九大常用數據分析方法

1、直接評價法

直接評價法是根據經驗直接判斷判斷數據，通常用來評價內部過去的運營狀況，比如評價比較近的閱讀量是否過低，判斷比較近的銷量是否異常，評價每天的文章推送量是否正常。

直接評價法有兩個必要條件：一是操作者具有一定的新媒體操作經驗，能夠正確評價跳機率和閱讀量；第二，處理后的數據足夠直觀，可以直接代表某個數據的優劣。

2.對比分析

比較分析就是比較兩個或兩個以上的數據，分析差異，然后揭示這些數據所代表的規律。

比較分析包括橫向比較和縱向比較。橫向比較是指同時對不同整體指標的比較，比如頭條的同領域作者閱讀文章的比較，粉絲數量的比較；不同時間條件下同一整體指數的縱向比較，如本月文章閱讀量與上月閱讀量對比，本月粉絲增長數與上月對比等。

通過對比分析，可以直接觀察當前的運營水平，一方面找到已經處于水平的方面，然后進行維護；另一方面，我們及時發現了當前的薄弱環節，在關鍵領域取得了突破。

3.分組分析

分組分析是指通過對對象進行統計分組，并通過一定的指標進行計算分析，從而深入了解被分析對象的不同特征、性質和相互關系的方法。

分組分析遵循獨立窮舉分析的原則。所謂相互獨立，就是組與組之間不能有交集，組與組之間有明顯的差異，每個數據只能屬于某個組；所謂窮舉，就是不要遺漏分組中的數據，保持完整性，每個分組的空間足以容納整體中的所有數據。

4.結構分析方法

結構分析是一種在統計分組的基礎上，將組內數據與整體數據進行比較的分析方法。結構分析法分析各組占整體的比例，這是一個相對指標。

比如新媒體運營團隊可以統計粉絲的地理分布，以及不同地方的粉絲比例。這個場景屬于結構分析方法。

5.平均分析法

比如分析頭條的文章閱讀量，excel導出的數據可以快速找到閱讀量大于平均值的文章。然后可以繼續挖掘這些文章的標題、排版、圖片的規律，方便后續內容質量的提升。

6.矩陣分析法

矩陣分析是一種定量分析問題的方法，是指以數據的兩個重要指標作為分析依據，以這兩個指標為橫軸和縱軸，形成四個象限，從而找出問題的解決方案，為操作人員提供數據參考。

比如在某餐飲企業的公眾意見評價分析中，可以借助“緊急重要、重要不緊急、緊急不重要、不緊急不重要”四個象限進行矩陣分析，主要處理“緊急重要”事項。

7.漏斗圖分析

漏斗圖分析以其表現形式命名，如漏斗。漏斗圖可以逐層分析閱讀的文章量和購買的產品量，展示整個關鍵路徑中每一步的轉化。

需要強調的是，很難用單一的漏斗圖來衡量每個環節的質量。運營商可以結合本節介紹的“對比分析法”，對同一環節不同時間進行對比，評價運營效果。

8.雷*圖分析方法

指標分析常用雷*圖，即通過計算新媒體賬戶的內容質量、領域關注度等不同維度得到的客觀評分結果。分數越高，代表賬戶質量越好。可用雷*圖分析的指數，包括頭條指數、大魚星指數、百家指數等。

9.回歸分析方法

回歸分析是預測發展趨勢

比如，我們可以通過將頭條粉絲的數據導出到excel，并對累計粉絲數進行線性分析，來嘗試預測某一時間的粉絲數。