新媒体数据分析-3
新媒体数据分析报告
新媒体数据分析报告在当今数字化时代，新媒体已经成为了信息传播的重要渠道，其影响力日益扩大。
对于企业、品牌和个人而言，了解新媒体数据的分析方法和结果至关重要，它能够帮助我们更好地制定策略、优化内容，以及提升传播效果。
一、新媒体数据分析的重要性新媒体数据分析能够为我们提供有关受众行为、兴趣和需求的宝贵信息。
通过对这些数据的深入研究，我们可以了解受众的喜好，从而创作出更符合他们口味的内容，提高用户的参与度和忠诚度。
它还能帮助我们评估不同渠道和平台的效果。
比如，我们可以对比微信公众号、微博、抖音等平台的流量、互动率等指标，找出表现最佳的渠道，集中资源进行重点运营。
此外，数据分析能够及时发现问题和趋势。
当某项指标出现异常波动时，我们可以迅速进行排查和调整，避免造成更大的损失。
同时，通过对长期数据的观察，我们能够捕捉到行业的发展趋势，提前做好布局和规划。
二、新媒体数据的主要类型1、流量数据流量数据包括访问量、页面浏览量、独立访客数等。
这些数据能够反映出新媒体平台的受欢迎程度和吸引力。
2、互动数据互动数据涵盖了点赞、评论、分享、转发等指标。
它们反映了用户对内容的参与度和兴趣程度。
3、粉丝数据粉丝数据包括粉丝数量的增长、粉丝的地域分布、年龄性别等特征。
了解粉丝的构成有助于我们针对性地推出内容和活动。
4、内容数据内容数据涉及到发布的文章、视频的阅读量、播放量、完播率等。
通过分析这些数据，我们可以判断内容的质量和吸引力。
三、数据收集的方法1、平台自带工具大多数新媒体平台都提供了内置的数据分析工具，如微信公众号后台、微博数据中心、抖音创作者服务平台等。
这些工具能够提供基本的数据指标和分析报告。
2、第三方数据分析工具除了平台自带的工具，还有许多第三方数据分析工具可供选择，如新榜、清博大数据等。
这些工具通常能够提供更全面、深入的数据分析和对比。
3、自定义监测对于一些特定的需求，我们可以通过设置代码、监测链接等方式进行自定义的数据监测。
新媒体活动数据分析
新媒体活动数据分析在当今数字化的时代，新媒体活动已经成为企业和组织推广品牌、与用户互动、促进销售的重要手段。
然而，要想让新媒体活动取得理想的效果，仅仅策划和执行是远远不够的，还需要对活动进行深入的数据分析。
通过对活动数据的收集、整理、分析和解读，可以了解活动的成效，发现问题和机会，为未来的活动提供决策依据。
一、新媒体活动数据的类型新媒体活动产生的数据类型繁多，主要包括以下几类：1、流量数据这包括活动页面的访问量、独立访客数、页面浏览量、停留时间等。
流量数据可以反映活动的曝光度和吸引力。
2、用户行为数据比如用户的点击路径、参与的活动环节、填写的表单信息、分享转发的行为等。
这些数据能够揭示用户对活动的兴趣和参与程度。
3、社交互动数据例如点赞数、评论数、分享数、粉丝增长数等。
社交互动数据反映了活动在社交媒体上的传播效果和用户的参与热情。
4、转化数据如果活动的目的是促进销售或获取线索，那么订单量、销售额、注册量等转化数据就至关重要。
二、数据收集的方法为了获取上述数据，我们可以采用多种方法：1、网站分析工具如百度统计、Google Analytics 等，它们可以帮助我们跟踪网站和页面的流量及用户行为。
2、社交媒体平台的内置分析功能大多数社交媒体平台都提供了详细的数据分析工具，能够获取关于帖子、活动的互动数据。
3、第三方数据监测工具有些专业的监测工具可以跨平台整合数据，提供更全面的分析视角。
4、自定义的监测代码和表单对于特定的活动需求，可以自行开发代码和表单来收集数据。
三、数据分析的关键指标在对新媒体活动数据进行分析时，有一些关键指标需要重点关注：1、参与率参与率＝参与活动的用户数／总访问用户数。
参与率反映了用户对活动的兴趣和参与程度，是衡量活动吸引力的重要指标。
2、留存率留存率＝活动结束后一段时间内仍然活跃的用户数／参与活动的用户数。
留存率可以评估活动对用户的长期价值和影响力。
3、转化率转化率＝完成预期目标的用户数／参与活动的用户数。
新媒体数据分析
社交媒体数据分析
通过对社交媒体平台上的数据进行分 析，可以了解用户在社交媒体上的行 为特征、兴趣爱好等，为企业制定社 交媒体营销策略提供数据支持。
新媒体发展预测与决策
要点一
数据驱动决策
要点二
新媒体发展预测
通过对新媒体数据的挖掘和分析，可 以制定更加科学、数据驱动的决策， 提高新媒体运营的效果和效益。
3. 数据分析和挖掘：利用数据分 析方法和工具，如描述性统计、 聚类分析、关联规则等，对数据 进行深入的分析和挖掘。
