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常见的9种新媒体、网站数据分析方法

直接评判法、对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、矩阵分析法、漏斗图分析法、雷达图分析法和回归分析法。

1.直接评判法

直接评判法,即根据经验值直接判断数据的好坏并予以评判,通常用于内部过往运营状况评估,如评估近期阅读量是否过低、评判近期销量是否异常、评估当日文章推送量是否正常等。

直接评判法有两个必要的条件:一是运营者有一定新媒体运营经验,能够对跳出率、阅读量等有正确的评估;二是经过加工处理的数据足够直观,可以直接代表某项数据的优劣。

2.对比分析法

对比分析法,是将两个或两个以上的数据进行对比,分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。

对比分析法包括横向比较及纵向比较。横向比较即同一时间下不同总体指标的对比,如今日头条同领域作者文章阅读量对比、粉丝数对比等;纵向比较即不同时间条件下同一总体指标的对比,如本月文章阅读量与赏阅阅读量进行对比、本月粉丝数与上月增长数进行对比等。

通过对比分析,可以直接观察到目前的运营水平,一方面找到当前已经处于优秀水平的方面,后续予以保持;另一方面及时发现当前的薄弱环节,重点突破。

3.分组分析法

分组分析法是指通过一定的指标,将对象统计分组并计算和分析,以便深入了解所要分析对象的不同特征、性质及相互关系的方法。

分组分析法遵循相互独立、完全穷尽的枚举分析法(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive,MECE)原则。所谓相互独立,即分组之间不能有交叉,组别之间具有明显的差异性,每个数据只能归属于某一组;所谓完全穷尽,即分组中不要遗漏任何数据,保证完整性,各组的空间足以容纳总体的所有数据。

4.结构分析法

结构分析法是在统计分组的基础上,将组内数据与总体数据之间进行对比的分析方法。结构分析法分析各组部分占总体的比例,属于相对指标。

5.平均分析法

平均分析法就是用平均数来衡量总体在一定时间和地点条件下某一数据的一般水平。平均数据比总量指标更具说服力,更能帮助运营者预测发展趋势和规律。

平均数据有算术平均值、几何平均值、对数平均值等,其中最常用的是算术平均值,即算术平均值=总体各数据的总和/数据个数。

6.矩阵分析法

矩阵分析法是一种定量分析问题的方法。它是指以数据两个重要指标作为分析依据,并将这两个指标作为横、纵坐标轴,构成4个象限,从而找出解决问题的放大,为运营者提供数据参考。

7.漏斗图分析法

漏斗图分析法因展现形式如漏斗,故而得名。漏斗图可以对文章阅读量、产品购买量等情况进行逐层分析,展示整个关键路径中每步的转化情况。

需要强调的是,单一的漏斗图难以衡量各个环节的好坏,运营者可以结合本节介绍的“对比分析法”,对同一环节不同时间进行对比,评估运营效果。

8.雷达图分析法

雷达图常用于指数分析,即通过对新媒体帐号的内容质量,领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果,分数越高,代表帐号的质量越好。

9.回归分析法

回归分析法是通过研究事物发展变化的英国关系来预测事物发展走势,它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法,又称回归模型预测法或因果法。

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