《新媒体数据分析与应用(微课版)》-教案.docx

第1章新媒体数据分析概述
教学内容
一、初识新媒体数据分析
二、新媒体数据分析的维度、内容和周期
教学要求
1. 了解新媒体数据分析的概念、作用和原那么。
2. 了解新媒体数据分析的基本步骤和常用术语。
3. 掌握新媒体数据分析的维度、内容和周期。
教学重点
1 .新媒体数据分析的基本步骤
2 .新媒体数据分析的常用术语
3 .新媒体数据分析的维度和内容
教学难点
1 .新媒体数据分析的基本步骤
2 .新媒体数据分析的内容
教学方法
讲授法、案例法
课时数
4课时
教学内容
第一节初识新媒体数据分析
一'数据与数据分析
1 . tt
新媒体账号在运营过程中会产生大量数据，按照数据的呈现形式，这些数据可以分为数 值型数据、文本型数据和图文型数据。
（1）数值型数据
（2）文本型数据
（3）图文型数据
2 .数据分析
数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数 据分析可以分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指导型分析。
（1）描述型分析
（2）诊断型分析
（3）预测型分析
（4）指导型分析
二'新媒体数据分析的作用
1 .把握新媒体账号的运营方向
2 . 了解新媒体账号的运营状况
3 .控制新媒体账号的运营本钱
4 .对营销方案进行有效评估
并逐步向下扩展，即把一个问题当成树干，然后开始考虑与这个问题相关的因素。每想 到一点，就给这个树干(也就是问题)加一个树枝，并标明这个“树枝”代表什么问题。一 个大的树枝上还可以有小的树枝，依此类推，将每个问题都细化到最小的程度，形成一棵 “树工最终找出与问题相关的所有因素。
逻辑树分析法的基本框架如下列图所示。
问题 陈述

问题 陈述

新媒体运营者在运用逻辑树分析法时，需要遵循以下3个原那么。
• 一致性
• 关联性
• 穷尽化四' 用户行为理论
用户行为是指用户为获取、使用商品或服务所采取的各种行动。在获取、使用某件商品 或某项服务时，用户需要先对商品或服务有一个认知、熟悉的过程，然后试用，再决定是否 继续使用或消费，最终成为忠诚用户。用户行为轨迹如下列图所示。
认知.熟悉.试用使用.忠诚
新媒体运营者在开展数据分析时，可以根据用户行为轨迹梳理、归纳出用户可能出现的行 为，并梳理出与这些行为相关的数据指标，从而建立符合业务需求的数据分析指标体系。
五、4P营销理论
4P营销理论被归纳为4个基本策略的组合，即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、 促销(Promotion),由于这4个词的英文单词开头都是P,所以简称“4P”。
用4P营销理论从管理决策的角度来分析商品的市场营销问题，其分析内容包括产品、 价格、渠道和促销4个要素。
• 产品
• 价格
• 渠道
• 促销第二节常用的数据分析方法
一、比照分析法
比照分析法也称比拟分析法，将两个或两个以上的数据进行比照，分析它们之间的差异, 进而揭示这些数据背后隐藏的规律。
1 .比照分析法的类型
按照开展速度采用基期的不同，比照分析法可以分为同比、环比和定基比。三者均用百 分数和倍数表示。
• 同比是指今年第N月与去年第N月相比拟。
同比增长率=（本期数据-上一周期同期数据）♦上一周期同期数据X 100%
• 环比是指本期水平与其前一期水平之比，说明某种现象逐期的开展速度。
环比增长率=（本期数据一上期数据）+上期数据X 100%
• 定基比是指本期水平与某一固定时期水平之比，它说明这种现象在较长时期内的总的 开展速度。
定基比增长率=（本期数据-基期数据）+基期数据义100%
按照比拟的角度不同，比照分析法可以分为横向比拟和纵向比拟。
• 横向比拟是指同类的两个或两个以上的事物在统一标准下进行比拟的方法。
• 纵向比拟是指对一个事物的历史、现状乃至未来的情况进行比拟，以此来了解该事物 的开展与变化过程，揭示事物的开展规律。
2 .比照分析法的应用
在实际操作中，比照分析法的应用有以下几个维度。
（1）将实际完成值与设定的目标进行比照（2）行业内做比照
（3）与同级部门做比照（4）将活动效果做比照
3 .使用比照分析法的考前须知
