《新媒體營(yíng)銷(xiāo)》課件-項(xiàng)目七 新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析

項(xiàng)目七新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析《新媒體營(yíng)銷(xiāo)》PART01案例導(dǎo)入CASEINTRODUCTION案例導(dǎo)入：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)云南白藥精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)云南白藥天貓旗艦店全系開(kāi)業(yè)對(duì)全網(wǎng)用戶搜索、瀏覽、購(gòu)買(mǎi)、分享行為的深度挖掘借力明星代言、跨界合作營(yíng)銷(xiāo)清晰的品牌定位，精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)策略。明星效應(yīng)推動(dòng)聲量持續(xù)攀高，帶動(dòng)用戶自傳播。日化品牌應(yīng)該如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)模式，破解行業(yè)僵局？案例導(dǎo)入：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)云南白藥精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)案例思考云南白藥和阿里媽媽是如何通過(guò)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的？案例啟示隨著科技發(fā)展和生活方式的轉(zhuǎn)變，我們?cè)谏钪袩o(wú)時(shí)無(wú)刻不在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的價(jià)值需要科學(xué)地挖掘和研究。數(shù)據(jù)本身不會(huì)創(chuàng)造價(jià)值，只有充分挖掘數(shù)據(jù)背后的信息，才能使其發(fā)揮應(yīng)有的價(jià)值，適當(dāng)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略。PART02單元知識(shí)框架UnitKnowledgeFramework單元知識(shí)框架UnitKnowledgeFramework新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析的意義數(shù)據(jù)類(lèi)別與來(lái)源數(shù)據(jù)分析工具新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫(xiě)框架數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可視化表達(dá)數(shù)據(jù)分析報(bào)告案例新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析概述掌握新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程和方法新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析報(bào)告單元知識(shí)框架UnitKnowledgeFramework新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析概述7.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程和方法7.2新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析報(bào)告7.3任務(wù)7.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析認(rèn)知OverviewofNewMediaMarketingDataAnalysis7.1.1數(shù)據(jù)分析的意義TheSignificanceofDataAnalysis幫助企業(yè)了解新媒體運(yùn)營(yíng)質(zhì)量，診斷問(wèn)題幫助企業(yè)預(yù)測(cè)新媒體運(yùn)營(yíng)方向，規(guī)避風(fēng)向幫助企業(yè)控制新媒體運(yùn)營(yíng)成本，提高效率幫助企業(yè)評(píng)估新媒體方案效果，改進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)方案7.1.1數(shù)據(jù)分析的意義距離2021年央視春晚直播不到一個(gè)月，抖音緊急補(bǔ)位，調(diào)度設(shè)備、匆忙招人，開(kāi)啟二戰(zhàn)春晚之旅。抖音官宣文案簡(jiǎn)潔直接，除了宣布“總臺(tái)春晚獨(dú)家紅包互動(dòng)合作伙伴”的身份，僅透露了兩個(gè)信息：紅包總金額12億元；搶紅包平臺(tái)為抖音，但直播觀看平臺(tái)包括“抖音”、“今日頭條”和“西瓜視頻”。官方數(shù)據(jù)顯示，春晚期間，抖音紅包總互動(dòng)次數(shù)達(dá)703億；抖音春晚直播間累計(jì)觀看人次12.21億，最多的時(shí)候有498.46萬(wàn)人共同觀看。雖然直播間實(shí)時(shí)在線最高人數(shù)不及去年（2524萬(wàn)），但紅包互動(dòng)總數(shù)和直播間累計(jì)觀看人次遠(yuǎn)超去年。除了獲取流量，推廣“移動(dòng)支付”新業(yè)務(wù)被外界看作是抖音更深層、更重要的目的。TheSignificanceofDataAnalysis抖音發(fā)布2021春晚數(shù)據(jù)報(bào)告7.1.2數(shù)據(jù)維度與來(lái)源DataTypesandSources1.