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数据分析怎么看，微信数据分析图怎么看

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1，微信数据分析图怎么看微问数据为你解答如下：首先打开微信公众号后台，将界面拉下来，红色框框部分就是我们需要的统计各类数据的地方 。用户分析——新关注、取消关注、净增关注、累积关注点击红色部分，这里就是你的微信公众号人数粉丝的增长 ， 有多少人是新增加的关注，有多少人取关，都在这里可以看到 。如果你想更加直观的看你的账号粉丝变化数，就将页面往下拉，下面就是图文的分析 ， 曲线图还有具体的数字变化 。图文分析——指的就是你发布的微信文章送达给多少人，有多少人阅读了有多少人点赞转发了，这个比较直观的看清晰 。菜单分析——菜单分析指的是你的微信公众号下面设置的菜单以及子菜单都有多少人点击，对这个数据的统计 。页面往下拉同样也是曲线图以及具体的数字分析和对比 。消息分析——指消息发送人数次数以及人均的数据，以及，消息发送人数跟昨日一周的对比，送达人数的对比还有人均的数据 。点击右边的消息关键词指的是用户回复的消息中出现的频率，比如说排第一的就是大家最近一个月回复最多的关键词 ， 有利于我们分析 。下面还有一个接口分析是关于技术层面，第三方绑定数据等的统计 。微问数据为你解答：第一，每个分析都有结论，而且结论一定要明确 。第二，分析结论不要太多要精 。第三、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程 。第四，好的分析要有很强的可读性 。第五，数据分析报告尽量图表化 。第六、好的分析报告一定要有逻辑性，。第七、好的分析一定是出自于对自己运营微信公众号的基础上的 。第八、好的分析一定要基于可靠的数据源 。第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案 。十一、不要害怕或回避“不良结论”.
2 ， 抖音数据分析在哪里看打开我的主页面后，点击打开自己的一个视频 ， 然后点击右侧的三个点，点击数据分析即可查看这个作品的数据分析结果了 。可以确认一下您现在是否具备这个资格，比如开通了企业蓝V认证的才有 。如果开通数据看板能力两个申请条件的话，一是你的粉丝要达到100以上，然后每天发送一个视频以上 。荣耀手机20Android10抖音16.21、手机打开抖音后 ， 进入个人页面，点击右上角的三横 。2、点击三横之后，点击企业服务中心 。3、进入企业服务中心后，就可以看到数据中心了，点击数据中心进入 。4、进入数据中心之后，就可以看到账号的播放量，以及涨粉数量了 。【数据分析怎么看，微信数据分析图怎么看】
3 ， 百度统计的数据分析怎么看呢信他？你就输了第一、【网站概况】这里可以看到一个网站的PV，IP,UV，跳出率和平均访问时长 。PV，IP,UV越高，证明网站越受欢迎 。跳出率：是指用户通过搜索关键词来到你的网站，只浏览了一个页面就离开与全部浏览数量的百分比 。显而易见，跳出率越高证明网站的用户体验不好，相反，跳出率低，证明用户喜欢该网站 。平均访问时长：上图的这个网站的访问时长是两分多钟，其实我们并不能很清楚的知道这个平均访问时长在行业中到底是算长的还是短的，因为不同的行业访问的时间长短百度肯定会有一个平均值，比如一个论坛平均访问里长00：50；58，好像比这个企业站要高，但我们是不同行业，所以不能比较 ， 论坛应该跟论坛比较，而且我判断这个还会细分，比如SEO行业的论坛，比如我的论坛可能都不一样，而搜索引擎在判断网站用户体验好坏的时候会取一个平均值，如果你网站的访问里长在平均值之上，说明你的网站用户体验是比较好的 。第二、【来源分析】在这里可以看到网站通过什么途径被访问的，直接访问的数据越高，证明用户对网站蛮喜欢的，他们直接收藏或者是输入网址 。而“搜索词”可以看到用户通过搜索那些词进来，而这些词就是用户需要了解的 。第三、【页面分析】这里有一个特色工具就是网页点击图，以看出用户在你网站上点了哪些内容，点的多的自然是用户喜欢的用户，而点的少的那就是用户不感兴趣的内容 。那就是我们需要去改善的地方 。第四、【访客分析】1、新老访客如果一个网站的新老客户多，那么就可以说明你的推广做e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333337616530的好，是一个能创造用户，有活力有造血功能的这么一个网站 。当然这不能就此说明对你网站就好 。还得参考是否能留的住老访客，访客的回访率是多少 。上面的网站的老房客的跳出率过高了，会影响网站的排名 。2、忠诚度一个用户在你网站浏览的页面越多，则表明你网站的内容越受到用户的欢迎，那么这就说明用户的忠诚度高，这也是体验你网站用户体验做的好的一个重要指标，反之就是用户体验做的不好，需要进行不断的改善 ， 以此提升用户的忠诚度 。第五、【SEO优化建议】这是百度统计新的亮点，计工具可以从一系列的优化过程及结果中 ， 对当前的站点做出一个以百度为准则的分析评分 。第一次看到这个数据的时候，我们可能都会以为这个SEO分数的数值是越高越好，假如你的分数越高，就意味着你的站点在优化的过程及步骤是朝着准确的方向行走 ， 但是所有事物都必定存在正反两面来看，你的分数越高 ， 同时也说明了你的优化过重 ， 同时这也是搜索引擎不想看到的一个结果，所以，对于站长你需要留意，别一味的最求高的SEO分数 。百度统计数据查看的问2113题，请详见：5261http://yingxiao.baidu.com/support/tongji/node_2501.html更多问题，请到推广客户4102端帮助频道查询：http://yingxiao.baidu.com/support/editor/index.html了解更多百1653度推广信息，内请查看：http://e.baidu.com/或拨打售前咨询容电话：400-800-8888 。
4，数据分析如何看趋势看分布看对比数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现 。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置 。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析 ， 找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分，也即是数据分析的终极形式 。对很多公司来说 ， 数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？其实，以上的业务问题，可以转换为从三个方面去分析 。首先数据整理后，需要三看：看趋势，看分布，看对比 。看趋势，即是看目标数据的时间走向趋势 ， 是波动大还是较平缓？哪个阶段变化较大？异常点落在哪个时间段？看趋势的目的是把握整体的走向 。可选工具有：趋势图、多列堆积柱形图；其次，看分布 。目标数据段整体分布是发散的还是集中的？集中在哪个频率段？中位数集中在哪个区间段？占80%的数据集中在什么数据区间段？看分布的目的就是了解业务数据是否稳定，以及数据的集中度 。可选工具有：直方图、箱线图、正态分布、点图、柏拉图 。最后，看对比 。更多时候 ， 环比和同比看不出什么问题 ， 更不能说明问题，尤其是环比和同比结果相差不大的时候 。这时候，可以与上月对比看看，稳定性如何？集中度有变化吗？变量之间有关系吗？相关关系是多大？可选工具有：堆积柱形图、方差分析、相关分析、回归分析等 。看趋势、看分布、看对比，就是数据分析的三板斧 。需要注意的是 ， 数据就是数据，问题还是要通过具体的业务措施去解决，数据分析只是告诉你，出问题的地方在哪里，要从哪些方面去改善 。因此 ， 数据分析三板斧的解读结果，只是提供解决问题的方向 ， 并不能代替具体的业务解决方案 。5，如何进行有效的数据分析首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律 。