使用比照分析法时，必须要确定所选的比照对象之间具有可比性，这样所做的比照才有 意义。其次，要注意选取的比拟口径、计量单位、计算方法必须一致。
二、分组分析法
分组分析法是指根据目标数据的性质、特征，按照一定的指标，将目标数据划分为几个 局部进行分析，以揭示各个局部的内在联系和相互关系。
按照分组时所采用的指标性质的不同，分组方法分为按照属性指标分组和按照数量指标 分组。
1 .按属性指标分组
2 .按数量指标分组（1）单项式分组
（2）组距式分组①组数
②组限③组距
@组中值三、结构分析法
结构分析法是在统计分组的基础上，计算某一总体内各组成局部占总体的比例，进而分 析总体的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构变化规律的分析方法。
结构分析法的基本表现形式就是计算结构指标。
结构指标（％）二（总体中某-局部数值+总体值）X100%四、平均分析法
平均分析法是利用平均指标对事物进行分析的方法。平均指标又称平均数，是反映事物 总体的一般水平。运用平均分析法可以比拟同类事物之间的本质差距，可以对某一事物在不 同时间段的水平进行比拟，以说明该事物的开展趋势和规律。
平均指标分为数值平均数和位置平均数。数值平均数是指所有数据都参与计算而得出的 平均数，包括算术平均数、调和平均数、平方平均数、儿何平均数。在新媒体数据分析中， 最常用的是算术平均数。位置平均数是指在数据集合中，按照数据的大小顺序或数据出现的 频率选出代表值参与计算，包括中位数和众数。
1 .算术平均数
2 .中位数
3 .众数五' 交叉分析法
交叉分析法是指同时将两个或两个以上有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序 交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，从而分析各变量之间的关 系，并得出科学的结论。
交叉表的维度越多，交叉表就越复杂，所以在设计交叉表的维度时需要根据具体的情况 来决定。在新媒体数据分析中，最常见的是二维交叉表。
六' 四象限分析法
四象限分析法也称矩阵分析法，它将事物的两个重要属性作为分析的依据，并将这两个 属性作为横轴和纵轴，组成一个坐标系；在两个坐标轴上分别按某一标准做好刻度划分，构 成4个象限，再将分析对象投射到4个象限中，进而分析每个对象在这两个属性上的表现。
四象限分析法遵循了先解决主要矛盾，再解决次要矛盾的原那么，在解决问题和优化资源 配置方面，为运营者提供了有效的参考依据。
七'漏斗图分析法
漏斗图分析法是一种以漏斗图的形式展示分析过程和结果的分析方法。这种分析方法适 用于业务流程比拟规范、业务流程周期较长、各流程环节涉及复杂业务流程较多的情况。
漏斗图能够让各环节的业务数据得到直观的展示，以直观地说明业务流程中存在问题的 环节。
八' 杜邦分析法
杜邦分析法是杜邦公司最先使用的一种分析方法，它是利用几种主要的财务比率之间的 关系来综合地分析企业财务状况的一种分析方法。
杜邦分析法多用于财务分析中，它以企业净资产收益率作为核心，将影响净资产收益率 的因素进行逐层分解，形成一个完整的指标体系，并揭示各指标间的相互影响关系，从而为 企业管理者了解企业经营状况、提高经营收益提供有效的参考。
虽然杜邦分析法主要用于企业财务方面的分析，但是在新媒体运营中也可以借用这一思路，采用层层分解的方法来进行运营分析。
九、综合评价分析法
综合评价分析法是指运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法。其实质就是将多个 指标按照不同的权重转化为一个能够反映事物综合情况的指标来对事物进行分析评价。在新 媒体账号的运营中，对客户进行分类、分析运营关键绩效指标(Key Performance Indicator, KPI)、考核员工绩效等通常会采用这种分析方法。
综合评价分析法分为以下5个步骤。
第二步: 第三步: 第四步: 第五步:
归纳与
提iWj
第一步：确定综合评价指标的构成； 收集数据，并对数据进行标准化处理；明确综合评价指标体系中各指标的权重；
对经过标准化处理后的指标进行汇总计算，得出综合评价指数或综合评价分值;
根据综合评价指数或综合评价分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。
