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对于这些痛点,数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看,数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。可这不是工作的全部,工作中还有很多感性、情绪、创意。因此有的工作天生就不咋需要数据帮忙,看个现状结果就行了,有的则需要缜密的计算和分析。

在全媒体运营上定位的坑是一定逃不掉的,我们运营者要做的就是学会该如何跨过定位的坑。

我们都知道只要做到了解定位的技巧后,通过定位去明确各项工作的目标与方向,就会让我们的工作效果更有指向性,但是当我们对定位的拿捏不准确时,就会陷入定位的循环怪圈,在概念的沼泽中无法自拔。

所以还是要进行数据分析,具体事情具体分析!随着社会经济体系的不断变化,各行业之间的市场竞争力也变得愈发紧张起来,已经由传统单一价格竞争向技术、服务等多方面所转变,这也是提高自身市场竞争力和经济效益的有效途径,所以企业要想长久可持续发展下去必须用重视网络营销。想要从事这方面工作的可以了解下济南大学推出的学习全媒体运营师的班。

明确分析的目的和思路:运营是靠目标驱动,做事情带有很强的目的性,同样地,在数据分析方面也同样遵循这个原则。对数据进行分析,最终的目的是什么?我想要解决什么样的问题。

运营数据收集,越详细越好,所以在要求前期进行数据统计的时候就需要有关大局观,将后期数据分析可能会用到的数据尽可能多地收集起来,以方便后期进行数据分析。

对于新媒体来说,文章的标题,文章的关键词,文章的情绪点,文章阅读量,转发分享量,好看量,每日涨粉量,掉粉量等数据,每天或者每周进行一次统计,方便后期做数据分析。

同时,也需要了解市场上同类产品的一个情况,去了解竞争品的情况才能更好地了解自己的实际情况。有对比才知道自己处于行业一个什么水平,未来还有多大的空间。

对收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,从大量的,杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对于解决问题有价值,有意义的数据。包括数据清洗,数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。

运用适当的数据分析的方法和工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论。

对数据进行可视化地展现,尽可能地多用图标、趋势图、饼图等形式进行说明和解释,能够直观地传达出数据分析的结果和观点。如果是最终数据是供自己参考,那么在数据展现时,能够清楚地了解到自己想要的数据,能够从数据中得到一定的启发即可。

如果是需要供领导作决策和参考,则需要表现数据的可视化,在数据图标中做进一步的分析和说明。

如果是自己进行数据分析,则对数据进行分析处理后,发现数据变化的原因,并提出解决出现这个数据的解决办法,投入优化和使用中。在多次测试中,找到解决问题的最优解。

如果数据分析的结果要最终给领导做决策,为领导决策提供一定的数据和理论依据,则需要完整地表达出数据的最终结果是什么,是什么样的原因导致了这样的数据,未来可以针对这样的数据有什么样的解决办法。

数据分析的最终结果,是为了解决某个问题提供数据基础,或者从数据中找到之前的未来动作的优点和不足,为未来进一步加强或者改善提供支撑。靠感觉这样的事情本身就极为不靠谱,最终还是得从数据出发,找到解决办法。

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