新媒体数据分析-8
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，新媒体活动已成为企业和组织推广品牌、与受众互动的重要手段。
然而，仅仅举办活动是不够的，对活动进行深入的数据分析才能真正了解其效果，为未来的决策提供有力依据。
新媒体活动数据分析究竟是什么呢？简单来说，就是通过收集、整理和解读与新媒体活动相关的数据，来评估活动的成效、发现问题和机会，并据此制定改进策略。
这些数据来源广泛，包括活动页面的访问量、用户的参与度、分享次数、评论内容等等。
首先，让我们来谈谈访问量这个关键指标。
访问量反映了有多少人对活动产生了兴趣并点击进入活动页面。
但仅仅关注访问量的总数是不够的，我们还需要分析访问量的来源渠道。
是通过社交媒体的推广链接？还是搜索引擎的自然流量？不同渠道带来的访问量质量可能有所不同。
比如，来自社交媒体的访问者可能更多是因为被朋友分享所吸引，而通过搜索引擎而来的访问者可能是因为对特定关键词的主动搜索，他们的需求可能更加明确和精准。
用户的参与度是另一个重要的考量因素。
这包括用户在活动中的停留时间、参与互动的频率等。
如果用户在活动页面上停留的时间很短，可能意味着活动内容不够吸引人，或者页面设计不够友好，使用户难以快速找到感兴趣的部分。
而高频率的互动则表明用户对活动产生了强烈的兴趣，并愿意积极参与其中。
分享次数也是一个能反映活动影响力的指标。
当用户觉得活动有价值、有趣或者有分享的欲望时，他们会将活动分享到自己的社交媒体上，从而扩大活动的传播范围。
通过分析分享的渠道和分享带来的新访问量，我们可以了解哪些渠道的分享效果最好，以及如何进一步鼓励用户进行分享。
评论内容则为我们提供了深入了解用户反馈的机会。
用户在评论中表达的意见、建议和感受，能够帮助我们发现活动中的优点和不足之处。
比如，如果很多用户在评论中提到某个环节过于复杂或者某个奖品不够吸引人，那么这就是我们需要改进的地方。
在进行新媒体活动数据分析时，我们还需要关注不同时间段的数据变化。
新媒体数据分析教案 (7-8)新媒体数据分析指标(2)
教学环节
学习目标
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
前节回顾
能力目标3
大家好，上节课我们一起探讨的问题大家还记得吗？
上节课我们一起探讨了AARRR 模型即 Acquisition（获取用户） 、Activation（活跃用户） 、Retention （提高留存） 、Revenue（获取收入） 、Refer（传播推荐），是运营行业普遍认 可的一个业务分析模型，可以简单理解为：用户怎么来，来了以后怎么活跃， 活跃以后怎么留下来，留下来以后怎么为产品付费，付费以后怎么进行口碑传播，还了解了在利用数据驱动新媒体运营工作的过程中，我们主要利用的数据可分为 四大维度，分别是用户数据、图文数据、竞品数据和行业数据，其中前两个 关注的是自身的运营情况，后两个关注的是外部的竞争和市场情况。对用户增长数据是指新媒体平台粉丝人数的变化情况。用户增长数据中的 核心数据指标是平台或账号的关注人数，此外，相关的数据还包括关注人数 的变化趋势以及关注来源等相关知识做了学习。
【项目任务】
P36，课堂讨论，图 2-11 所示为某公众号关注用户的城市分布情况，如果接下来 要选择 3 个城市做落地推广，你会优先选择哪 3 个？
【设计意图】
让学生掌握一定的自学经验。
20
输出
人口特征、属地归属都有哪些参考指标？
【教法学法】
老师引导学生用快速阅读法，了解具体内容。
【设计意图】
短时间内在掌握基本理论知识的情况下，能用于指导后期的具体数据挖掘和分析工作。
【教法学法】
教师讲述
可采取提问方式进行
回顾上次可课所讲的内容。从理论到后期的实践，有一个循序渐进的过程。
新媒体大数据研究分析报告
新媒体大数据研究分析报告在当今数字化的时代，新媒体以其独特的魅力和强大的影响力迅速崛起，成为信息传播的重要渠道。
而大数据作为背后的支撑力量，为新媒体的发展提供了无限可能。
本报告将对新媒体大数据进行深入研究和分析，旨在揭示其特点、应用、挑战以及未来趋势。
一、新媒体大数据的特点1、海量性新媒体平台每天产生的数据量巨大，涵盖了文字、图片、音频、视频等多种形式。
