本文梳理了数据分析的重要性并总结了数据分析的具体方法，与大家分享。

和传统的营销推广方式不同，网络营销是一种更为主动的营销，网络营销需要以发展的眼光来看待用户，主动分析用户数据以及内容数据，从数据中寻找用户关注的热点内容，通过一些数据来分析新增的用户和流失的用户。

作为一名合格的新媒体运营怎么能不懂数据分析呢？所以今天我们就要给大家讲解一下为什么一定要做数据分析。

首先，分析用户数据和内容数据

1. 收集数据

如何收集数据是运营者需要思考的一个问题，“平台”是主要的数据来源，在平台上所收集的数据都是具有很大的参考价值的，那么接下来我将会讲解几个主流的平台数据。

微信平台：

微信是我们每个人现在必备的社交软件，同理，我们作为数据分析微信后台也是需要密切关注的，那么微信后天统计功能下有六个分析项目，用户分析、图文分析、菜单分析、消息分析、接口分析、网页分析，在这些项目中，都会有指定的趋势图，趋势图的好处也是可以让运营者可以更直观的去看到数据。

2. 整理数据

说到整理，就是要先把后台的数据导出来，然后再进行一些整理，整理的方式有很多种，选一种你比较容易上手的去进行整理，这样你得到的数据即准确，你也不会浪费太多的时间。

3. 整理形式

数据是可以有很多种表现形式的，那么为了能让运营者更直观的去参考数据，我在这里统计出了几种表现形式，可以让你们方便去选择合适自己和企业的整理方式。

• 拆线图：分析数据随时间连续变化的趋势。
• 饼形图：分析数据的占比大小及数据总和之间的关系。
• 条形图：对各项数据情况进行对比，可以直观反映出各数据数量的差异。
• 面积图：分析数据的量随时间变化的增减程度及总值。
• XY散点图：表现若干个数据点之间的关系。

4. 分析数据

当你整理完数据之后，那么你要做的就是去对你整理的数据进行分析，要将数据进行对比，分析它的趋势变化。

比如，你发现某个时间段的浏览量突然性的暴增或者骤减，那么你作为运营人员你就有必要去分析和了解这个时间段所推送的文章是什么，并且从中找到一些原因。

如果你的平台的新增用户在某个时间段持续暴增的话，那么很有可能微信公众平台在这个时间发布了一些活动，用户才会持续性的增加，那么在这个时候你还需要去做的就是找到一些导致平台增加的原因，并且记录下来，为以后的平台运营打下基础，积累相关的经验。

其次，从数据中寻找热点

寻找热点，是每个运营人员需要做的，打开营销道路得到方式，也就只有你的平台本身聚集了话题和热点，这样你才能获得用户的关注，如果你想要去发现热点，那么你要做的就是了解一些热点话题的来源方式。

1. 百度

作为运营人员你可以通过百度指数来分析近期的趋势，百度我们都知道，百度指数也是互联网时代最重要的数据分享平台之一，通过百度指数我们就能了解到某个热点的火热程度，它能将竞争产品，受众指向，传播效果数据和信息，以科学的图谱方法呈现在大家面前。

总结来说通过百度指数，你可以得到的信息就是，关注这些词的网民分布情况，关注这些词的网民还搜了哪些相关的词，以及这个关键词在百度的搜索规模有多大和一段时间内的涨跌态势。

2. 微博

微博是现在人手机必备，一些热门的话题可以一瞬间就能在微博上传递，微博上的微话题，主要展示了24小时内关注度比较高的热门事件，运营者们可以根据自己的推广方向，找到自己关注的领域然后再将这个话题嵌入到自己的推送信息中，就能提高用户的关注度和阅读量。

3. 淘宝

对于电商或者以销售一些产品为主的平台来说，关注市场行情也是必然的，所以淘宝排行榜就是你最好的参照物了，你可以根据你自身的实际情况选择细分行业商品种类，在从而选择你要出售的商品。

4. 爱奇艺

爱奇艺指数是一个视频数据分析的平台，对于做视频类的平台来说，需要经常利用这样的视频指数平台来分析热门视频的一些播放趋势，用户的观看行为、观看用户的特征特点等，所以，这个平台对于视频类来说还是比较好用的。

5. 同时，分析新增用户与取消关注用户

昨日关键指标主要是以日、周、月为时间单位的，分析用户数量在不同时间点的变化情况，我们都知道作为一个新媒体平台来说的话，没有足够数量的粉丝群体，再多努力也是白费，因此，运营者要特别留意新用户的动态，了解用户的昨日关键指标就是很好的切入点。

