（图片来源于网络）

作者：苏格兰折耳喵

来源： 运营喵是怎样炼成的 （yymzylc）

（温馨提示：图片显示毛糙和不清楚，是分辨率过高的缘故，点击图片，即可看到高清大图。 ）

本文将对一个案例进行从数据采集、数据清洗、数据分析再到数据可视化的全流程分析，力求条理清晰的展现外部数据分析的强大威力。以下是本文的写作框架：

1 分析背景

1.1 分析原理---为什么选择分析虎嗅网

在现今数据爆炸、信息质量良莠不齐的互联网时代，我们无时无刻不身处在互联网社会化媒体的“信息洪流”之中，因而无可避免的被它上面泛滥的信息所“裹挟”，也就是说，社会化媒体上的信息对现实世界中的每个人都有重大影响，社会化媒体是我们间接了解现实客观世界和主观世界的一面窗户，我们每时每刻都在受到它的影响。

综合上述两类情形，可以得出这样的结论，透过社会化媒体，我们可以观察现实世界：

由此， 社会化媒体是现实主客观世界的一面镜子，而它也会进一步影响人们的行为，如果我们对该领域中的优质媒体所发布的信息进行分析，除了可以了解该领域的发展进程和现状，还可以对该领域的人群行为进行一定程度的预判。

鉴于此种情况，作为互联网从业者的笔者想分析一下互联网行业的一些现状，于是想到了虎嗅网。

虎嗅网创办于2012年5月，是一个聚合优质创新信息与人群的新媒体平台。该平台专注于贡献原创、深度、犀利优质的商业资讯，围绕创新创业的观点进行剖析与交流。虎嗅网 的核心，是关注互联网及传统产业的融合、一系列明星公司（包括公众公司与创业型企业）的起落轨迹、产业潮汐的动力与趋势。

因此，对该平台上的发布内容进行分析，对于研究互联网的发展进程和现状有一定的实际价值。

1.2 本文的分析目的

笔者在本项目中的分析目的主要有4个：

（1）对虎嗅网内容运营方面的若干分析，主要是对发文量、收藏量、评论量等方面的描述性分析；

（2）通过文本分析，对互联网行业的一些人、企业和细分领域进行趣味性的分析；

（3）展现文本挖掘在数据分析领域的实用价值；

（4）将杂芜无序的结构化数据和非结构化数据进行可视化，展现数据之美。

1.3 分析方法---分析工具和分析类型

本文中，笔者使用的数据分析工具如下：

Python3.5.2（编程语言）

Gensim（词向量、主题模型）

Scikit-Learn（聚类和分类）

Keras（深度学习框架）

Tensorflow（深度学习框架）

Jieba(分词和关键词提取)

Excel（可视化）

Seaborn（可视化）

新浪微舆情（情绪语义分析）

Bokeh（可视化）

Gephi（网络可视化）

Plotly（可视化）

使用上述数据分析工具，笔者将进行2类数据分析：第一类是较为传统的、针对数值型数据的描述下统计分析，如阅读量、收藏量等在时间维度上的分布；另一类是本文的重头戏---深层次的文本挖掘，包括关键词提取、文章内容LDA主题模型分析、词向量/关联词分析、DTM模型、ATM模型、词汇分散图和词聚类分析。

2 数据采集和文本预处理

2.1 数据采集

笔者使用爬虫采集了来自虎嗅网主页的文章（并不是全部的文章，但展示在主页的信息是主编精挑细选的，很具代表性），数据采集的时间区间为2012.05~2017.11，共计41,121篇。采集的字段为文章标题、发布时间、收藏量、评论量、正文内容、作者名称、作者自我简介、作者发文量，然后笔者人工提取4个特征，主要是 时间特征 （时点和周几）和 内容长度特征 （标题字数和文章字数），最终得到的数据如下图所示:

2.2 数据预处理

数据分析/挖掘领域有一条金科玉律：“Garbage in, Garbage out”，做好数据预处理，对于取得理想的分析结果来说是至关重要的。本文的数据规整主要是对文本数据进行清洗，处理的条目如下：