新媒體數(shù)據(jù)維度用戶從用戶的行為來(lái)獲取數(shù)據(jù)A運(yùn)營(yíng)根據(jù)受益來(lái)進(jìn)行分析B產(chǎn)品和內(nèi)容根據(jù)不同的表現(xiàn)類(lèi)型和內(nèi)容屬性進(jìn)行劃分C7.1.2數(shù)據(jù)維度與來(lái)源1.新媒體數(shù)據(jù)類(lèi)別分類(lèi)型數(shù)據(jù)又分為定類(lèi)數(shù)據(jù)與定序數(shù)據(jù)兩種。定類(lèi)數(shù)據(jù)：沒(méi)有內(nèi)在固有大小或高低順序，如地域區(qū)限可以分為東北、華北、華東、華南等；定序數(shù)據(jù)：具有內(nèi)在固有大小或高低順序，能表示一定現(xiàn)象的程度，如消費(fèi)者滿意度等級(jí)分為非常滿意、比較滿意、基本滿意、不滿意、很不滿意等。分小組競(jìng)賽，在十分鐘之內(nèi)分別列舉你所知道的數(shù)值型和分類(lèi)型新媒體數(shù)據(jù)，數(shù)量多者為勝。DataTypesandSources【協(xié)作創(chuàng)新】7.1.2數(shù)據(jù)類(lèi)別與來(lái)源2.新媒體數(shù)據(jù)來(lái)源（1）新媒體平臺(tái)后臺(tái)數(shù)據(jù)DataTypesandSources7.1.2數(shù)據(jù)類(lèi)別與來(lái)源2.新媒體數(shù)據(jù)來(lái)源（2）第三方工具數(shù)據(jù)DataTypesandSources7.1.2數(shù)據(jù)類(lèi)別與來(lái)源2.新媒體數(shù)據(jù)來(lái)源（3）公共資源數(shù)據(jù)政府及相關(guān)部門(mén)網(wǎng)站行業(yè)協(xié)會(huì)行業(yè)網(wǎng)站其他公開(kāi)數(shù)據(jù)源DataTypesandSources7.1.2數(shù)據(jù)類(lèi)別與來(lái)源2.新媒體數(shù)據(jù)來(lái)源（4）人工統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)還有些數(shù)據(jù)來(lái)源于調(diào)研，如調(diào)研問(wèn)卷、線下活動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)登記及一些即興反饋等，這些數(shù)據(jù)需要人工手動(dòng)錄入來(lái)獲得。只是單純的調(diào)研問(wèn)卷目前可以在很多線上調(diào)查網(wǎng)站進(jìn)行，如問(wèn)卷星，可以將繁瑣的傳統(tǒng)紙質(zhì)問(wèn)卷轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單快捷的在線問(wèn)卷調(diào)查，能輕松導(dǎo)入問(wèn)卷、多渠道分發(fā)問(wèn)卷、完美適配移動(dòng)端等特點(diǎn)，并且提供原始數(shù)據(jù)下載、自動(dòng)生成圖表等后期功能，總體來(lái)說(shuō)十分方便。DataTypesandSources7.1.3數(shù)據(jù)分析工具Dataanalysistool數(shù)據(jù)分析工具基礎(chǔ)類(lèi)ExcelSPSS......專(zhuān)項(xiàng)類(lèi)網(wǎng)站分析工具百度統(tǒng)計(jì)、CNZZ統(tǒng)計(jì)、GoogleAnalytics......商務(wù)智能分析工具Tableau、Qlik、Gephi......編程分析工具R語(yǔ)音、Python語(yǔ)言......平臺(tái)類(lèi)平臺(tái)自帶工具生意參謀、京東商智、微信、微博、今日頭條等后臺(tái)工具......第三方分析平臺(tái)工具新榜、清博、西瓜助手、微指數(shù)、群繪社群數(shù)據(jù)平臺(tái)......系統(tǒng)類(lèi)SAS......1.基礎(chǔ)類(lèi)基礎(chǔ)類(lèi)工具中主流的是Excel和SPSS。其中，Excel應(yīng)用最為廣泛。它是微軟Office套裝軟件的一個(gè)重要的組成部分，可以進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計(jì)分析和輔助決策操作，同時(shí)，也提供了豐富的圖表功能用于數(shù)據(jù)可視化的表達(dá)。Dataanalysistool7.1.3數(shù)據(jù)分析工具2.專(zhuān)項(xiàng)類(lèi)專(zhuān)項(xiàng)類(lèi)工具又可以分為專(zhuān)門(mén)用于網(wǎng)站分析的工具、較好體現(xiàn)商務(wù)智能分析的工具以及需要通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)分析的工具。網(wǎng)站分析工具主要包括百度統(tǒng)計(jì)、CNZZ統(tǒng)計(jì)、站長(zhǎng)工具、GoogleAnalytics、AdobeAnaytics等，可以進(jìn)行網(wǎng)站流量、來(lái)源、路徑、轉(zhuǎn)化等多方面的統(tǒng)計(jì)分析，為網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)者提供數(shù)據(jù)支持。Dataanalysistool7.1.3數(shù)據(jù)分析工具2.專(zhuān)項(xiàng)類(lèi)商務(wù)智能分析工具中Gephi主要適用于如微博、社交傳播路徑分析等網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的分析；Qlik在數(shù)據(jù)源進(jìn)行合并、搜索、可視化和分析等方面操作方便；Tableau、數(shù)加（DataV）在數(shù)據(jù)可視化表達(dá)方面突出。