通过本章的学习，我们了解了 PEST分析法、5W2H分析法、逻辑树分析 法、用户行为理论和4P营销理论等数据分析方法论，还掌握了比照分析法、 分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、四象限分析法、漏斗图 分析法、杜邦分析法和综合评价分析法的运用方法。
很多情况下，新媒体运营者从采集到的源数据中并不能得到有效的结论， 此时就需要运营者以科学的数据分析方法论为指导，采用合适的方法对数据进 行更深层次的分析，探索数据背后隐藏的规律，洞察数据反映的运营情况。
第5章 新媒体数据的可视化
教学内容
一、初识新媒体数据可视化
二、新媒体数据可视化图表
三、新媒体数据可视化图表的制作与优化
教学要求
1 . 了解新媒体数据可视化的基本流程、数据可视化的设计原那么。
2 .掌握新媒体数据可视化的常用图表类型和图表的构成要素。
3 .掌握使用Excel进行数据可视化的方法。
4 . 了解新媒体数据可视化图表的优化原那么和图表配色的优化方法。
教学重点
1 .新媒体数据可视化的基本流程
2 .新媒体数据可视化图表类型
3 .新媒体数据可视化图表的制作与优化
教学难点
1 .新媒体数据可视化的基本流程
2 .新媒体数据可视化图表的制作与优化
教学方法
讲授法、案例法
课时数
4课时
教学内容
第一节初识新媒体数据可视化
一、新媒体数据可视化的基本流程
1. 了解数据可视化的需求
(1)明确哪些内容需要进行可视化
(2)受众是谁
(3)数据可视化的呈现方式
(4)受众在什么场景下查看可视化作品
2.数据可视化设计
(1)梳理可视化逻辑
(2)确定可视化作品的风格
(3)确定可视化作品的版式
(4)选择合适的图表
①根据系统推荐选择图表
② 根据图表建议思维指南选择图表
(5)对细节进行调整
二'新媒体数据可视化的设计原那么
新媒体运营者在进行数据信息可视化设计时，应该遵循以下3个原那么。
1 .简洁
2 .直观
3.美观第二节新媒体数据可视化图表
一、新媒体数据可视化常用的图表
新媒体数据可视化的展现形式大致可以分为表格和图形两大类。
1 .表格(1)数据条表格
(2)迷你图表格
2 .图形(1)柱形图
①柱形图的子图类型簇状柱形图
• 堆积柱形图百分比堆积柱形图
② 使用柱形图的考前须知(2)条形图
• 簇状条形图堆积条形图
• 百分比堆积条形图(3)折线图
• 单线直线图多指标折线图
(4)饼图普通饼图
• 复合饼图(5)圆环图
(6)面积图(7)雷达图
(8)散点图(9)气泡图
(10)漏斗图(11)词云图
(12)地图区域地图
• 散点地图热力地图
(13)混合图二'新媒体数据可视化图表的构成要素
图表由图表标题、坐标轴、图例、数据标签、网格线等元素组成，不同的元素有不同的 作用。在设计图表时，新媒体运营者可以根据图表想要传递的信息合理选择元素。
1 .图表标题
2 .坐标轴
3 .图例
4 .数据标签
5 .网格线第三节新媒体数据可视化图表的制作与优化
一'制作新媒体数据可视化图表的常用工具
运用合适的可视化工具来进行数据可视化操作，不仅能够制作出高品质的可视化作品, 还能有效提高编辑人员的工作效率。Excel是一款较基础的工具，它不仅能用于处理表格， 还能用于制作折线图、饼图、柱状图、条形图等可视化作品。
除了 Excel以外，还有一些常用的数据可视化工具，具体如下。
数据可视化库类：ECharts > HighCharts> AntV
可视化报表类：百度图说、FineReport> Tableau> Fine BI> Power BI
可视化大屏类：阿里DataV、FineReport
数据地图类：ECharts> FineReport、Tableau> 地图慧、Power Map
编程式图表工具：R-ggplot2> Python二'使用Excel制作数据可视化图表
Excel是一款很常用的办公软件，用它处理数据既方便又快捷。新媒体运营者可以使用 Excel 2016制作数据可视化图表。
案例步骤：略三'新媒体数据可视化图表的优化
1 .优化图表的基本原那么(1)比照
(2)重复(3)对齐
(4)亲密
2 .数据可视化图表配色的优化(1)使用单色配色方案
(2)使用比照色相配色方案①同类色搭配
