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新媒体数据分析与应用 整本书的思维导图,数据分析就是对采集的信息通过适当的统计分析方法进行分析,形成有用信息形成结论,进而帮助人们进行判断进而采取行动,希望可以对各位带来帮助
编辑于2023-10-15 09:17:26新媒体数据分析与应用
新媒体数据分析概述
1,新媒体数据分析简介
结论:要根据数据分析的结果制定决策,进而提高决策的准确性,这对一个企业的运营管理有着重要意义
2,新媒体数据分析的意义
新媒体数据分析与政府
概述了发现标杆;分析数据;监测舆情三方面的联系
新媒体数据分析与企业
概述了精准营销;企业品牌建构两方面的联系
3,新媒体数据分析的变化
数据分析就是对采集的信息通过适当的统计分析方法进行分析,形成有用信息形成结论,进而帮助人们进行判断进而采取行动
数据来源的变化
分析对象的变化
分析思路的变化
4,新媒体数据分析的新发展
实时分析成为主流
分析工具多样化
云计算更加完善
5,新媒体数据分析的流程
明确目的
数据获取
通过政府统计部门,互联网部门,web数据抓取等方式
数据预处理
摘除缺失性数据,重复数据以及异常数据
数据分析
数据可视化
总结得出结论
新媒体数据获取
1,新媒体数据需求及目标识别
确定分析对象—明确数据需求—多渠道搜集
分析目的:了解运营质量,解析选题背景,评估营销效果
2,媒体数据来源
网络数据库大数据
网络社交库大数据
微博,微信,抖音,今日头条的数据
网络行为日志大数据
用户行为日志和日志内容数据
网络舆情大数据
3,新媒体数据获取方式
政府统计部门
互联网部门及专题报告
系统日志采集
Web数据抓取
4,新媒体数据获取应用
确定分析方向
获取数据方法
第三方平台—飞爪数据
Web抓取数据—抖音工具箱
互联网部门及行业网站
新媒体数据预处理
1,新媒体数据可用性鉴别指标·
鉴别数据真实性
数据来源真实
数据细节真实
数据完整性鉴别
记录是够完整
字段是否完整
数据价值性鉴别
数据时效性分析
数据支持性分析
数据全面性分析
2,新媒体数据预处理方法·
数据清洗
缺失值处理
重复值处理
异常值发现
数据集成
实体识别问题
冗余问题
数据值冲突问题
数据变换
就是将数据进行规范化处理,转化成适合挖掘的形式。
数据归约
数据立方体聚集
维归约
去掉无关属性,减少数据挖掘吃力的数据量
数值归约
3,新媒体数据预处理应用·
数据源介绍
数据预处理
数据缺失值处理
重复值处理
异常值处理
聚集
数据概化
维归约
属性构造
新媒体数据分析
1,新媒体数据分析作用
新闻内容创作
新闻选题创新
内容深度专业
效果评估准确
数据营销推广
锁定用户目标
推送精准场景
控制营销成本
评估营销方案
网络舆情监测
展现舆情传播路径
反应舆情热度话题
揭示网民情感态度
2,新媒体数据分析类别
分析流量
访问量
访问时间
跳出量
跳出率
交互率
销售分析
整体分析
销售额/销售量
季节因素
产品结构与产品线
价格体系
区域分析
区域分布
重点区域分析
销售异动分析
区域—产品分析
内容分析
特点
碎片化
丰富性
非线性
分析要点
标题
关键词(标签)
发布情况
超链接
评论
背景音乐
执行分析
文章撰写速度
客服响应速率
3,新媒体数据分析误区规避
要全部不要抽样
要混杂不要精确
数据类型的多样性
数据的不精确性
要相关不要因果
就是要量化数据之间的处理关系
4,新媒体数据分析方法
对比分析法