編程分析用到的語(yǔ)言主要有R語(yǔ)言、Python語(yǔ)言，可以對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘。Dataanalysistool7.1.3數(shù)據(jù)分析工具3.平臺(tái)類(lèi)阿里系和京東兩大主流電商平臺(tái)配套的分析工具分別為生意參謀和京東商智。微信、微博、今日頭條等新媒體平臺(tái)，也都具有完整的統(tǒng)計(jì)功能。利用后臺(tái)自帶的數(shù)據(jù)分析工具，新媒體運(yùn)營(yíng)者可以直觀地看到用戶增長(zhǎng)、后臺(tái)互動(dòng)等數(shù)據(jù)。如圖6-7展示了微信公眾號(hào)后臺(tái)數(shù)據(jù)分析的六個(gè)功能板塊。微信公眾號(hào)后臺(tái)數(shù)據(jù)分析功能Dataanalysistool7.1.3數(shù)據(jù)分析工具3.平臺(tái)類(lèi)平臺(tái)類(lèi)工具還包括第三方分析平臺(tái)工具。它是非官方平臺(tái)自帶的、需要官方平臺(tái)授權(quán)后才可以使用的數(shù)據(jù)分析工具，一旦授權(quán)完畢，后續(xù)操作與自媒體分析工具類(lèi)似，直接通過(guò)網(wǎng)站即可查看。雖然微博、微信等自媒體平臺(tái)已經(jīng)具有統(tǒng)計(jì)功能，但是對(duì)于精細(xì)化數(shù)據(jù)，如單條微博轉(zhuǎn)發(fā)效果、微博粉絲管理、微信公眾號(hào)數(shù)據(jù)跟蹤等，依然需要借助第三方分析工具。常見(jiàn)的第三方分析工具包括新榜數(shù)據(jù)、清博大數(shù)據(jù)、西瓜數(shù)據(jù)、微指數(shù)、數(shù)說(shuō)風(fēng)云、群繪社群數(shù)據(jù)平臺(tái)等。如圖6-8展示了西瓜數(shù)據(jù)的功能板塊。Dataanalysistool7.1.3數(shù)據(jù)分析工具3.平臺(tái)類(lèi)Dataanalysistool7.1.3數(shù)據(jù)分析工具4.系統(tǒng)類(lèi)系統(tǒng)類(lèi)工具的代表是SAS，它是世界知名的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，是模塊化、集成化的面向統(tǒng)計(jì)分析的大型應(yīng)用系統(tǒng)，可用于各行業(yè)及各種類(lèi)型的企業(yè)，尤其是在大型企業(yè)和機(jī)構(gòu)中的應(yīng)用率較高。Dataanalysistool7.1.3數(shù)據(jù)分析工具任務(wù)7.2掌握新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程和方法7.2.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程明確目的01數(shù)據(jù)收集02數(shù)據(jù)預(yù)處理03數(shù)據(jù)可視化05數(shù)據(jù)分析04數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫(xiě)067.2.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程123分析現(xiàn)狀是數(shù)據(jù)分析的基本目的，需要明確當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下，產(chǎn)品市場(chǎng)占有率是多少，注冊(cè)用戶的來(lái)源有哪些，注冊(cè)轉(zhuǎn)化率是多少，購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率是多少，競(jìng)品是什么，競(jìng)品的發(fā)展現(xiàn)狀如何，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比優(yōu)勢(shì)有哪些，不足又有哪些等等，都是屬于對(duì)于現(xiàn)狀的分析。這里包括兩方面的內(nèi)容，分析自己的現(xiàn)狀和分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的現(xiàn)狀。分析現(xiàn)狀在營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中，更多的時(shí)候是了解營(yíng)銷(xiāo)效果背后的原因.例如在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，會(huì)遇到某天用戶突然很活躍，某天用戶突然大量流失等，每一個(gè)變化都是有原因的，數(shù)據(jù)分析要做的就是找出這個(gè)原因，并給出解決辦法。分析原因數(shù)據(jù)分析的第三個(gè)目的就是預(yù)測(cè)未來(lái)，用數(shù)據(jù)分析的方法預(yù)測(cè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的變化趨勢(shì)，對(duì)于新媒體的運(yùn)營(yíng)者來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。作為運(yùn)營(yíng)者，可根據(jù)最近一段時(shí)間的數(shù)據(jù)變化，根據(jù)趨勢(shì)線和運(yùn)營(yíng)策略的力度，去預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)，并用接下來(lái)的一段時(shí)間去驗(yàn)證這個(gè)趨勢(shì)是否可行，而且實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。預(yù)測(cè)未來(lái)1.明確目的7.2.