认识达内从这里开始

学习全媒体运营师的数据分析，可从明确学习目标、掌握基础知识、运用分析方法、借助工具软件、结合实际案例、持续学习实践这几方面入手，以下是详细介绍：

明确学习目标

全媒体运营师的数据分析旨在通过数据了解运营质量、预测运营方向、控制运营成本、评估营销方案等，以指导媒体运营和信息传播的匹配性与精准性，为运营策略的制定提供数据支持。例如，通过分析公众号涨粉情况，找出推广中的问题环节。

掌握基础知识

- 了解数据类型：新媒体平台提供了丰富的数据类型，包括用户行为数据(反映用户的浏览习惯、点击偏好和购买行为)、交互数据(如点赞、评论和分享等社交互动信息)、内容消费数据(涉及用户对不同内容的观看时间和频率)等。

- 学习数据处理：

- 数据剔除：去除与目的无关的数据，剔除异常数据(如由于平台bug等产生的数据)。

- 数据合并：合并性质相近的数据，例如合并站内和站外阅读量。

- 数据组合：借助公式加工原始数据，设计出更适合分析的数据，如成交率=成交量/浏览量。

运用分析方法

- 对比分析法：将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示数据所代表的规律，包括横向比较(同一时间下不同总体指标的对比，如今日头条同领域作者文章阅读量对比、粉丝数对比等)及纵向比较(不同时间条件下同一总体指标的对比，如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比、本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等)。

- 分组分析法：通过一定的指标，将对象统计分组并计算和分析，以便深入了解所要分析对象的不同特征、性质及相互关系。例如，按照粉丝年龄划分粉丝比例。

- 结构分析法：在统计分组的基础上，计算出各组占总体的比例。例如，统计粉丝地域分布情况。

- 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某一数据的一般水平，平均数据有算术平均值、几何平均值、对数平均值等，其中最常用的是算术平均值(总数据总和/数据个数)。例如，计算所有文章阅读量，算出平均阅读量，再找到超出平均阅读量的文章。

- 矩阵分析法：进行重要性排序，如四象限分析法。

- 漏斗图分析法：对文章阅读量、产品的购买量进行逐层分析，展示整个关键路径中每步的转化情况。

- 雷达图分析法：用于多维度数据的综合分析和比较。

- 回归分析法：如一元线性回归方程，可用于预测未来趋势，例如预测几个月后粉丝达到的数量，公式为y=ax+b(y为粉丝数，x为时间)。

借助工具软件

- Excel：精通Excel是数据分析入门的重要工具，可用于进行数据求和、计算平均数、计算比例、计算稳定性(标准差)、条件计算等。

- 数据分析软件：如SPSS，可用于统计数据分析。

- 第三方数据监测平台：如西瓜数据(微信公众号)、清博指数(微信公众号)、新榜(微信公众号)、知微(分析微博)、艾瑞、易观等，可提供丰富的数据监测和分析功能。

结合实际案例

- 分析新媒体活动数据：确定活动目的类型，如拉新、促活、转化(如售卖课程)、宣传推广等。活动前定KPI，活动时观察数据，根据需要随时调整方案，活动结束后进行复盘总结。

- 分析运营数据：

- 流量分析：关注访问量、访问时间、跳出率等指标。

- 销售分析：分析下单量(包括线上预定线下消费，美团券模式)、支付比例、二次购买比例等。

- 内容分析：研究阅读、转发、推荐、点赞等数据。

- 执行分析：考察文章撰写速度、客服响应效率、软文发布频率等。

持续学习实践

- 阅读相关书籍：如《深入浅出数据分析》《谁说菜鸟不会数据分析》《SPSS16.0与统计数据分析》《数据化管理》《精益数据分析》《增长黑客》《硅谷增长黑客实战笔记》《利用Python进行数据分析》《用数据讲故事》《数据之美》《金字塔原理》等，从入门到精通地学习新媒体数据分析。

- 参加培训课程：可以参加专业的数据分析培训课程，系统学习数据分析知识和技能。

- 实践操作：通过实际项目进行数据分析实践，不断积累经验，提高数据分析能力。