②邻近色搭配③比照色搭配
④互补色搭配
通过本章的学习，我们了解了新媒体数据可视化的基本流程、数据可视化的 设计原那么，掌握了新媒体数据可视化的常用图表类型和图表的构成要素，使用 Excel进行数据可视化的方法，还了解了新媒体数据可视化图表的优化原那么和图 归纳与表配色的优化方法等。
提高对新媒体数据进行可视化处理不仅可以让数据变得更加美观，提高数据的
视觉吸引力，还能让数据之间的关系得到更加直观、清晰的展现，让新媒体运 营者从中获得更多的信息。数据可视化并不是简单的图文混排，而是要在讲究 视觉传达效果的基础上清楚、准确地传达数据信息。
第6章 新媒体数据分析报告的写作
教学内容
一、初识新媒体数据分析报告
二、新媒体数据分析报告的写作
教学要求
1 . 了解新媒体数据分析报告的作用、常见类型和基本结构。
2 .掌握新媒体数据分析报告的写作原那么。
3 .掌握日常运营报告、专题分析报告、行业分析报告的写作方法。
教学重点
1 .新媒体数据分析报告的常见类型
2 .新媒体数据分析报告的基本结构
3 .日常运营报告、专题分析报告、行业分析报告的写作方法
教学难点
1 .新媒体数据分析报告的基本结构
2 .日常运营报告、专题分析报告、行业分析报告的写作方法
教学方法
讲授法、案例法
课时数
3课时
教学内容
第一节初识新媒体数据分析报告
一'新媒体数据分析报告的作用
新媒体数据分析报告的作用主要表达在以下3个方面。
1 .展示数据分析结果，表达数据分析的质量
2 .为其他部门提供运营数据支持
3 .存档以备查阅
二、新媒体数据分析报告的常见类型
1 .日常运营报告
(1)时效性强
(2)与时间进展相结合
(3)结构比拟规范
2 .专题分析报告
(1)主题的单一性
(2)内容的深入性
3 .行业分析报告
(1)强调分析对象的总体特征
(2)强调现象之间的相关性
三'新媒体数据分析报告的基本结构
数据分析报告的结构并不是固定不变的，而是会根据报告的目的、内容、受众的不同而 有所变化。在数据分析报告中，“总一分一总”是最经典的一种结构类型。这种结构的数据
分析报告主要由开篇、正文和结尾3个局部构成，其中开篇局部包括标题页、目录和前言, 正文局部包括具体的数据分析过程和结果，结尾局部包括分析结论和附录。
1.标题页（1）拟定数据分析报告标题的基本原那么
①简洁②直接
③准确（2）拟定数据分析报告标题的方法
①概括报告主要内容②解释基本观点
③提出疑问（3）标题的版式
2 .目录
3 .前言（1）工程背景
（2）分析目的（3）分析思路
4 .正文
5 .结论
6 .附录第二节 新媒体数据分析报告的写作
一、新媒体数据分析报告的写作原那么
7 媒体运营者要想写出科学、有效的新媒体数据分析报告，就需要遵循以下5个原那么。
1 .用词规范、统一
2 .条理清晰，逻辑缜密
3 .数据可靠，图表化
4 .具有可读性
5 .坚持创新二、日常运营报告的写作
日常运营报告是一种例行报告，其展现的是新媒体各个部门的运作情况和各类新媒体账 号的运营情况。以“日”和“周”为周期的日常运营报告，由于其制作周期较短，数据分析 量相对较少，分析人员可以采取制作过程表、效果表和汇报表的方式进行呈现。
1 .过程表
2 .效果表
3 .汇报表三' 专题分析报告的写作
专题分析报告是针对某个问题或事件而进行专门研究分析后形成的数据分析报告，主要 目的是找到问题出现的原因，并提出相应的建议。一般来说，一个专题分析报告由问题描述、 研究思路、问题研究、分析与建议等局部组成。
1 .问题描述
2 .研究思路
3 .问题研究
4 .分析与建议四、行业分析报告的写作
新媒体运营者在写作行业分析报告正文时，可以采取“分一总”的结构形式，先分别对 行业和竞争对手进行分析，然后根据分析结果提出建议。
1 .行业分析
2 .竞争对手分析内容分析
• 运营分析销售分析
3.提出建议
通过本章的学习，我们了解了新媒体数据分析报告的作用、常见类型和基 本结构，掌握了新媒体数据分析报告的写作原那么，以及日常运营报告、专题分 析报告、行业分析报告的写作方法等。
归纳与新媒体运营者对数据进行分析和可视化处理之后，可以获得较完整的数据结提高 果，但是用单纯的数据或图表展现数据结果，也许只有新媒体运营者自己能够理 解它们所代表的意义和存在的问题，这样的分析结果不利于内部交流。因此，在 完成数据分析和数据可视化处理之后，新媒体运营者需要将数据分析结果制作成 数据分析报告，使其更利于交流和保存。