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程22.數(shù)據(jù)收集后臺(tái)數(shù)據(jù)獲取如果需要分析的數(shù)據(jù)已經(jīng)在新媒體平臺(tái)后臺(tái)，則無(wú)需花費(fèi)時(shí)間進(jìn)行收集，直接在后臺(tái)復(fù)制或下載數(shù)據(jù)即可。例如微信公眾號(hào)用戶數(shù)據(jù)、微博閱讀數(shù)據(jù)、小紅書(shū)粉絲數(shù)據(jù)等第三方數(shù)據(jù)獲取在平臺(tái)的后臺(tái)無(wú)法對(duì)某項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)，可以借助相關(guān)工具，在授權(quán)后利用第三方工具進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，有些數(shù)據(jù)則需要付費(fèi)獲取人工手動(dòng)統(tǒng)計(jì)如果需要分析的數(shù)據(jù)無(wú)法從平臺(tái)和第三方獲取，則需要數(shù)據(jù)分析人員手工統(tǒng)計(jì)，便于整合分析7.2.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程23.數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)組合數(shù)據(jù)剔除0203017.2.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程24.數(shù)據(jù)分析流量運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析流量的轉(zhuǎn)化漏斗流量性價(jià)比的評(píng)估流量用戶人群匹配度的評(píng)估用戶運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析用戶畫(huà)像的建立活躍、留存、付費(fèi)的分析用戶行為分析與轉(zhuǎn)化內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析活動(dòng)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析A/B數(shù)據(jù)測(cè)試口碑分析與留存分析7.2.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程25.數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化，就是指將結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適當(dāng)?shù)目梢暬瘓D表，然后將隱藏在數(shù)據(jù)中的信息直接展現(xiàn)于人們面前。相比傳統(tǒng)的用表格或文檔展現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式，可視化能將數(shù)據(jù)以更加直觀的方式展現(xiàn)出來(lái)，使數(shù)據(jù)更加客觀、更具說(shuō)服力。7.2.1新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析流程26.數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告實(shí)質(zhì)上是一種溝通與交流的形式，主要目的在于將分析結(jié)果、可行性建議以及其他價(jià)值的信息傳遞給管理人員。它需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)陌b，讓閱讀者能對(duì)結(jié)果做出正確的理解與判斷，并可以根據(jù)其做出有針對(duì)性、操作性、戰(zhàn)略性的決策。7.2.2新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析方法21.對(duì)比分析法對(duì)比分析法，是將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，分析差異進(jìn)而揭示這些數(shù)據(jù)所代表的規(guī)律。12在同一時(shí)間條件下對(duì)不同總體指標(biāo)的比較，如不同部門(mén)、不同地區(qū)、不同國(guó)家的比較、也叫橫向比較，簡(jiǎn)稱(chēng)橫比。靜態(tài)比較在同一總體條件下對(duì)不同時(shí)期指標(biāo)數(shù)值的比較，也叫縱向比較，簡(jiǎn)稱(chēng)縱比。動(dòng)態(tài)比較7.2.2新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析方法2.指標(biāo)分析法在實(shí)際工作中，當(dāng)拿到一些可視化數(shù)據(jù)圖表或者是Excel表格時(shí)，我們可以直接運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一些基礎(chǔ)指標(biāo)來(lái)做數(shù)據(jù)分析，比如平均數(shù)、眾數(shù)、中位數(shù)、最大值、最小值等27.2.2新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析方法3.漏斗分析法漏斗分析法能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)，以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站和APP的用戶行為分析中，例如流量監(jiān)控、CRM系統(tǒng)、SEO優(yōu)化、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析工作中。