新媒体数据分析的流程一般包括 以下几个步骤
2. 数据清洗和处理：对收集到的 数据进行清洗和处理，以去除异 常值、重复数据等无用信息。
4. 结果呈现和建议：将分析结果 以图表、报告等形式进行呈现， 为企业提供数据支持和优化建议 。
3. 发现趋势和热点：通过 对新媒体平台的数据进行 分析，可以发现市场趋势 和热点话题，帮助企业及 时调整营销策略，跟上市 场变化。
4. 提高营销决策的科学性 ：通过对新媒体数据的分 析，可以为企业提供科学 的数据支持和优化建议， 提高营销决策的科学性和 有效性。
新媒体数据分析的流程和步骤
1. 数据收集：收集新媒体平台的 相关数据，如浏览量、互动量、 转发量、评论量等。
《新媒体数据分析》
目 录
• 引言 • 新媒体数据分析的方法 • 新媒体数据分析的应用 • 新媒体数据分析的挑战与解决方案 • 新媒体数据分析案例分享
01
引言
什么是新媒体数据分析
• 新媒体数据分析是指利用数据分析方法和工具，对新媒体平台（如网站、微博、微信、抖音等）产生的大 量数据进行分析和挖掘，以了解和评估新媒体平台的运营情况、受众特征和趋势，为营销决策提供数据支 持和优化建议。
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。
新媒体数据分析
03
04
Google Data
D3
Studio：免费，
适合中小型企
业和个人数据
分析
数据分析应用
内容优化
内容定位：明确目标受众，确定
01
内容方向 内容质量：提高内容质量，确保
02
信息准确、有价值 内容形式：采用多种形式，如图
03
文、视频、音频等 内容更新：定期更新内容，保持
04
内容的时效性和新鲜度
演讲人
新媒体数据分析
目录
01. 微博数据分析 02. 其他新媒体数据分析 03. 数据分析工具 04. 数据分析应用
微博数据分析
微博数据来源
微博官方API：获取微博用户、微 博内容、转发评论等数据
第三方数据平台：如微指数、新浪 舆情通等，提供微博数据服务
微博爬虫：通过爬虫技术获取微博 用户、微博内容、转发评论等数据
4
数据应用：优化内容、提 高用户粘性、精准营销等
直播数据分析
直播时长：分析 直播的持续时间， 了解观众观看习 惯
01
04
商品销售：分析 直播中的商品销 售情况，了解直 播的营销效果
观众数量：分析 直播的观众数量，
了解直播的受欢 迎程度
02
03
互动情况：分析观 众在直播中的互动 情况，了解观众的
参与度和满意度
用户画像
用户画像的定义：通过对用户数据的分析，构建一 个虚拟的用户形象，用以描述用户的特征和行为。
用户画像的作用：帮助企业更好地了解用户需求， 优化产品和服务，提高用户体验。
用户画像的构成：包括基本信息、行为特征、兴趣 偏好等多个方面。
用户画像的应用：可以用于精准营销、个性化推荐、 客户关系管理等多个领域。
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》课件——第3章 新媒体数据的处理
在数据表里，缺失值最常见的表现形式就是空值或者错误标识符。如果缺失值以空白单元格 的形式出现，首先是将缺失值的单元格找出来，最快捷的方法是利用Excel的定位功能。
目录
第一节 新媒体数据处理的基本原理 第二节 数据清洗 第三节 数据加工 第四节 数据透视表的使用
第一节 新媒体数据处理的基本原理 一、什么是数据处理 二、数据处理的基本流程 三、通用的新媒体数据处理方法
一、什么是数据处理
数据处理就是根据数据分析的目的，将收集到的数据，用适当的处 理方法进行整理加工，形成适合数据分析的要求样式，它是数据分析前 必不可少的阶段。它的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以 理解的数据中抽取并推导出对于特定分析目标具有价值、有意义的数据 。
（二）缺失值为错误标识符
当缺失值是以错误标识符形式出现的时候，处 理方法和空值类似，只是步骤由“定位->输入平 均值”改为“查找->替换”。同样可以利用快捷 键，查找功能的快捷键为“Ctrl+F”，替换功能 的快捷键为“Ctrl+H”，在“查找内容”文本框 中输入要查找的文本或数字，在“替换为”中输 入要替换的文本或数字，单击“替换”即可，如 图3-14。一般情况下选择将数字型字段的错误标 识符替换为“0”或平均值。
学习目标
