《新媒体数据分析》课件——第4章 新媒体数据的分析.pptxVIP

;学习目标;导语;目录;第一节新媒体数据分析的基本方法

;一、直接评判法

;二、对比分析法

;三、分组分析法

;四、结构分析法

;五、平均分析法;六、矩阵分析法

;七、漏斗图分析法;八、雷达图分析法

;九、回归分析法;第二节常用的新媒体数据分析工具;二、自媒体分析工具;三、第三方分析工具;四、Excel工具;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第三节不同类型新媒体平台的数据分析的框架结构及实施过程

;第四节常见的新媒体数据分析误区

;二、要有全局观而不是深挖数据

获取数据的大致步骤为：1、简要地浏览一下可以获取的数据；2、快速评估手头的数据；3、迅速浏览头行数字。这样只能得到一些网站当前的运行状态，尽可能使用宽泛的访问数据来分析，并作为用户体验和网站性能的指标是解释统计结果时的另一个常见错误。作为数据分析师，最好的分析数据的方法是对这些数据分析后得到什么结果有个概念。这样你就可以集中分析特定的几个与理解用户行为有关的指标，而不是一股脑扎进数据的海洋里。

;三、只看数字

不把这些数据放在它们的背景下，因为基于数据背景去解释数据才是合理的，否则你就只是分析一些统计上的量化数据。毫无疑问解释数据时最常见的误区就是：进入数字的“咒语”。这些数据表示的是真实用户的行为，一旦将它们的来源忽略，那数据就失去了它们的价值。只有当与用户体检联系在一起解释时才能真正体现数据价值。;四、忽略用户划分

当解释定量和定性数据时，不要忽略这些有价值的因素对用户体验的影响。在你匆忙地做出错误假设读取你的分析数据前，把这些数据分解成多个相关部分。移动用户、桌面用户、来自不同国家的用户、不同年龄组的用户等等，用户群的基础划分将定性和定量数据转换为相关部分，更为重要的是提供关于用户体验关心区域的无价线索。;五、在分析之前没有制定清晰的目标

每天回收的数据是海量的，但如果一开始就花时间定了目标，就会知道从数据分析中想获得的是什么，数据指向哪些具体对象，专注于用数据解释用户行为的相关度。用通俗的话说，如果不知道要到什么地方，又如何知道怎么到达那个地方。

;习题;实践任务;案例讨论