这些数据来源广泛，包括用户的浏览记录、评论、分享、点赞等行为数据，以及内容创作者发布的各类信息。
2、多样性新媒体大数据不仅包含结构化数据，如用户的基本信息、发布内容的时间和类别等，还包括大量非结构化数据，如文本内容、图像特征、语音信息等。
这种多样性增加了数据处理和分析的难度，但也为挖掘更有价值的信息提供了丰富的素材。
3、高速性数据的产生和传播速度极快，尤其是在热点事件发生时，相关信息能够在瞬间传遍全球。
这要求新媒体平台和数据分析工具具备实时处理和分析数据的能力，以便及时把握用户需求和市场动态。
4、价值密度低尽管新媒体大数据规模庞大，但其中有价值的信息往往只占很小一部分。
需要通过有效的数据分析方法和技术，从海量的数据中筛选和提取出有意义的内容。
二、新媒体大数据的应用1、用户画像与精准营销通过对用户的行为数据和兴趣偏好进行分析，构建详细的用户画像。
企业可以根据这些画像，实现精准的广告投放和个性化推荐，提高营销效果和用户满意度。
2、内容创作与优化分析用户对不同类型内容的关注度和反馈，帮助内容创作者了解市场需求，创作出更符合用户口味的作品。
同时，还可以对已发布的内容进行优化，提高其传播效果和影响力。
3、舆情监测与管理实时监测社交媒体上的舆论动态，及时发现潜在的危机和热点话题。
政府和企业可以据此制定相应的应对策略，维护良好的形象和社会稳定。
4、市场趋势预测基于大数据的分析，预测新媒体行业的发展趋势和用户需求的变化，为企业的战略决策提供有力支持。
三、新媒体大数据面临的挑战1、数据隐私与安全大量用户数据的收集和使用引发了隐私泄露的担忧。
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。
新媒体运营数据分析报告总结
新媒体运营数据分析报告总结引言新媒体运营数据分析是现代数字营销的重要组成部分。
通过对新媒体平台上的数据进行综合分析，可以帮助企业更好地了解受众群体的喜好、行为习惯和需求，为后续的推广活动制定有效的策略。
本份报告将总结近期的新媒体运营数据分析结果，并为企业制定未来的营销策略提供参考。
1. 用户画像分析1.1 性别分布根据数据分析，我们可以得出新媒体平台上的用户中，男性占比约为55%，女性占比约为45%。
这表明男性在使用新媒体平台时更加活跃，企业可以在推广活动中更多地考虑到男性用户的需求。
1.2 年龄分布根据数据分析，我们可以得出新媒体平台上的用户年龄主要分布在20-35岁之间，其中25-30岁的用户占比最大。
这说明年轻群体是新媒体平台上的主要用户，企业在推广活动中应注重针对年轻人的特点和需求。
1.3 地域分布根据数据分析，我们可以得出新媒体平台上的用户地域分布主要集中在一、二线城市，其中北京、上海、广州、深圳等城市的用户占比最高。
这表明企业在推广活动中可以将目标地域设定在这些城市，提高推广效果。
2. 用户行为分析2.1 浏览时长分析根据数据分析，我们可以得出用户在新媒体平台上的平均浏览时长为30秒左右。
这说明用户对于内容的吸引力较低，需要进一步提升内容质量和吸引力。
2.2 点击率分析根据数据分析，我们可以得出用户在新媒体平台上的平均点击率为10%左右。
这表明用户对于推广内容的关注度不足，企业可以通过优化推广形式和推广内容，提高点击率。
2.3 转化率分析根据数据分析，我们可以得出用户在新媒体平台上的平均转化率为2%左右。
这说明用户对于购买或行动的意愿较低，企业可以通过提供更加有吸引力的优惠活动和购买保障，提高转化率。
3. 广告效果分析3.1 广告曝光量分析根据数据分析，我们可以得出广告在新媒体平台上的平均曝光量为1000次左右。
这表明广告在用户视野中的曝光程度较高。
3.2 广告点击量分析根据数据分析，我们可以得出广告在新媒体平台上的平均点击量为100次左右。
新媒体数据分析
新媒体数据分析在当今数字化的时代，新媒体已经成为了信息传播的重要渠道，无论是社交媒体、短视频平台还是各类新闻资讯应用，都在我们的日常生活中占据着重要的位置。
而对于新媒体从业者来说，要想在这个竞争激烈的领域中脱颖而出，新媒体数据分析就成为了一项至关重要的技能。
新媒体数据分析究竟是什么呢？简单来说，它就是对新媒体平台上产生的各种数据进行收集、整理、分析和解读的过程。