三、新媒体数据分析的原那么
新媒体运营者在进行新媒体数据分析时，应当遵守以下4个原那么。
1 .科学性
2 .系统性
3 .针对性
4 .实用性四'新媒体数据分析的基本步骤
新媒体数据分析主要包括6个基本步骤，即规划设计、数据采集、数据处理、数据分析、 数据展现和撰写数据分析报告。
1 .规划设计
2 .数据采集
3 .数据处理
4 .数据分析
5 .数据展现
6 .撰写数据分析报告五、新媒体数据分析的常用术语
1 .绝对数与相对数
2 .百分比与百分点
3 .频数与频率
4 .比例与比率
5 .倍数与番数
6 .切尾平均数
7 .人均数据
8 .方差
9 .标准差六'新媒体数据分析的常见误区
10 媒体数据分析中，常见的误区有以下5个。
误区一：没有明确的目标，为了分析而分析
误区二：只是对数据进行简单的汇总
误区三：盲目地采集数据
误区四：过分注重技术层面，分析结果与实际业务的应用脱节
误区五：一味追求高级分析方法第二节新媒体数据分析的维度、内容和周期
一'新媒体数据分析的维度
新媒体运营者在开展数据分析时，可以从以下3个维度来切入。
1 .自身账号分析
2 .竞品数据分析（1）确定竞品
（2）收集竞品资料如下。
第7章 短视频运营数据分析与应用
教学内容
一、短视频账号运营数据分析
二、短视频平台内“热门素材”分析与应用
教学要求
1 .掌握分析短视频作品数据的常用指标。
2 .掌握进行短视频账号运营数据分析、用户群体画像分析的方法。
3 .掌握分析与应用短视频平台内“热门素材”的方法。
教学重点
1 .短视频作品数据分析常用指标
2 .短视频账号运营数据分析方法
3 .用户群体画像分析方法
4 .热门视频、热门话题、热门音乐、抖音热点分析与应用
教学难点
1 .短视频账号运营数据分析方法
2.用户群体画像分析方法
教学方法
讲授法、案例法
课时数
4课时
教学内容
第一节短视频账号运营数据分析
一、短视频作品数据分析常用指标
短视频数据分析指标分为固有数据指标、基础数据指标和关联数据指标3类。
（1）固有数据指标
固有数据指标是指短视频时长、短视频发布时间、短视频发布平台等与短视频发布相关 的数据指标。
（2）基础数据指标
基础数据指标主要是指播放量、评论量、点赞量、转发量和收藏量等与短视频播放效果 相关的数据指标。
（3）关联数据指标
关联数据是指由两个基础数据相互作用而产生的数据，关联数据指标包括完播率、点赞 率、评论率、转发率和收藏率5个比率性指标。
二'短视频账号运营数据分析方法
各个短视频平台在后台为短视频运营者提供了数据分析工具。例如，抖音的数据参谋设 置有短视频数据模块，短视频运营者可在短视频数据模块查看短视频播放量、点赞量和完播 率等核心数据，并分析转化情况及明细数据。
如果短视频运营者想要获得更多、更详细的数据，可以使用第三方数据分析工具。目前， 市场上的一些第三方数据分析工具能够同时监测数百个短视频账号，让短视频运营者在监测 自己短视频账号运营状况的同时，也能监测竞争对手账号的运营状况。
以飞瓜数据抖音版为例，使用第三方数据分析工具进行短视频账号运营数据分析的方法
1 .短视频账号运营概况
2 .作品数据分析
3 .“涨粉”作品分析
4 .视频数据监控三'用户群体画像分析
短视频运营者只有了解自己短视频账号的目标用户是谁，他们具有哪些特征，才能创作 出更符合用户需求的短视频，增强用户的黏性，从而更好地实现账号变现。使用飞瓜数据抖 音版分析短视频账号用户群体画像的方法如下。
1 .粉丝增量分析
2 .粉丝画像分析
3 .粉丝特征分析第二节 短视频平台内“热门素材”分析与应用
一'热门视频分析与应用
使用飞瓜数据抖音版查找热门视频，步骤略。
二'热门话题分析与应用
使用飞瓜数据抖音版的“热门话题”功能，短视频运营者可以快速发现当前热度较高的话 题，然后根据热门话题进行短视频创作。也可以通过话题关键词查找与自己创作的短视频作品 相关的话题，并将相关话题运用到自己短视频的标题中，从而增加短视频的推荐量。
使用飞瓜数据抖音版的“热门话题”功能查找话题，步骤略。
三'热门音乐分析与应用
短视频运营者可以使用飞瓜数据抖音版的“热门音乐”功能查看近期抖音平台上的热门 背景音乐的相关数据，快速找到适合自己短视频的“爆款”背景音乐。