27.2.2新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析方法4.留存分析法留存分析法是一種用來(lái)分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始行為的用戶中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。從用戶的角度來(lái)說(shuō)，留存率越高就說(shuō)明這個(gè)產(chǎn)品對(duì)用戶的核心需求也把握的越好，轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的活躍用戶也會(huì)更多，最終能幫助公司更好的盈利。27.2.2新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析方法5.分組分析法分組分析法是根據(jù)數(shù)據(jù)分析對(duì)象的特征，按照一定的標(biāo)志（指標(biāo)），把數(shù)據(jù)分析對(duì)象劃分為不同的部分和類(lèi)型來(lái)進(jìn)行研究，以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。27.2.2新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析方法6.矩陣分析法矩陣分析法是指根據(jù)事物（如產(chǎn)品、服務(wù)等）的兩個(gè)重要屬性（指標(biāo)）作為分析的依據(jù)，進(jìn)行分類(lèi)關(guān)聯(lián)分析，找出解決問(wèn)題的一種分析方法，也稱(chēng)為矩陣關(guān)聯(lián)分析法，簡(jiǎn)稱(chēng)矩陣分析法。2任務(wù)7.3撰寫(xiě)新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析報(bào)告NewMediaMarketingDataAnalysisReport7.3新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析報(bào)告NewMediaMarketingDataAnalysisReport展示分析結(jié)果驗(yàn)證分析質(zhì)量為決策者提供參考依據(jù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告可以使用不同的工具呈現(xiàn)。常見(jiàn)的包括Word、PowerPoint、Excel、PowerBI、Tableau等。NewMediaMarketingDataAnalysisReport規(guī)范性原則：數(shù)據(jù)分析報(bào)告中所使用的名詞術(shù)語(yǔ)要使用業(yè)內(nèi)公認(rèn)的術(shù)語(yǔ)，標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一，前后一致。重要性原則：數(shù)據(jù)分析報(bào)告體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)，在各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析中，應(yīng)該重點(diǎn)選取關(guān)鍵指標(biāo)，科學(xué)專(zhuān)業(yè)的進(jìn)行分析。針對(duì)同一類(lèi)問(wèn)題，分析結(jié)果也應(yīng)當(dāng)按照問(wèn)題重要性來(lái)分級(jí)闡述。真實(shí)性原則：數(shù)據(jù)分析報(bào)告的編制過(guò)程一定要力求真實(shí)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)必須真實(shí)完整，分析過(guò)程必須科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，分析結(jié)果闡述要合理、全面、實(shí)事求是。7.3新媒體營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析報(bào)告7.3.1數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫(xiě)框架TheWritingFrameworkofDataAnalysisReport標(biāo)題：解釋基本觀點(diǎn)；概括主要內(nèi)容；交代分析主題；提出問(wèn)題目錄：最多到二級(jí)目錄，體現(xiàn)分析思路前言：分析背景；分析目的；分析思路正文：包含數(shù)據(jù)分析的事實(shí)和觀點(diǎn)；通過(guò)數(shù)據(jù)圖表和文字結(jié)合分析；各部分應(yīng)該有邏輯關(guān)系結(jié)論與建議:明確主旨，加深對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的認(rèn)知，引發(fā)業(yè)務(wù)思考附錄：報(bào)告中涉及的專(zhuān)業(yè)名詞解釋、計(jì)算方法、重要原始數(shù)據(jù)來(lái)源、地圖等內(nèi)容，不一定每個(gè)報(bào)告都必須有7.3.2數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可視化表達(dá)VisualExpressionofDataAnalysisReport目前市面上有許多數(shù)據(jù)可視化的專(zhuān)業(yè)軟件，如Tableau、QlikView、Echarts，但合理的運(yùn)用Excel便能較好的滿足日常工作中對(duì)數(shù)據(jù)展示的需求。