这些数据包括但不限于用户的访问量、停留时间、点击率、转发率、评论数、点赞数等等。
通过对这些数据的深入分析，我们可以了解用户的行为习惯、兴趣爱好、需求痛点，从而优化我们的内容策略、运营策略，提高用户的满意度和忠诚度。
那么，新媒体数据分析为什么如此重要呢？首先，它能够帮助我们更好地了解用户。
在新媒体的世界里，用户是核心。
只有深入了解用户的喜好和行为，我们才能创作出符合他们需求的内容，提供更贴心的服务。
例如，如果我们发现某个类型的文章在某个时间段内的点击率特别高，那么我们就可以加大对这类内容的创作和推广。
其次，新媒体数据分析有助于评估内容的质量和效果。
我们发布的每一篇文章、每一个视频，都可以通过数据分析来了解它的传播效果。
比如，一篇文章的阅读量很高，但评论数很少，这可能说明这篇文章虽然吸引了用户的点击，但并没有引起他们的深入思考和讨论，可能在内容的深度和互动性上还有待提高。
再者，数据分析能够为新媒体运营提供决策依据。
通过对数据的分析，我们可以清楚地知道哪些渠道带来的流量最多，哪些推广方式最有效，从而合理分配资源，提高运营效率。
比如，如果我们发现通过某个社交媒体平台引流的效果特别好，那么我们就可以在这个平台上加大投入，获取更多的用户。
然而，要进行有效的新媒体数据分析，并不是一件简单的事情。
首先，我们需要明确分析的目标。
是要提高用户的活跃度？还是要增加粉丝数量？或者是要提高内容的转化率？不同的目标需要关注的数据指标和分析方法是不同的。
其次，要选择合适的数据收集工具和分析方法。
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、与用户互动的重要手段。
然而，要想让这些活动真正取得成功，仅仅策划和执行是不够的，还需要对活动的效果进行深入的数据分析。
通过对数据的挖掘和解读，我们可以了解活动的成效、发现问题、优化策略，从而为未来的活动提供宝贵的经验和指导。
新媒体活动数据分析的重要性不言而喻。
它就像是一面镜子，能够清晰地反映出活动的真实情况。
比如，通过分析活动的参与人数、流量来源、用户行为等数据，我们可以知道活动是否吸引了目标受众，哪些渠道带来了最多的流量，用户在活动中的停留时间和互动频率如何等等。
这些信息对于评估活动的效果、调整策略以及优化用户体验都具有至关重要的意义。
首先，让我们来谈谈活动参与人数这个关键指标。
参与人数直接反映了活动的吸引力和影响力。
如果参与人数众多，说明活动引起了广泛的关注和兴趣；反之，如果参与人数较少，就需要深入分析原因，是宣传推广不到位，还是活动内容缺乏吸引力？同时，我们还需要关注参与人员的地域分布、年龄层次、性别比例等信息，以便更好地了解目标受众的特征和需求，为后续的活动策划提供依据。
流量来源也是一个重要的分析维度。
通过了解用户是通过哪些渠道进入活动页面的，比如社交媒体平台、搜索引擎、电子邮件、合作伙伴网站等，我们可以评估不同渠道的推广效果。
对于效果较好的渠道，可以加大投入和优化；对于效果不佳的渠道，则需要调整策略或者放弃。
此外，分析流量的来源还可以帮助我们了解用户的获取途径和习惯，从而更好地制定市场推广策略。
用户行为数据则能让我们深入了解用户在活动中的具体表现。
比如，用户在活动页面的停留时间、浏览页面的数量、点击的按钮和链接等。
如果用户停留时间短、浏览页面少，可能意味着活动内容不够吸引人或者页面布局不合理；如果用户频繁点击某个特定的按钮或链接，说明这部分内容引起了用户的高度关注，可以在后续的活动中加以强化。
除了上述这些基本的指标，我们还需要关注用户的反馈和评论。
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。
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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
新媒体数据分析概述
新媒体数据分析概述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。