对比客观事物,达到认识事物的本质和规律
分组分析法
遵循穷尽原则和互斥原则
平均分析法
用平均数来衡量总体在一定时间和地点条件下的一般水平
矩阵分析法
定量分析数据的方法
网络分析法
分析在同一个网络中各个节点之间的互动以及节点的权重关系
相关性分析法
分析连续变量之间线性相关程度的强弱,并且统计表示出来的过程
贡献分析法
一大多数的利润来源于一小部分畅销的产品,而随着互联网的发展,长尾理论日益凸显价值
周期性分析法
探索某个变量是否随着周期呈现有规律的变化
回归分析法
研究变量之间的相互关系的定量预测方法
5,新媒体数据分析应用
相关性分析
贡献度分析
平均分析
矩阵分析
新媒体数据可视化
1,新媒体数据可视化概述
数据可视化
通过图形,图表以及动画等手段直观生动形象的展示数据的形式。
数据可视化的意义
快:提高信息获取效率
多:增大信息表现容量
2,新媒体数据可视化类型
信息图表
柱状图
饼图
散点图
饼图
地图
雷达图
热力图
复合图表
利用镝数平台制作桑葚图
步骤:注册账号—找模版—编辑数据—修改样式—添加交互
利用excel+ps制作特色条形图
步骤:查找数据源—制作图表—美化元素—设置画布—替换数据—局部美化
利用datavrap平台制作动画视频
步骤:注册账号—新建图表—选择模版—编辑数据—修改样式—配置效果—设置XY轴—配置时间轴—导出动态图表
利用ih5著作交互图表
步骤:新建页面—添加时间轴—添加运动轨迹—添加事件—作品浏览发布
短视频
交互图表
数据可视化逐渐融入交互操作,调动用户的积极性和参与性
3,新媒体数据可视化设计要点
准确化:避免歧义
扁平化:少即是多
移动化:小屏叙事
4,新媒体数据可视化应用
工具简介
Excel+PS:将数据做成柱状图或者条形图后,放入PS,体现可视化的美观性
Ps+AI:如果是位图可以放入PS进行图片处理,增加修改矢量元素
PS+Ih5:在PS中设计好交互元素之后,通过在Ih5中添加运动轨迹实线交互实例
数据新闻制作
1,数据新闻及典型案例
数据新闻的概念
定义:又称为“数据驱动新闻”。
狭义:数据新闻是建立在数据抓取,数据挖掘,数据统计和分析的基础上,最终以可视化的方式呈现出来的一种新型的新闻报道方式
广义:数据新闻代表着新闻业未来的发展方向,是新闻学在大数据时代的研究新领域
数据新闻的特征
以数据为核心驱动力丰富内容生产
以可视化为主要呈现方式创新报道形式
以移动端为主的多渠道传播拓展传播途径
数据新闻的功能
增强新闻读写的交互性能
融合宏观与微观的传播视角
加强网络关系的挖掘梳理
数据新闻存在的问题
数据源开放程度低,数据监管不力
数据新闻部门人力有限,内容生产要求较高
数据新闻的价值不确定性
2,数据新闻选题及数据收集·
确定新闻选题
规划内容板块
明确数据需求
收集获取数据
国家统计部门数据
互联网部门及行业数据
Web抓取数据
系统日志采集数据
3,数据预处理及分析
数据预处理
鉴别可用性
清洗数据
缺失值重复值的处理
数据变换
聚集
数据概化
构造属性
维归约
数据分析
对比分析
预测分析
词频分析
文本情感分析
4,数据新闻制作
数据新闻=数据+新闻。通过数据的融合做到“述中有数”
新闻叙事
新闻叙事素材准备
新闻叙事基本方法
故事化,细节化,人物化,个性化
视觉呈现
信息图表
地图,柱状图,折线图,复合图表,
动画视频
交互图表(ih5)
元素设计
手绘元素,图标元素
页面设计
图文布局,页面交互
集成发布
数据营销推广
1,数据营销推广及典型案例·