使用飞瓜数据抖音版的“热门音乐”功能查找热门背景音乐，步骤略。
四' 抖音热点分析与应用
使用飞瓜数据抖音版的“今日热门视频”功能可以快速发现抖音热门视频，并根据热门 视频进行短视频创作。
使用飞瓜数据抖音版的“今日热门视频”功能追踪当下“爆款”视频，步骤略。
通过本章的学习，我们掌握了分析短视频作品数据的常用指标，以及进行 短视频账号运营数据分析、用户群体画像分析的方法，还掌握了分析与应用短 视频平台内“热门素材”的方法等。
归纳与随着短视频生态的日渐成熟，短视频的运营方法越来越多样化，市场竞争
提高也日渐激烈。在当前环境下，坚持以数据指导运营是短视频运营者从激烈的竞争中脱颖而出的有效方法之一。通过专业、科学的数据分析，短视频运营者不 仅可以了解自己短视频账号的运营状况，根据数据分析结果调整与优化运营策 略，还能运用数据分析结果指导短视频内容创作，不断提高自己的竞争力。

第8章 直播运营数据分析与应用
教学内容
一、直播账号运营数据分析
二、直播商品分析、复盘与品牌推广分析
教学要求
1 .掌握分析直播账号运营数据的方法。
2 .掌握进行直播商品分析、直播复盘与品牌推广分析的方法。
教学重点
1 .直播实时数据分析和直播历史数据分析
2 .直播热销品类分析和实时直播“爆品”分析
3 .单场直播复盘和品牌推广分析
教学难点
1 .直播实时数据分析
2 .直播热销品类分析
3 .实时直播“爆品”分析
4 .单场直播复盘
教学方法
讲授法、案例法
课时数
4课时

教学内容
第一节
一'直播安
进入直吉 数据。直播 5个子模块。
二、 直播日
在直播「 据。如果需告 分查看。
第二节
一'直播我
运用飞1 热度、实时2 供参考。
使用飞J
1・坦有
2.分析
直播账号运营数据分析
;时数据分析
函间详情页面，查看实时更新的直播间流量数据、互动数据、待支付数据及成交 司详情页面中共包含直播间详情、整体看板、分钟级趋势、商品分析、用户画像
1史数据分析
司明细列表中选择时间范围与想要查看的数据指标，即可查看历史直播的各项数 三分别查看自播及合作达人的直播数据，可以通过搜索主播昵称或抖音号进行拆
直播商品分析、复盘与品牌推广分析
k销品类分析
氐数据抖音版的“直播数据大盘”功能，直播运营者可以查看当前的带货直播 见众热度、商家商品热度等数据，了解抖音平台上的热销商品品类，为选品提
氐数据抖音版的“直播数据大盘”功能分析直播热销商品品类的方法如下。
・实时直播动态
・商品品类推广趋势

3 .判断商品推广时间
4 .分析热销品类周期趋势二、实时直播“爆品”分析
直播运营者可以使用飞瓜数据的“实时直播爆品”功能分析相关数据，用数据分析结果 指导自己选品。
使用“实时直播爆品”功能进行选品的方法如下。
1 .查看当前直播间热卖品类
2 .查看某品类下直播间热卖的商品
3 .查看热卖商品直播间数据
4 .分析热卖商品热度走势
5 .分析推广播主特征三'单场直播复盘
直播结束并不意味着直播工作结束了，直播运营者还需要对直播进行复盘，分析直播效 果，为后续的直播积累经验和教训。
使用飞瓜数据抖音版进行直播复盘的方法如下。
1 .查看直播基础数据
2 .分析直播商品数据
3 .分析观众感兴趣的商品
4 .分析直播流量来源
5 .分析直播观众画像
6 .分析观众的购买意愿四'品牌推广分析
品牌商可以用数据来分析其品牌在抖音平台上的营销推广效果，从而调整营销推广策 略。而直播达人可以通过分析品牌营销策略，寻找到优质的带货资源。
使用飞瓜数据抖音版分析品牌营销策略，步骤略。
通过本章的学习，我们掌握了分析直播账号运营数据的方法，以及进行直 播商品分析、直播复盘与品牌推广分析的方法等。
归纳与
提高
直播凭借其娱乐化传播方式、场景化营销、即时互动性强等优势，已经成 为当前热门的营销渠道之一，吸引了许多人投身其中。无论是个人，还是商家, 要想做好直播运营，除了需要掌握必要的直播技能外，还应具备一定的直播运 营数据分析能力，以数据分析的思维指导和优化直播运营，提升自己的竞争力。
第9章 微信公众号运营数据分析与应用
教学内容
一、微信公众号运营数据分析
二、内容选题筹划与微信评论分析
教学要求
1 .掌握进行微信公众号用户分析、内容分析、菜单分析和消息分析的方法。