无论是社交媒体、短视频平台、博客还是各类在线新闻媒体，都在以惊人的速度发展和演变。
而在这背后，新媒体数据分析正发挥着至关重要的作用，它就像是新媒体领域的指南针，为从业者和企业提供了决策的依据和方向。
新媒体数据分析是什么呢？简单来说，它是对新媒体平台上产生的各种数据进行收集、整理、分析和解读的过程。
这些数据来源广泛，包括用户的访问量、停留时间、点击率、分享次数、评论内容等等。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，我们可以了解用户的行为习惯、兴趣爱好、需求痛点，从而优化内容创作、提升用户体验、制定精准的营销策略。
首先，新媒体数据分析能够帮助我们了解用户的行为模式。
比如，通过分析用户在网站或应用上的浏览路径，我们可以知道他们更倾向于访问哪些页面，在哪些页面停留时间较长，哪些页面容易被跳过。
这有助于我们优化网站或应用的布局和设计，将重要的内容和功能放在更显眼的位置，提高用户的满意度和留存率。
再比如，分析用户的点击行为可以了解他们对不同类型内容的兴趣程度。
如果一篇文章的点击率很高，说明它的标题和摘要足够吸引人；如果一个视频的播放量很大，但观看时长较短，可能意味着内容质量需要进一步提升。
通过这些数据，我们可以不断调整和优化内容策略，提供更符合用户需求的信息。
其次，新媒体数据分析对于精准营销有着不可替代的作用。
在新媒体平台上，我们可以根据用户的行为数据和个人信息，将用户细分为不同的群体，然后针对每个群体制定个性化的营销方案。
比如，对于年轻的消费者群体，我们可以推送更时尚、潮流的内容；对于中老年群体，我们可以推送更注重健康、养生的信息。
这样的精准营销能够大大提高营销效果，降低营销成本。
另外，数据分析还可以帮助我们评估新媒体运营的效果。
通过对比不同时间段的数据，我们可以了解各项运营策略的执行效果。
比如，在推出一项新的活动后，观察用户参与度、活跃度等数据的变化，判断活动是否成功；在调整了内容发布时间后，对比流量和互动数据，确定最佳的发布时间点。
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
新媒体营销数据分析新媒体营销数据分析
1.3 人工智能技术的新媒体应用
A B
视频生成
利用人工智能进行视频生成，是指在基于人工智能技术创建 的视频内容智能分析平台中应用语音识别、图片识别、人脸 识别、大数据分析等技术，实现海量视频节目的音轨文字化、 自动编目、智能剪辑、自定义标签、智能检索和场景识别等。
内容审核
在新媒体平台上发布内容时，需要经过平台的审核，在一些 审核严格的平台上发布内容时，甚至需要预留几个小时审核， 才能保证内容的准时发布。
2.3 大数据的应用
金融行业
用户画像：包括以人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据和风险偏好等数据为依据的个人
01 用户画像，和以企业的生产、流通、运营、财务、销售和用户数据、相关产业链上下游等数据
OPTION
为依据的企业用户画像
02 在用户画像的基础上开展的精准营销
OPTION
03 风险管理与风险控制：包括中小企业贷款风险评估，实时欺诈交易识别和反洗钱分析
运行规则 人工智能技术支持的信息内容生产以数据和数据支撑的算法 作为判断信息价值的依据
1.2 人工智能技术的作用
2．信息内容的生产效率
利用人工智能技术能够极大缩短媒体生产信息内容的时间，提升信息内容的生产速率。 例如，新媒体中信息数据搜索智能系统能根据用户提供的文本、链接或关键词等，检 索相关信息内容素材并进行初步的线性编辑，然后利用人工智能技术模仿编辑的写作风格 自动生成新闻报道，达到快速、高效生产信息内容的目的。
2.强化功效式 强化功效式，是指在新媒体广告文案的标题中，对于产品的功能和效果进行充分 的展示，借此深深地吸引消费者。需要语言简洁准确，对于效果的核心充分表达。
49
一、新媒体广告文案标题写作策略
3.营造神秘感 营造神秘感的标题，是吸引受众非常有效的手段的之一。这类标题中，虽然表面 上大多采用了陈述的方式，但其实都留了一个问号给读者，想知道答案，必须要 将广告文案阅读完毕。
新媒体数据分析-8新媒体数据分析报告
08CHAPTER