圖表是“數(shù)據(jù)可視化”的常用手段，常見(jiàn)于各種分析報(bào)告的有柱狀圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖等，有時(shí)還會(huì)將兩種圖表進(jìn)行組合使用,7.3.2數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可視化表達(dá)VisualExpressionofDataAnalysisReport圖表示例優(yōu)缺點(diǎn)分析及適用場(chǎng)景柱狀圖優(yōu)點(diǎn)：人眼對(duì)高度較敏感，直觀各組數(shù)據(jù)差異性，強(qiáng)調(diào)個(gè)體與個(gè)體之間的比較缺點(diǎn)：不適合大量的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)（項(xiàng)數(shù)較多）適用場(chǎng)景：一個(gè)維度數(shù)據(jù)比較、數(shù)據(jù)單純性展示、排序數(shù)據(jù)展示適用數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)集不大，二維數(shù)據(jù)7.3.2數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可視化表達(dá)圖表示例優(yōu)缺點(diǎn)分析及適用場(chǎng)景條形圖條形圖就是將柱形圖順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°后所得的效果圖，彌補(bǔ)了柱形圖不適用項(xiàng)數(shù)較多的限制。優(yōu)點(diǎn)：直觀展示各組數(shù)據(jù)差異性，強(qiáng)調(diào)個(gè)體與個(gè)體之間的比較缺點(diǎn)：不適合反應(yīng)占比關(guān)系適用場(chǎng)景：一個(gè)維度數(shù)據(jù)比較、數(shù)據(jù)單純性展示、排序數(shù)據(jù)展示適用數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)集不受限制，二維數(shù)據(jù)VisualExpressionofDataAnalysisReport圖表示例優(yōu)缺點(diǎn)分析及適用場(chǎng)景折線圖優(yōu)點(diǎn)：直觀反映數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)集太小時(shí)顯示不直觀適用場(chǎng)景：需要反映變化趨勢(shì)，關(guān)聯(lián)性。適用數(shù)據(jù)：時(shí)間序列類(lèi)數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)類(lèi)數(shù)據(jù)7.3.2數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可視化表達(dá)VisualExpressionofDataAnalysisReport圖表示例優(yōu)缺點(diǎn)分析及適用場(chǎng)景餅圖優(yōu)點(diǎn)：直觀顯示各項(xiàng)占總體的占比，分布情況，強(qiáng)調(diào)整個(gè)與個(gè)體間的比較。缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)不精細(xì)，不適合分類(lèi)較多的情況適用場(chǎng)景：一個(gè)維度各項(xiàng)指標(biāo)（一般不超過(guò)5個(gè)項(xiàng)目）占總體的占比情況，分布情況。適用數(shù)據(jù)：具有整體意義的各項(xiàng)相同數(shù)據(jù)7.3.2數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可視化表達(dá)VisualExpressionofDataAnalysisReport圖表示例優(yōu)缺點(diǎn)分析及適用場(chǎng)景散點(diǎn)圖優(yōu)點(diǎn)：直觀反映數(shù)據(jù)集中情況，對(duì)離散數(shù)據(jù)線性回歸等曲線預(yù)測(cè)性的擬合輔助作用缺點(diǎn)：適用場(chǎng)景比較少適用場(chǎng)景：兩個(gè)維度比較（地圖某地區(qū)某項(xiàng)數(shù)據(jù)集中分布），對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)適用數(shù)據(jù)：離散值數(shù)據(jù)7.3.2數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可視化表達(dá)VisualExpressionofDataAnalysisReport圖表示例優(yōu)缺點(diǎn)分析及適用場(chǎng)景雷達(dá)圖優(yōu)點(diǎn)：在比較多個(gè)類(lèi)別數(shù)據(jù)序列以及查看整體情況很有用,既可以查看自身整體發(fā)展的均衡情況,也可以對(duì)比兩個(gè)序列整體的優(yōu)劣勢(shì)。缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)點(diǎn)不超過(guò)6個(gè)適用場(chǎng)景：適用于多維數(shù)據(jù)（四維以上），且每個(gè)維度必須可以排序適用數(shù)據(jù)：離散值數(shù)據(jù)7.3.2數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可視化表達(dá)VisualExpressionofDataAnalysisReport漏斗圖：漏斗圖適用于業(yè)務(wù)流程比較規(guī)范、周期長(zhǎng)、環(huán)節(jié)多的流程分析，通過(guò)漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的比較，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說(shuō)明問(wèn)題所在。（矩形）