（1） 文本分词

要进行文本挖掘，分词是最为关键的一步，它直接影响后续的分析结果。笔者使用jieba来对文本进行分词处理，它有3类分词模式，即全模式、精确模式、搜索引擎模式：

· 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

· 全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；

· 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

现以“新浪微舆情专注于社会化大数据的场景化应用”为例，3种分词模式的结果如下：

【全模式】: 新浪/ 微舆情/ 新浪微舆情/ 专注/于/ 社会化/ 大数据/ 社会化大数据/ 的/ 场景化/ 应用

【精确模式】: 新浪微舆情/ 专注/于/ 社会化大数据/ 的/ 场景化/ 应用

【搜索引擎模式】：新浪，微舆情，新浪微舆情，专注，于，社会化，大数据，社会化大数据，的，场景化，应用

为了避免歧义和切出符合预期效果的词汇，笔者采取的是精确（分词）模式。

（2） 去停用词

这里的去停用词包括以下三类：

标点符号：， 。！ /、*+-

特殊符号：▲等

无意义的虚词： “the”、“a”、“an”、“that”、“你”、“我”、“他们”、“想要”、“打开”、“可以”等

（3） 去掉高频词、稀有词和计算Bigrams

去掉高频词、稀有词是针对后续的主题模型（LDA、ATM）时使用的，主要是为了排除对区隔主题意义不大的词汇，最终得到类似于停用词的效果。

Bigrams是为了自动探测出文本中的新词，基于词汇之间的共现关系---如果两个词经常一起毗邻出现，那么这两个词可以结合成一个新词，比如“数据”、“产品经理”经常一起出现在不同的段落里，那么，“数据_产品经理”则是二者合成出来的新词，只不过二者之间包含着下划线。

3 描述性分析

该部分中，笔者主要对数值型数据进行描述性的统计分析，它属于较为常规的数据分析，能揭示出一些问题，做到知其然。

3.1 发文数量、评论量和收藏量的变化走势

从下图可以看出，在2012.05~2017.11期间，以季度为单位，主页的发文数量起伏波动不大，在均值1800上下波动，进入2016年后，发文数量有明显提升。

此外，一头（2012年第二季）一尾（2017年第四季）因为没有统计完全，所以发文数量较小。

下图则是该时间段内收藏量和评论量的变化情况，评论量的变化不愠不火，起伏不大，但收藏量一直在攀升中，尤其是在2017年的第二季达到峰值。收藏量在一定程度上反映了文章的干货程度和价值性，读者认为有价值的文章才会去保留和收藏，反复阅读，含英咀华，这说明虎嗅的文章质量在不断提高，或读者的数量在增长。

3.2 发文时间规律分析

笔者从时间维度里提取出“周”和“时段”的信息，也就是开题提到的“人工特征”的提取，现在做文章分布数量的在“周”和“时”上的交叉分析，得到下图：

上图是一个热力图，色块颜色上的由暖到冷表征数值的由大变小。很明显的可以看到，中间有一个颜色很明显的区域，即由“6时~19时”和“周一~周五”围成的矩形，也就是说，发文时间主要集中在工作日的白天。另外，周一到周五期间，6时~7时这个时间段是发文的高峰，说明虎嗅的内容运营人员倾向于在工作日的清晨发布文章，这也符合它的人群定位---TMT领域从业、创业者、投资人，他们中的许多人有晨读的习惯，喜欢在赶地铁、坐公交的过程中阅读虎嗅讯息。发文高峰还有9时-11时这个高峰，是为了提前应对读者午休时间的阅读，还有17时~18时，提前应对读者下班时间的阅读。

3.3 相关性分析

笔者一直很好奇，文章的评论量、收藏量和标题字数、文章字数是否存在统计学意义上的相关性关系。基于此，笔者绘制出能反映上述变量关系的两张图。

首先，笔者做出了标题字数、文章字数和评论量之间的 气泡图 （圆形的气泡被六角星替代，但本质上还是气泡图）。

上图中，横轴是文章字数，纵轴是标题字数，评论数大小由六角星的大小和颜色所反映，颜色越暖，数值越大，五角星越大，数值越大。从这张图可以看出，文章评论量较大的文章，绝大部分分布于由文章字数6000字、标题字数20字所构成的区域内。虎嗅网上的商业资讯文章大都具有原创、深度的特点，文章篇幅中长，意味着能把事情背后的来龙去脉论述清楚，而且标题要能够吸引人，引发读者的大量阅读，合适长度标题和正文篇幅才能做到这一点。

接下来，笔者将收藏量、评论量和标题字数、文章字数绘制成一张3D立体图，X轴和Y轴分别为标题字数和正文字数，Z轴为收藏量和评论量所构成的 平面 ，通过旋转这个3维的Surface图，我们可以发现收藏量、评论量和标题字数、文章字数之间的相关关系。

注意，上图的数值表示和前面几张图一样，颜色上的由暖到冷表示数值的由大到小，通过旋转各维度的截面，可以看到在正文字数5000字以内、标题字数15字左右的收藏量和评论量形成的截面出现“华山式”陡峰，因而这里的收藏量和评论量最大。

3.4 城市提及分析

在这里，笔者通过构建一个包含全国1~5线城市的词表，提取出经过预处理后的文本中的城市名称，根据提及频次的大小，绘制出 一张反映城市提及频次的地理分布地图 ， 进而间接地了解各个城市互联网的发展状况（一般城市的提及跟互联网产业、产品和职位信息挂钩，能在一定程度上反映该城市互联网行业的发展态势）。

