目 2 给自己的微博账号进行数据分析
八、教学项目（任务）设计 1、 用热点案例引导出大家对微博数据分析意义的关注，激发进行数据挖掘与分析的兴趣。 2、 学生集体讨论“进行微博数据分析应该分析哪些指标，从哪里入手”等问题； 3、应用思维导图掌握相关章节的大致内容； 4、学生集体讨论并向教师反馈平常的学习方法；
小结时，教师可采 用思维导图的方式
5
进行，清晰明了。
课后 作业
作业 1 微博内容数据分析包含哪些内容 作业 2 微博粉丝、账号、推广数据分析怎 么做?举例说明
十、教学后记（教师填写）
定
的
25
自学经验。
【教法学法】 【设计意图】
输出
能力 目标 1
请对“数据概览”中 6 个模块进行分析， 并与同学们讨论这些数据变化给你的运营 启发，从而提升运营效率。
老师引导学生用快 速阅读法，思考针 对不同要求，如何 进行数据分析。
能够学了马上用，灵 活掌握数据概览中 的六个模块。
反馈
是否达到预期？
2、能力目标
1）自学能力：能按照老师的指导，积极做好事先预习，事后复习。
2）应用能力：能够按照老师的指导，上课积极参与讨论，尝试对自己的微博号做数据分析工作。
3）总结能力：能总结每次课程所学的要点。
德育目标：
1）提高学生的创新意识和创业精神；
2）增强学生学习自信和主动性；
二、学习重点及难点
学习重点：微博数据分析方法及内容分析 学习难点： 微博粉丝数据、账号对比、推广数据分析
性，拥有大学以上高等学历的 用户始终是思维导图。陈述时
微博的主力军，占比高达 77.8%。微博以其要简洁。
课 程知 识庞大的用户群体、高覆盖率及其在新闻舆讲解部分可参考教 导入 目标 1论、综艺娱乐等方面的绝对影响力， 成为学资源进行。
10
自媒体人士必不可缺的平台。 根据艾瑞调
研数据显示，60.8% 的新媒体用户将微博、
反思
所用教学手段是否符合学生实际情况。
【项目任务】 【设计意图】
P85 请对“我发布的内
锻炼学生自主学习，
容”和“单篇微博 抓重点的能力。
输入
阅读 P83-88, 学习 微博内容数据分析
分析”进行数据分 析，并总结出至少 3 点提升微博阅读
量的措施。
【教法学法】
教师讲解加头脑风
暴。
输出
知识 目标 2
P91 运营者对近 7 天粉丝活跃分布进 行分析，并规划出 合理发布微博的两
锻炼学生自主学习， 抓重点的能力。
个时间段。
P98
【设计意图】
将近一个月微博互 锻 炼 学 生 通 过 向 别
输出
运营者根据自己的微博情况对 10 个指标进 行数据分析，根据数据分析结果，给出至少 5 点提升运营效率的措施。
九、教学结构流程的设计
教学 学习 环节 目标
教学内容 参考导语
项目任务 教法学法
设计意图 教学资源
时间
大家好。上节课我们一起探讨的问题大家还 【教法学法】 回 顾 上 次 可 课
记得吗？上节课我们一起学习了微信图文 教师讲述 所讲的内容。从理论
数据分析、如何做好菜单和消息数据分析和 可采取提问方 到后期的实践，有一
三、教学问题预测 1、学生在制作过程中容易失去耐心、恒心和毅力，会比较急躁； 2、课程后半段会出现学习倦怠； 四、教学问题解决方案 1、适当采用讨论、展示、投票等方式提升学生兴趣； 2、将作业成果和平时考核制度相结合； 五、学习者特征分析（教师填写） 学习特点： 学习习惯： 交往特点：
六、教学资源
新媒体数据分析
授课教师
专业（学科）
新媒体
教学课题
微博数据分析（1）
学时安排 2 学时（90 分钟）
教学年级
所选教材 《新媒体数据分析》人民邮电出版社
一、学习目标描述
1、知识目标
1）微博数据分析方法 2）微博内容数据分析 3）微博粉丝数据分析 4）微博账号对比分析 5）微博推广数据分析 6）知微数据分析平台的使用
微信等社交媒体作为近 3 个 月内获取资
讯的主要方式。微博以其传播速度快、互动
强、海量化等特点，成为互联网 时代用户
获取信息的主要平台。 运营者若想做好微
博运营，学会数据分析是必不可少的技能。
知识
【项目任务】
输入 目标 1阅读 P77-83,了解微博基本数据分析.
P80-81 课堂讨论
【设计意图】 让学生掌握一