新媒体数据分析与应用

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

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