由于互联网的发明，“开放”已经成为人类社会一个不可逆转、不断加速的社会 思潮。如果说收集数据是一种意识，使用数据是一种文化、一种习惯，那么处理数据 、分析数据将成为人人应当具备的一种能力和生活态度。在整个数据分析过程中，有 高达60%的时间是用于数据处理，只有对采集过来的数据进行精细化地处理，才能便 于后续分析。处理后的数据不仅能提高准确性，还能减少因为出错而造成的复查时间 ，降低因错误分析给带来的决策风险。本章主要讲解新媒体数据处理的基本原理、通 用处理方法，然后通过一些典型的案例展示不同类型数据的处理过程。
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，新媒体已经成为了企业和个人进行品牌推广、信息传播和与受众互动的重要渠道。
然而，要想在这个竞争激烈的领域取得成功，仅仅依靠发布内容是远远不够的，还需要对新媒体的运营效果进行深入的数据分析。
通过数据分析，可以了解用户的行为和偏好，评估内容的质量和效果，从而优化运营策略，提高新媒体的影响力和商业价值。
而要进行有效的数据分析，就必须了解和掌握一系列关键的指标。
一、粉丝增长指标粉丝数量是新媒体运营的一个重要基础指标，它反映了账号的受欢迎程度和影响力。
但是，仅仅关注粉丝总数是不够的，还需要关注粉丝的增长情况。
粉丝增长率可以帮助我们了解账号吸引新粉丝的能力。
如果粉丝增长率较高，说明账号的内容和运营策略具有吸引力，能够不断吸引新用户关注；反之，如果粉丝增长率较低甚至出现负增长，就需要反思和调整运营策略。
此外，粉丝的来源也是一个值得关注的指标。
了解新粉丝是通过社交媒体推荐、搜索引擎、合作推广还是其他渠道关注的，可以帮助我们优化推广渠道，提高粉丝获取的效率和质量。
二、内容互动指标内容互动指标包括点赞、评论、分享等。
这些指标直接反映了用户对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欢程度；评论数则反映了用户对内容的讨论和反馈，能够帮助我们了解用户的观点和需求；分享数则意味着用户愿意将内容传播给更多的人，扩大了内容的影响力。
互动率（互动数/阅读数或曝光数）是一个更综合的指标，它能够更准确地反映内容的吸引力和用户参与度。
较高的互动率通常表示内容能够引起用户的共鸣，激发他们的参与欲望；而较低的互动率则可能意味着内容不够吸引人或者没有有效地引导用户进行互动。
三、阅读量和播放量指标阅读量和播放量是衡量内容传播效果的最直接指标。
它们反映了有多少用户接触到了我们发布的内容。
但是，需要注意的是，不同平台的阅读量和播放量计算方式可能存在差异，有些平台可能会将多次点击或重复播放计算在内，而有些平台则可能只计算有效阅读和播放。
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1200 1084 1563 1671 1458 1424 1362 1236 1290 1824 1711 1898
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389 473 415 423 470 432 472 445 436 429 354 513
951
811 611 1148 1248 988 992 890 791 854 1395 1357 1385
10
如何做好用户数据分析
1. 用户增长
此处以秋叶 PPT 官方微信数据为例，通过微信公众号后台，导出了 2017 年 6 月 第一周和第二周的数据（如图）。
时间 2017/6/1 新增关注人数 1322 取消关注人数 472 净增关注人数 850
2017/6/2
2017/6/3 2017/6/4 2017/6/5 2017/6/6 2017/6/7 2017/6/8 2017/6/9 2017/6/10 2017/6/11 2017/6/12 2017/6/13 2017/6/14
支付成功的页面会显示默认关注某公众号，
如图 所示。
16
如何做好用户数据分析
1. 用户增长
除了正常的查看以外，公众号每日增长的粉丝数据，是支持导出的。单击左侧挑选 合适日期，然后单击页面右侧的“下载表格”，即可下载每日粉丝增长明细，下载后
将会得到一个Excel 文件，如图 所示。
17
如何做好用户数据分析
5
微信公众号数据分析概述
课堂讨论
通过微信公众号后台，可以检测到哪些数据指标？请在下表中相应的选项后打钩。
选项 新增关注数 取消关注数 新增用户来源 单篇图文阅读量 全部图文阅读量 微信菜单点击数 打钩
6
3.2如何做好用户数据分析
• 用户增长 • 用户属性