上图反映的结果比较符合常识，北上深广杭这些一线城市的提及次数最多，它们是互联网行业发展的重镇。值得注意的是，长三角地区的大块区域（长江三角洲城市群，它包含 上海 ， 江苏省 的 南京 、 无锡 、 常州 、 苏州 、 南通 、 盐城 、 扬州 、 镇江 、 泰州 ， 浙江省 的 杭州 、 宁波 、 嘉兴 、 湖州 、 绍兴 、 金华 、 舟山 、 台州 ， 安徽省 的 合肥 、 芜湖 、 马鞍山 、 铜陵 、 安庆 、 滁州 、 池州 、 宣城 ）呈现出较高的热度值，直接说明这些城市在虎嗅网各类资讯文章中的提及次数较多，结合国家政策和地区因素，可以这样理解地图中反映的这个事实：

长三角城市群是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，在中国国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。中国参与国际竞争的重要平台、经济社会发展的重要引擎，是长江经济带的引领发展区，是中国城镇化基础最好的地区之一。

长三角城市群是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，在中国国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。中国参与国际竞争的重要平台、经济社会发展的重要引擎，是长江经济带的引领发展区，是中国城镇化基础最好的地区之一。

接下来，笔者将抽取文本中城市之间的 共现关系 ，也就是城市之间两两同时出现的频率，在一定程度上反映出城市间经济、文化、政策等方面的相关关系，共现频次越高，说明二者之间的联系紧密程度越高，抽取出的结果如下表所示：

将上述结果绘制成如下动态的流向图：

由于虎嗅网上的文章大多涉及创业、政策、商业方面的内容，因而这种城市之间的共现关系反映出城际间在资源、人员或者行业方面的关联关系，本动态图中，主要反映的是北上广深杭（网络中的枢纽节点）之间的相互流动关系和这几个一线城市向中西部城市的单向流动情形。流动量大、交错密集的区域无疑是中国最发达的3个城市群和其他几个新兴的城市群：

京津冀城市群

长江三角洲城市群

珠江三角洲城市群

中原城市群

成渝城市群

长江中游城市群

上面的数据分析是基于数值型数据的描述性分析，接下来，笔者将进行更为深入的文本挖掘。

4 文本挖掘

数据挖掘是从有结构的数据库中鉴别出有效的、新颖的、可能有用的并最终可理解的模式；而文本挖掘（在文本数据库也称为文本数据挖掘或者知识发现）是从大量非结构的数据中提炼出模式，也就是有用的信息或知识的半自动化过程。

本文的文本挖掘部分主要涉及高频词统计/关键词提取/关键词云、文章标题聚类、文章内容聚类、文章内容LDA主题模型分析、词向量/关联词分析、ATM模型、词汇分散图和词聚类分析。

4.1 关键词提取

对于关键词提取，笔者没有采取词频统计的方法，因为词频统计的逻辑是：一个词在文章中出现的次数越多，则它就越重要。因而，笔者采用的是 TF-IDF （termfrequency–inverse document frequency）的关键词提取方法：

它用以评估一字/词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，字/词的重要性会随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

由此可见，在提取某段文本的关键信息时，关键词提取较词频统计更为可取，能提取出对某段文本具有重要意义的关键词。

下面是笔者利用jieba在经预处理�...

文/GrowingIO

发布于2天前

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产品经理

数据分析

单图 | 最基础的可视化数据分析工具

对产品和运营来说，和数据打交道成了日常。总结下来，你的需求具体是什么呢？

1. 数据监控

每次听到老板说，今天浏览量掉了很多。你就心头一紧，老板都知道了你还不知道？

老板：不应该。

产品和运营一定要对网站每天的 PV、UV 等总体数据有一个直观的把握，包括它们的数值、趋势等。用 GrowingIO 的单图建立图表，能让信息传达更迅速、直观，一旦出现数据过高或过低的情况，就可以马上拆解，及时介入。再也不用等老板来告诉你今天数据又掉了。

2. 数据分析，拆解问题

数据掉了，什么原因呢？你又心头一紧，可能是这届用户不行？

老板：加上「可能」，就是你无能。

当一个总体数据出现异常，比如浏览量突然降低，原因可能有很多，产品本身问题、运营问题等等。这时候就需要对浏览量这一指标进行不同维度的拆解，比如各个访问来源的变化，各个浏览设备的变化等，GrowingIO 的单图提供多种指标和维度，能让你准确定位问题，迅速解决问题。