在平时，微信运营这可能还看不出来这些数据的变化，但是当你的平台推出了新的计划后，这些关键指标就能起到很好的作用了，能够直观的反映新计划的效果，让运营人员根据这些数据和指标去总结经验，查漏补缺。

而且还要时刻去发现问题，分析取消关注人数的数据，取消关注人数，也是运营者要着重考察的数据，因为维持一个老客户比增加一个新客户的成本要低很多，因此，如果平台上出现取消关注的情况，那么是一定要引起重视的，如果出现维持性掉粉的情况，那么企业就要更加的分析其中的原因，尽可能去解决并且预防这种情况的发生。

最后，数据分析的八类方法

第一种方法：直接评判法

从字面意思来看，就是根据多年经验，直接对具有分析性的数据下定义，从而评判它的好与坏，通常是通过评估近期的阅读数、销量以及当日文章推送量是否正常等从这几方面去下手分析，不过如果想用直接评判法来进行数据分析的话，则需要有两个硬性的要求：

第一个就是运营人员必须有丰富的新媒体运营经验，可以对阅读量等信息有正确的评估能力；

第二点就是经过加工处理的数据要够直观，可以直接代表某个数值的优劣，如果这两个条件都没有达到，那么你也是没办法去用直接评判法的，所以直接评判法是需要运营人员与数据都很优质的情况下才能使用的数据分析法。

第二个方法：对比分析法

对比分析法，从字面上的意思就能看出就是两组以上的数据进行对比才能使用的方法，分析两组数据的差异进而深度的去了解这些数据所代表的规律。

对比分析法分为纵向分析法和横向分析法，横向是指同一时间段不同指标的对比，而纵向是指不同时间段同一指标的对比。

通过对比分析法可以直接了解运营质量，已经目前运营的水平，通过了解目前的运营水平可以总结分析出优点缺点，优点当然要继续保持甚至更进一步，缺点自然是要调整改变重点突破了，所以对比分析法更适用于对运营质量的一个考核。

第三个方法：分组分析法

分组分析法就是指通过一定的指标，将分析对象进行分组并进行分析，这种分析方法的目的就是能更深入的了解要分析的对象的不同特征、性质以及相互关系的方法。

分组方法需要遵循相互独立且完全不同的枚举分析法，意思就是分组之间不能有交叉、组别之间必须具有明显差异化，每个数据只能归为一类，且分组中不能遗漏任何数据，确保数据最终完整性，每个组别都可以容纳下所有的数据。

第四个方法：结构分析法

结构分析就是指在有统计数据的一些分组上将现有的数据域和共同的数据进行对比和分析，结构分析法就是对各种部分占总体的比例多少。

第五个方法：平均分析法

平均分析法相对来说还是有一定的难度的，用平均数来衡量总体在一定的时间和地点且某个条件下某一类数据的一般水平，平均数据相对于一些数据来说更具有客观性，可以帮助运营者分析接下来的趋势和规律。

平均数据包括算数平均值、几何平均值、对数平均值等，其中最常用的是算数平均值，算数平均值的公式是，算数平均值=总体各数据总和/数据个数。

这个公式很重要，请大家记录下来哦，在日后的数据分析中一定会用的上！

第六个方法：矩阵分析法

矩阵分析法是一种定量分析问题的方法，它是指用两个重要数据指标做分析依据，并将这两个指标定为横坐标和竖坐标，构成4象限，从而更直观的找出解决方法，为运营者提供数据参考。

第七个方法：漏斗图分析法

漏斗图其实就是一个倒立的金字塔，相信这么说大家一定很清楚了它的形状了，那么漏斗图分析到底是怎么个方法呢？

其实很简单，就是把你总结好的相关数据填入进去就可以直观的看出数据每一步转化的情况了。前提是要先把相关数据统计出来，这种分析方法最好是搭配其他的分析方法共同使用。

第八个方法：回归分析法

这种方法就比较繁琐了，它是指通过研究事务发展变化因果关系来预测未来即将发展趋势，也就是说这种方法是用来研究变量间相互关系，也常被称为因果法。其实这种方法不是很常用，也就不在这里进行过多说明了。

好了，这节课到这里就结束啦，新媒体数据分析靠的不是单一的对数据的整理和分析，还是需要运营者进行精心的提炼和总结，要通过提出问题、分析问题、解决问题的思路去将核心呈现出来，所以我想大家也应该知道怎么做了吧，我们下期见!

要做就做最潮最酷最会运营的新媒体人

作者：蜘蛛；公众号：蜘蛛（ID：sangdi890129）

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