如何做好用户数据分析
在用户数据分析模块，主要分析的数据是用户增长和用户属性。通过前者，运 营者可了解账号粉丝增长趋势与原因，通过后者，运营者能更熟悉粉丝情况。
好友说陈坤的公众号很精彩，发给你之后，你赶紧关注。 在朋友圈看到了一篇特别不错的文章，一直从头看到尾，最后扫描底部二维码关注 后，去看了这个公众号的更多文章。
18
如何做好用户数据分析
2. 用户属性
用户属性中可以看到性别、语言、省份、城市、终端、机型等数据，其中最有价 值的是男女比例、城市分布、手机机型。
1. 用户增长
课堂讨论
通过以下几个场景，你能判断出哪些是新增用户的增长来源吗？ 朋友分享一篇不错的文章给你，你看完后特别满意，顺便关注了公 众号。 好朋友说最近“秋叶PPT”这个公众号不错，赶紧打开手机去寻找和关注。 逛街时接到一张传单，显示关注微信号可以领取代金券，于是扫码 关注。
买完周黑鸭，打开微信支付时，付款成功顺便关注了“周黑鸭”。
03CHAPTER
微信公众号数据分析
目 录
1 微信公众号数据分析概述
2 如何做好用户数据分析 3 如何做好图文数据分析 4 如何做好菜单和消息数据分析 5 第三方数据分析工具
CONTENTS
3.1 微信公众号数据分析概述
微信公众号数据分析概述
2012/8/23
官号平台
媒体平台
微信 公众平台
3
微信公众号数据分析概述
13
如何做好用户数据分析
1. 用户增长
公众号搜索
扫描二维码
图文页右上角菜单关注
14
如何做好用户数据分析
1. 用户增长
图文页内公众号名称关注
名片分享
15
如何做好用户数据分析
1. 用户增长
支付后关注必须是认证过的服务号， 而且通过了微信支付功能，指用户通过刷 卡 支付、公众号支付、扫码支付、APP 支付等任何一种支付方式支付后，在微信
运营者要及时找出数据下降原因，总结6 月初运营的方法与技巧，及时优化7 月第 二周的运营策略。
12
如何做好用户数据分析
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 用户增长
官方微信后台能查询到最近7 天、最近15 天、最近30 天或任意选择2 个月内的数 据， 如图 所示。因此运营者进行同比或环比的对比分析时，可以以周、半月、月为单
位进行对比。
监测新增关注人数的数据，需要特别留意数据的突然变化。 除了分析数据突然的变化外，运营者还需要进行数据对比分析。对比分析主要分为
两种，即同比和环比。同比是指在相邻时段中的某一相同时间点进行比较，是本期统
计数据与历史同期比较，一般情况下是今年第 n 月与去年第 n 月比较，例如 2016 年 6 月 与 2017 年 6 月相比；环比是本期统计数据与上期比较，一般情况下是今年第 n 月与 今年第 n-1 月相比，例如 2017 年 6 月与 2017 年 5 月相比较。相对而言，环比 数据 分析的价值会大于同比数据，通过同比数据，运营者可以分析特定时间段推出何 种运 营内容更好，但是通过环比数据，运营者才能更直接了解当前用户对账户内容的 喜好程度。
用户 分析 菜单 分析 借口 分析
图文 分析 消息 分析 网页 分析
4
微信公众号数据分析概述
了解微信公众号数据分析，对于微信公众号运营主要有以下意义： （1）了解用户增长趋势和用户属性特征，构建粉丝群体画像；
（2）分析图文阅读量增长变化趋势，了解粉丝内容喜好，从而优化内容及找准推
送时间； （3）对用户来源渠道和图文消息传播渠道分析，判断粉丝来源途径，了解核心用 户所在渠道，方便产品传播造势。 了解微信公众号数据分析，能够帮助运营者更好地运营微信公众号，发现问题， 并提高各项运营数据。
8
如何做好用户数据分析
1. 用户增长
从微信后台中，运营者能了解到用户增长模块关键的4 个指标，如图所示。 （1）新增关注人数 （2）取消关注人数 （4）累积关注人数
（3）净增关注人数
在这 4 个指标中，运营者需要重点关注新增关注人数，以便准确判断粉丝增长趋 势。
9
如何做好用户数据分析
1. 用户增长
11
如何做好用户数据分析
1. 用户增长
以及 2017 年 7 月第一周的数据（如图）。
时间 2017/7/1 2017/7/2 2017/7/3 2017/7/4 2017/7/5 2017/7/6 2017/7/7 新增关注人数 892 1003 1070 1260 1418 1203 1145 取消关注人数 389 362 348 368 353 385 374 净增关注人数 503 641 722 892 1065 818 771