专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用 。那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程 。数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析工作中我们运用数据分析的作用有哪些？1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测 ， 对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑 。最重要的一点：我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？然后，我们来看数据分析的六部曲1、明确分析目的和思路：这一定很重要 ， 你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路 ， 有目的性、有计划性的去做数据分析 。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要 。2、数据收集 ， 这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效 。我们要做的只是把我们需求的数据get即可 。3、数据处理：主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证 ， 分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为 。4、数据分析：首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性 。5、数据展现：数据展现就是把数据分析的结果 ， 用可视化的图标形式展现出来 ， 用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点6、撰写报告：数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考 。付费内容限时免费查看回答你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的 ， 需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助 。提问有效的数据分析回答2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标 。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的 。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步 。4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度 。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用 。五忽略无用数据六统计分析更多3条要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板 ， 阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错 ， 主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心 ， 毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了 ， 实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具； 。可以到天池大赛上去看一些案例 ， 自己做做训练 。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了 。借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台 ， 是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理 。采用多种的数据采集技术 ， 支持结构化数据及非结构化数据的采集 。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置 。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去 。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分 ， 模型执行部分及成果展示部分等 。有效的数据分析，第一步需要先明确你的数据分析的目的，是想通过数据分析验证什么结论 或者是找出什么结果或未知的东西，在确定目的的同时，基本上可以对数据分析需要采取的方法有了一个大概的确定 。第二步 ， 根据目的来有针对性的设计指标和收集数据 。这一步的指标和数据类型设计非常关键，所以需要熟悉各种数据类型 以及一般的数据分析对类型的要求 。设计好指标后，根据指标进行数据的收集，收集的方法可能有直接从一些官方权威机构或者网站获?。?也可能需要自己通过调查获取等第三步，对收集回来的数据进行汇总、整理，使得数据干净，没有杂乱数据干扰第四步，选用合适的数据分析工具将数据导入，同时根据目的确定方法进行分析即可6，教你如何看数据分析之前跟一个之前在国内最大的数字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收获 。对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整 。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势 ， 当然预测可以有一定的偏差在里面 。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模 ， 或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投入，多长时间 。这个是最高阶段 ， 在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了 。互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样 。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起 。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度是有哪些 。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度 。一、用户的维度 从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面 。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么 ， 主要的目地为市场人员提供推广效果依据 ， 以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整 。网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上 。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来(那么前二十的搜索关键词都有哪些) 。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的 。