数据营销
定义
通过互联网采集大量的大量的行为数据,收集积累用户信息,处理后计算用户购买某种产品的可能性,进而进行精准定位。
意义
有利于精准发掘有价值的用户
实现互动式的广告营销
交叉营销实现共赢
新媒体数据营销推广
新媒体营销
大数据为新媒体营销带来转机
数据化,提高效率
更加精准高效
有利于品牌调整优化
使得网络媒介渠道价值提升
新媒体数据营销推广
在新媒体环境下通过新媒体平台或者第三方工具,对数据进行采集分析
数据营销推广的典型案例
网易云利用用户数据生成歌单
个人微信公众号的运营
2,洞察运营质量
用数据说话
数据分析思维要贯穿工作的方方面面,新媒体运营质量洞察要用数据说话
常用数据
网站流量数据
微信公众号用户数据
微博阅读数据
今日头条内容数据
移动短视频数据
网络直播数据
不同数据组合
内容运营数据和活动运营数据组合
不同营销目的的数据组合
3,预测运营方向
数据挖掘预判热点
寻找一段时间内受到大量关注,大量讨论的时间,具有很强的实时性
用户属性指导内容定位
用来预测新媒体未来运营方向的重要指标,帮助运营者熟悉用户数据
用户增长推动经验积累
新媒体运营者需要对用户得增长情况进行数据整理,进而了解用户增长趋势与原因
阅读与关注来源决定推广渠道
对用户来源渠道和图文信息传播渠道进行分析,运营者从而判断用户来源途径,了解核心用户所在渠道,进而进行传播
图文数据优化内容推广
对历史数据进行分析帮助运营者更快的了解用户的偏好
4,控制运营成本
运营成本
每个企业需要关注的重中之重
新媒体广告的精准投放
特点
精准划分人群,实现对点投放
多渠道投放,实现双向互动性
广告投放经费低,投放频率高
5,评价营销方案
最终完成数据
即本计划期内所要达到的目标,对营销策略和行动方案的拟定具有指导作用
过程数据
不论策划的好与坏,无法完全预测活动中的具体情况,因此在此过程中仍然要进行监测活动目标及时进行调整
6,运营分析报告
日常运营报告
过程表
效果表
汇报表
专项研究报告
问题表述
研究思路
研究过程
数据解读
分享建议
行业分析报告
行业分析
整体分析—需求图谱—舆情洞察—人群画像
对手分析
用第三方工具获取外部信息对内容,运营,销售进行统计分析
总结建议
从行业分析和对手分析的基础上从行业形势,环境,局势进行总结以及对对手的优势与不足进行分析总结。
网络舆情分析
1,舆情数据分析及典型案例
舆情数据分析
网络舆情分析的背景及含义
围绕地区经济建设重点,改革发展稳定的重要问题进行分析
舆情数据分析的意义
可能蕴含着对社会安全危机的敏感性进行挖掘分析,为社情民意提供科学参考
舆情数据分析的方式
人工检索
使用专业的舆情监测系统
2,舆情热度分析
热度概括与全网声量的分析
热度指数趋势的分析
声量走势的分析
舆情信息来源,活跃媒体的分析
地域热度分析
舆情演化分析
3,舆情倾向性分析
关键词云,关联词分析
情感属性分析,用户情绪的洞察
网民倾向性分析
媒体倾向性分析
4,舆情预测分析
舆情演化特征的预测分析
舆情传播路径的预测分析
相关词的预测分析
舆情走势节点的预测分析
通过网络声量和舆情总量统计图进行分析
舆情倾向性的预测分析
关注意见领袖
关注政府官员,微博“大V”,草根名人,知识分子,知名记者等各界有影响力的人群
5,舆情分析报告
舆情分析报告类型
专报,日报,周报,月报,季报,半年报,年报
舆情分析报告结构及撰写
概述事件
传播分析
媒体分析来源
话题分析
情感属性分析
关注人群分析
总结点评