2 .掌握用百度指数和新榜分析内容需求和关键词热度、采集微信评论的方法。
教学重点
1 .用户分析
2 .内容分析
3 .内容选题筹划
4 .关键词热度趋势分析
5 .微信评论采集与分析
教学难点
1 .用户分析
2 .内容分析
3 .内容选题筹划
教学方法
讲授法、案例法
课时数
4课时
教学内容
第一节
1信公众号运营数据分析
一、用户分析
用户分析包括用户增长、用户属性和常读用户分析3项内容。
1 .用户增长
用户增长分析包含新增人数、取消关注人数、净增人数、累积人数4个关键指标。
2 .用户属性（1）人口特征分析
（2）地域归属分析①了解用户付费能力
②指导线下活动选择③指导内容选题
（3）访问设备分析
3 .常读用户分析二、内容分析
内容分析是指分析公众号发布的图文内容、视频和音频内容的数据，能够帮助运营者了 解公众号内容的传播效果。
内容分析包括群发分析和多媒体分析两项内容。
1 .群发分析（1）全部群发分析
（2）单篇群发分析
2 .多媒体分析三' 菜单分析
菜单分析能够帮助运营者了解公众号会话页中一级菜单及其子菜单的点击情况，了解用 户关注公众号的哪些服务内容和功能。运营者可以根据菜单栏中各个按钮的点击情况，调整 按钮的位置和名称，从而使按钮链接的内容获得更多的曝光量。
菜单分析中的关键指标如下。
• 菜单点击次数
• 菜单点击人数
• 人均点击次数四、消息分析
消息分析是指分析对用户自主发往后台的消息和关键词的自动回复消息，反映了公众号 与用户进行互动的情况。公众号消息分析包括消息分析和消息关键词两个方面。
1 .消息分析
2 .消息关键词分析第二节内容选题筹划与微信评论分析
一、内容选题筹划
在公众号运营过程中，为了增强公众号内容对用户的吸引力，选择符合用户需求的内容 选题是非常重要的一个步骤，而寻找热点选题是新媒体运营者必备的一项技能。
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据提供平台。运用百度指数，用户可以 研究关键词搜索趋势，洞察网民兴趣和需求，监测舆情动向，定位受众特征。以输出摄影技 巧相关内容的公众号为例，使用百度指数筹划内容选题的方法如下。
1 .内容需求趋势分析
2 .内容需求图谱分析
3 .人群画像分析二'关键词热度趋势分析
对于公众号运营者来说，追踪当下热点，并将热点用作文章写作的素材，可以有效提高 文章被系统推荐的概率和文章的点击率。运营者可以使用“新榜有数”的“趋势查询”功能 分析某个关键词在微信平台上的热度变化趋势，掌握运用热门关键词的最正确时机。
使用“新榜有数”的“趋势查询”功能，运营者可以获得某个关键词在指定时间段内在 微信平台上的热度变化趋势，了解该关键词的传播度。
步骤略。
三' 微信评论采集与分析
对于公众号运营者来说，分析用户评论能够帮助自己了解用户对文章的态度和看法，以 及用户的心理需求，从而根据用户需求进行图文创作。
使用“新榜有数”的“微信评论采集”功能采集微信图文评论，步骤略。
归纳与
提高
通过本章的学习，我们掌握了进行微信公众号用户分析、内容分析、菜单 分析和消息分析的方法，以及用百度指数和新榜分析内容需求和关键词热度、

采集微信评论的方法等。
微信公众号是人们开展一对多营销活动必选的平台之一，要想运营好微信 公众号，运营者除了要做好公众号日常内容的编辑、发布工作外，还要对相关 数据保持一定的敏感度，及时了解公众号日常运营数据，再通过分析这些运营 数据掌握公众号运营情况。

第10章微博运营数据分析与应用

教学内容
一、微博账号运营数据分析 二、微分析与热词分析
教学要求
1 .掌握分析微博账号粉丝数据、博文数据、互动数据、相关账号数据的方法。
2 .了解微博“大数据实验室”中“微分析” “热词分析”工具的使用方法。
教学重点
1 .粉丝分析
2 ,博文数据分析
3 .互动数据分析
4 .微分析
5 .热词分析
教学难点
1.粉丝分析
2.微分析
3.热词分析
教学方法
讲授法、案例法
课时数
3课时
教学内容
第一节
微博账号运营数据分析
一、微博数据概览
“数据概览”是对微博账号各项运营数据的概括性展现，运营者可以在“粉丝分析”“博 文分析” “视频分析”等板块查看粉丝数据、博文数据、视频数据、文章数据等更加详细的 分析。
“数据概览”包括以下6项内容。
• 昨日关键指标
• 粉丝变化
• 博文