新媒体数据分析报告
目 1 数据分析报告的作用 录 2 数据分析报告的类别
3 日常运营报告的制作方法 4 专项研究报告的撰写方法 5 行业分析报告的撰写方法
8.1 数据分析报告的作用
• 跨部门沟通 • 档案留存
• 部门内部交流
数据分析报告的作用
新媒体数据在挖掘、处理及分析后，一般可以得到较为完整的数据结果。但纯粹的 数字或图表，仅数据分析者自己清楚，无法用于内部交流。因此在数据分析结果完成后， 需要继续撰写数据分析报告，使数据分析结果易于理解与留存。
常见的日常运营报告分为三类表单，分别是过程表、效果表及汇报表。
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日常运营报告的制作方法
1. 过程表
过程表呈现的是新媒体团队的日常工作过程，通常包括事项完成的时间、任务完成 的数量、过程链接的汇总等。
如某公司的网站运营过程表，就包括文章发布数、友情链接交换数、外链发布数、 优化图片数等，如表 所示。
看过微信公众号文章的人数
例：头条号指数
头条号的运营好坏程度
单条微博转发量
微信公众号新增粉丝数
文章转化率
用户属性
文章推荐量
4
8.2数据分析报告的类别
• 日常运营报告 • 行业分析报告
• 专项研究报告
数据分析报告的类别
新媒体数据分析报告，按照报告频率可以分为日常报告及不定期报告，按照研究 范围又可以分为外部报告及内部报告。将报告频率及研究范围进行矩阵组合，可以得 到数据分析报告的总体分类，如表 所示。
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数据分析报告的类别
课堂讨论
一份报告的主要内容，通常从标题就可以直接知晓。通过以下数据分析报告的标题， 判断哪些属于日常运营报告？哪些属于专项研究报告？哪些属于行业分析报告？ 《粉丝属性专项研究报告》。 《2017 年上半年服装行业新媒体分析报告》。 《网站流量日报》。 《转化率专项调研报告》。 《微博粉丝周报》。 《上周末微信推广活动专项分析报告》。
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。
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看过微信公众号文章的人数
例：头条号指数
头条号的运营好坏程度
单条微博转发量
微信公众号新增粉丝数
文章转化率
用户属性
文章推荐量
4
8.2数据分析报告的类别
• 日常运营报告 • 行业分析报告
• 专项研究报告
数据分析报告的类别
新媒体数据分析报告，按照报告频率可以分为日常报告及不定期报告，按照研究 范围又可以分为外部报告及内部报告。将报告频率及研究范围进行矩阵组合，可以得 到数据分析报告的总体分类，如表 所示。
9
数据分析报告的类别
课堂讨论
一份报告的主要内容，通常从标题就可以直接知晓。通过以下数据分析报告的标题， 判断哪些属于日常运营报告？哪些属于专项研究报告？哪些属于行业分析报告？ 《粉丝属性专项研究报告》。 《2017 年上半年服装行业新媒体分析报告》。 《网站流量日报》。 《转化率专项调研报告》。 《微博粉丝周报》。 《上周末微信推广活动专项分析报告》。
1. 日常运营报告
日常运营报告指的是新媒体部门每天、每周、每月、每季度等都需要涉及的汇报， 包括《网站流量日报》《微信公众号粉丝周报》《今日头条阅读量周报》《网站转化率 月报》等。
日常运营报告的重点是表头设计与流程固化。 首先是“表头设计”，由于日常运营报告是一种常规的汇报，表头设计好后，一个 阶段内不需要频繁变动，便于汇报查阅者的比对与分析。 其次是“流程固化”，日常运营报告一般需要微信运营组、活动策划组、品牌推广 组等小组将当天数据提供给数据负责人。因此，保持固定的数据获取方式和团队内部交 付方式，有助于提升日常运营报告的制作效率。
网站运营过程表
日期
文章发布数
友情链接交换数
外链发布数
优化图片数
8月1日
10
5
37
15
8月2日
15
0
56
18
8月3日
8
0
59
9
8月4日
12
6
45
12
8月5日
10
1
48
23
8月6日
11
2
45
9
8月7日