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放出去的链接都应该带有独立统计标识 ， 这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样 。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道 。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源 。第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下 。重点关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的 。这些数据产品人员需要多关注，通过分析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据 。第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出 。由这些数据可以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后 ， 访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员也可以及时调整策略 ， 对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度 。第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹 。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发送确认信息失败等等 。最后总括起来就是 ， 用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率 ， 访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等 。二、运营的维度 运营的维度就是用户到了网站上后续行为 ， 这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点 。对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了 。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售情况也是最重要的一个数据指标 。第二个就是客单价了，每笔订单的金额，基本上订单数和客单价的乘积差不多就是电商网站的整体销量，与实际情况的差别不是很大 。接下来就是要去看订单支付成功率 ， 很多人都有这样的经历在电子商务网站上，我们可能会把很多商品放在了购物车上，但是最后肯那个会删掉购物车上某些商品 ， 或者说很多订单最后并没有被支付 。电商的运营人员非常关注这个数据，如果说大量的未支付订单，就需要去分析问题是出现哪里 。是注册环节出了问题，还是说支付环节出问题导致用户支付失败 。第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么 。第五个就是订单交付周期 ， 每个订单从用户支付成功到送达用户签收的时间，当然不同的区域，一线城市和二线城市的交付周期都有差别 ， 但是这是考验了电商整体的物流水平 。还有一个不为人注意的数据点就是投诉率，电子商务的用户体验是一个从线上到线下的全过程，重在服务某一个环节出现差错都是致命 。用户投诉 ， 往往就是在某个环节出现了问题，留给用户的印象非常之差 。投诉率是电商整体服务水平的体验，建立一个品牌很难 ， 但是毁掉一个品牌则是非常的容易 。对于电商来说，最后一个重点数据则在用户的重复购买率或者二次购买率，这个则是考验了用户的忠诚度 。某个用户第一次购买体验非常好，对商品很满意，那么产生二次购买行为的概率就非常大 。用户多次购买的时间周期也是一个需要关注的数据点 。对于社区来说，需要关注的运营数据跟电商就有很多差别 。以优质内容分享社区为例，每天的新注册用户数，登录的老用户数 ， 人均PV数是社区整体数据 。再下来，社区每天产生的内容有多少，具体到文字 ， 图片，视频等各种不同类型的内容各是多少，上前日的增长率是多少 ， 相对于上周或者上月的增长率又是多少 。同时，么天新增关注，新增评论，转发等等，这几个数据，都是整个社区互动氛围的整体表现 。当然还要考虑流失情况，两周未登录，一月未登录，两月未登录各占到社区总注册人数的比率，比率越高对于社区产品及运营人员来说是非常危险的，更要好好地去关注 。当然对于社区来说，优质活跃用户是营造社区氛围的关键 。那么对于这些优质用户来说 ， 是需要重点来关注的 。通过数据来分析，达到优质标准的用户每周增长多少，每个人本周发布的内容 ， 各个类型的内容以及互动的数量，有多少人是处于濒临流失状态 。这些数据都会帮助运营人员调整自己的策略，例如看到很多用户很活跃，但是发布内容并不好 ， 那么应该怎么去引导用户;还有用户濒临流失，那么就需要考虑用什么方法挽回这些用户 。三、商品及内容的维度 这个维度其实也应该放在运营的维度里面年，但是这一块确实很多人都会忽略掉的 ， 所以把这个维度也单拎出来 。在电商中，出了关注网站整体的用户及销售数据，还要关注单一品类及单一商品的数据 。某一品类的销量，平均每次购买量 ， 金额，以及退换货率 。对于单一商品也是同样的数据分析，来看此商品在一定时期内的销量，订单数，金额，以及退换货率 。通过这样的分析就能看到热门品类和热门商品的趋势，后续的运营 ， 营销或者促销的选择就很清晰了 。对于社区来说也是如此，我们要看社区整体的数据情况，但是社区中内容的重要性与人的重要性同等重要 。对于优质内容分享的社区来说显得尤为重要 。除了内容的文字，图片 ， 视频的不同类型，还有内容本身的分类 。包括是摄影，旅行，美食，时尚 ， 动漫，电影等不同标签的内容 。在社区中内容的标签是用户自己添加的 。那么需要关注的第一个数据点就是用户自己添加的标签有多少是本周内新增的 。这样就可以看到社区每周会要多少新鲜的内容产生 。第二就是各个标签下用户的发布内容量，每天是多少 ， 每周是多少 。最这样就看出哪些标签下的内容最活跃，后续相关的运营活动就可以从这里面找到方向 。第三个数据点就是各个标签下用户的互动数，包括评论、转发、收藏抑或喜欢等不同行为操作的数量，这个数据很清晰地显示了用户在不同标签内容中的活跃程度 ， 这是社区氛围运营及活跃必不可少的数据 。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，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 。这一过程也是质量管理体系的支持过程 。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动 。在统计学领域 ， 有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪 。探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法 ， 是对传统统计学假设检验手段的补充 。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名 。定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析 。分析工具：Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作 ， 在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等 。数据挖掘工具：spss，sas，alteryx.分析展示形势：表格，图形 ， 文字 。

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