• 我发布的内容
• 视频
• 文章
二、粉丝分析
粉丝分析包括粉丝趋势、活跃分布和粉丝画像3项内容，可以帮助运营者了解账号粉丝 情况。
1 .粉丝趋势分析
(1)粉丝趋势分析
(2)近7日取关粉丝列表
2 .活跃分布分析
3.粉丝画像分析(1)粉丝类型
(2)粉丝来源(3)粉丝性别与年龄
(4)粉丝地区分布(5)关注我的人的粉丝量级
(6)粉丝兴趣标签
三、博文数据分析
微博博文数据分析包括微博阅读趋势，微博转发、评论和赞，微博阅读人数，点击趋势 分析，以及单条微博分析。
1 .微博阅读趋势.微博转发、评论和赞
2 .微博阅读人数.点击趋势分析
3 .单条微博分析
四、互动数据分析.互动数分析
•用户对运营者在一段时间内发布的内容产生的互动行为•用户在运营者粉丝群内的发言
1 .近7天账号互动ToplO.我的影响力
• 影响力活跃度
• 传播力覆盖度
2 .我发出的评论
五' 相关账号分析
对竞争对手账号进行分析，有利于运营者了解竞争对手账号的运营状况、运营策略，发 现并学习竞争对手账号做得好的地方，不断提升自己的竞争力。
1 .相关账号概况.相关账号粉丝分析
2 .相关账号博文分析
六' 文章分析和视频分析
运营者可以单独查看微博账号发布的文章类内容或视频类内容的数据分析。文章类内容 的数据包括文章阅读趋势，文章转发、评论和赞数，单篇文章分析；视频类内容的数据包括 视频播放趋势，视频转发、评论和赞数，单条视频分析。
运营者可以了解文章类内容和视频类内容的详细数据，从而根据各篇文章或各条视频的 数据表现制订相应的内容调整或优化策略。
第二节微分析与热词分析
一\微分析
微分析能够分析单条微博的传播效果，帮助运营者复盘单条微博的传播路径，掌握微博 传播过程中的“引爆点”。运营者在分析微博推广活动效果时，可以充分运用“微分析”这 一功能，以全面掌握推广活动的传播效果。
• 博文概况
• 传播节点
• 转发层级
• 转发评论趋势图
• 引爆点
二' 热词分析
“数据助手”中的“热词分析”功能用于对热点事件中的口碑热词、事件情绪进行分析， 分析结果能够帮助运营者了解用户对某个热点事件的态度，为运营者运用热点开展借势营销 提供有效的参考资料。
• 口碑热词
• 情绪占比
• 情绪走势
归纳与 提图
通过本章的学习，我们掌握了分析微博账号粉丝数据、博文数据、互动数 据、相关账号数据的方法，还了解了微博“大数据实验室”中“微分析”“热 词分析”工具的使用方法等。
微博具有信息传播速度快、互动性强等特点，是用户提供和获取信息的主 要平台之一。微博凭借其庞大的用户群体和其在舆论方面所具有的巨大影响 力，成为新媒体运营者开展新媒体运营工作必不可少的平台之一。

（3）竞品分析
3.行业数据分析二、新媒体数据分析的内容
新媒体运营者在开展新媒体数据分析时需要重点关注内容数据分析、流量数据分析、粉 丝数据分析、销售数据分析这4个方面的数据。
1 .内容数据分析（1）标题
（2）关键词（3）内容发布情况
• 内容更新总量内容发布量变化趋势
• 内容发布频率（4）内容阅读情况
• 内容点击量内容平均点击量
• 内容点击率在线时长
• 阅读完成率（5）内容互动情况
• 内容点赞量内容评论量
• 内容转发量内容收藏量
（6）背景音乐
2 .流量数据分析页面浏览量（PV）
• 独立访客（UV）访问时间
• 跳出率交互率
3 .粉丝数据分析（1）粉丝变化数据分析
• 新增关注人数取消关注人数
• 净增关注人数累积关注人数
（2）粉丝属性数据分析粉丝性别分布
• 粉丝年龄分布粉丝地域分布
• 粉丝活跃时间分布粉丝使用的终端设备分布
4 .销售数据分析第11章 今日头条运营数据分析与应用
教学内容
一、今日头条账号运营数据分析
二、头条号内容选题筹划与热点追踪
教学要求
1 .掌握分析今日头条账号收益数据、作品数据、粉丝数据的方法。
2 .掌握做好头条号内容选题和头条热点追踪工作的方法。
教学重点
1 .作品数据分析
2 .粉丝数据分析
3 .头条号内容选题筹划
4 .头条号热点追踪
教学难点
1 .作品数据分析
2.粉丝数据分析
教学方法
讲授法、案例法
课时数
3课时
教学内容
第一节 今日头条账号运营数据分析
一'收益数据分析
运营者可以查看头条号收益数据，收益数据包括“整体收益” “创作收益”和“自营广 告” 3项内容。
• 整体收益