13
6
40
13
13
日常运营报告的制作方法
2. 效果表
效果表呈现的是新媒体团队的运营结果，由于新媒体运营结果通常不受人为控制， 因此可以更客观地展示新媒体的整体运营效果。
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8.3日常运营报告的制作方法
• 过程表 • 汇报表
• 效果表
日常运营报告的制作方法
日常运营报告是一种常态化报告，其呈现的是新媒体部门的整体运营状态及各新媒 体平台的日常数据情况。日常运营报告通常会由数据分析者整理并发送给相关同事。
由于在一段时期内，日常运营报告的格式、数据源都是固定的，因此日常运营报告 不需要每天进行设计与制作。一方面，尽量在前期设计固定的表头，然后每天整理数据 并填充在对应的表头之下；另一方面，明确固定的数据源负责人，如网站数据由网站运 营组进行数据汇总、微信公众号数据由公众号运营组进行数据汇总等，随后将汇总的数 据源发至数据分析负责人处，便于更快地制作日常运营报告。
日常报告 不定期报告
新媒体数据分析报告类别
内部报告 日常运营报告 专项研究报告
外部报告 行业分析报告
新媒体数据分析报告主要包括日常运营报告、专项研究报告及行业分析报告。需 要特别指出，由于对同行的内部运营数据通常无法直接获取，因此行业分析报告主要 是对行业的整体分析及同行的日常数据监测。
6
数据分析报告的类别
8
数据分析报告的类别
3. 行业分析报告
行业分析报告指的是行业整体的新媒体情况汇报。分析行业整体的新媒体情况，有 助于掌握整体趋势、做到知己知彼。
行业分析报告的重点是整体情况和同行分析。 规律。 其次是“同行分析”，由于同行内部数据通常不容易直接获得，因此新媒体数据分 析者主要对同行的外部数据进行统计和分析，包括微博粉丝数、微信公众号阅读数、网 站权重、店铺销量统计等。
7
数据分析报告的类别
2. 专项研究报告
专项研究报告指的是针对某个特定问题而进行的数据分析与汇报，如《上周活动效 果报告》《本月微博销售额走低数据分析报告》《粉丝增长来源分析报告》《流量异常 分析报告》等。
专项研究报告的重点是深入挖掘和解决方案。 首先是“深入挖掘”，定期专项报告不能局限于日常运营汇报，仅提供表面的数字 分析报告，而是需要将待解决的问题进行层层挖掘，力争找到问题的根源。 其次是“解决方案”，专项研究报告不能出现“只分析问题、不负责解决”的情况。 任何问题在分析后，必须尝试提供解决方案，并明确地给出下一步建议、问题解决思路 等。
常见的日常运营报告分为三类表单，分别是过程表、. 过程表
过程表呈现的是新媒体团队的日常工作过程，通常包括事项完成的时间、任务完成 的数量、过程链接的汇总等。
如某公司的网站运营过程表，就包括文章发布数、友情链接交换数、外链发布数、 优化图片数等，如表 所示。
如某公司的“微信公众平台效果表”，就包括粉丝增加数、取消关注数、文章阅读 量、文章转化率等，如表 所示。
微信公众平台效果表
日期
粉丝增加数
取消关注数
文章阅读量
文章转化率
8月1日
102
30
1189
8.3%
8月2日
80
12
1501
8.5%
8月3日
93
22
1433
9.2%
8月4日
61
6
1223
15%
8月5日
CONTENTS
08CHAPTER
新媒体数据分析报告
目 1 数据分析报告的作用 录 2 数据分析报告的类别
3 日常运营报告的制作方法 4 专项研究报告的撰写方法 5 行业分析报告的撰写方法
8.1 数据分析报告的作用
• 跨部门沟通 • 档案留存
• 部门内部交流
数据分析报告的作用
新媒体数据在挖掘、处理及分析后，一般可以得到较为完整的数据结果。但纯粹的 数字或图表，仅数据分析者自己清楚，无法用于内部交流。因此在数据分析结果完成后， 需要继续撰写数据分析报告，使数据分析结果易于理解与留存。
数据分析报告的作用主要体现在以下3个方面。
跨部门沟通
部门内部交流
档案留存
3
数据分析报告的作用
课堂讨论
在撰写跨部门沟通的报告时，需要注意将行业专业名词进行转换。在下表所列的词汇
中，你认为该如何解释，才能被总经理、销售部经理等非专业人士听懂？
行业专业名词的报告转换
行业专业名词
报告转换
例：微信公众号文章阅读量