3. 可视化展示

来，给团队同步一下项目进展。你还是心头一紧，毕竟只有一堆冷冰冰的数字啊。

老板：hmmm，不是很想看。

在集体协作中，你需要将分析结果更友好地展示给其他人，比如写周报、项目进展汇报等。而如何更好地呈现你的分析结果呢？来，接下来我们看图说话

一、趋势图

趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。

1. 线图

线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比数据分析。

2. 柱状图 & 堆积图

柱状图可以观察某一事件的变化趋势；还可以同时将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化趋势。

产品经理和运营人员通过趋势图分析流量的实时走向，如每日 PV、UV、DAU 等基本数量指标以及停留时长、平均访问页面数等质量指标，可以及时把握产品的变化趋势。一旦趋势周期对比发生异常（异常高和异常低），我们需要及时介入排查原因、解决问题。

二、频数图

根据业务需求对指标按照一定维度拆分，对比不同组别的频数，便于分清轻重缓急。

条形图清晰展示了用户在不同类别上的频数，并且按照数量从大到小排序。上图展示的是某产品用户使用浏览器的频数分布，在资源有限的情况下产品可以先适配 Chrome 和 IE 浏览器以提升绝大部分用户体验。

上面的双向条形图展示了某 B 端产品的客户平均停留时长极端情况（非常高和非常低），企业 1-5 非常活跃，可以让运营人员促进客户增购、续约，而企业 6-10 活跃度非常低，用户即将流失，需要运营人员立刻介入干预。

三、比重图

比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求；纵向比较，百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。

1. 环形图

「环形图」显示了某节点访问用户来源渠道比例。

2. 百分比堆积图

「百分比堆积图」动态显示了不同渠道比例的变化趋势，市场或者运营人员可以据此动态优化我们的资源投放。

四、表格

表格信息密集，可以同时分析多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群使用。虽然表格能看到具体的数值，但是不能直观看到趋势、比重。

通过表格不难发现，移动端访问用户占了非常大的比例，但是跳出率非常高。这样的表格数据启示我们有必要优化移动端产品，提升整体访问深度。

五、其他表格

下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系，如分析 B 端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。

除了上述常见的图表，还有散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不一一赘述。

六、写在最后

不同的图表样式可以满足你不同的分析需求，你可以根据自己的目的来选取最合适的指标、维度和图表样式。工具的作用在于，让上手过程更快更顺畅一些，让更多更高级的需求能够被满足和呈现。

GrowingIO 的单图功能提供了很低的门槛，以及很高的自由度。数据分析小白可以用单图做各种基础的数据分析，生成各种报表；对数据分析有深刻理解的人，可以将各种维度指标组合，针对业务场景做出极具洞察力的数据报表。

注：文中所有图表，皆来源于硅谷新一代用户行为数据分析工具 - GrowingIO。

本文由 @GrowingIO 原创发布于产品壹佰，未经许可，禁止转载。

施老师：

在平常的办公中，经常有学员问我，怎样做一份让领导眼前一亮的数据分析报表，而且是自动的。下面就由宁双学好网施老师来教你。

一、首先打出一份员工产量统计表

二、然后把员工姓名复制一行到下面的位置，右边打好筛选月份，

三、然后在下方输入公式：=VLOOKUP($J$2,$B$2:$G$8,COLUMN()-1,0)，鼠标往右拉，得出员工一月份的产量，然扣右边用【数据】- 【数据有效性】算出筛选月份的序列。

四、然后点击插入菜单【图表】-【柱型图】，选择下方的一月，就自动生成柱型图表

五、将图表的底纹填充好看一些

最后我们可以点击筛选月份，点击什么月份就会出现该月份的柱型数据。是不是很方便啊。

今天为大家分享一个数据分析的方法，大家可以打开店铺后台，看着步骤来操作。

很多电商人都知道数据分析的重要性，但是真正做起来却发现无从下手，而且即使是看到数据之后，也不知道怎么分析，往往是看着一个连接“莫名奇妙”的爆了，又“莫名其妙”的死了。

其实每个链接的起爆和衰落都是有原因的，只要掌握今天的数据分析方法，在以后的操作过程中才能真正看清数据，掌握数据

首先，打开生意参谋，商品-商品效果-选择日期，在选择日期时，建议大家往前倒推15天的时间，比如今天是30号，那么，就从这个月的15号开始，选择好日期之后，点击下载。

下载好15号的数据之后，再选择16号，继续下载，把最近15的的数据下载下来以后是这样的。

这是我们店铺所有链接在过去15天的所有数据，而且非常详细，可以说，过去15天的店铺的起落兴衰内在原因都在这里了，接下来我们开始将这些数据重新组合整理，以便于更直观的看到所有链接的详细数据，从而进行数据对比，分析，得出结论，打开第一个表格是这样的。

这是所有的链接在10.10日的数据，第一个链接是主打款，是主要分析目标，所以把这一排全部复制下来，放在一个新的表格里。

然后把10.11之后的所有数据全部复制下来，放在一个表格里，把无关紧要的数据删掉，以免影响我们的专注力。

ps：在删无关紧要的数据时要注意看数据浮动大不大，比如平均停留时长这一项，如果这一项波动特别大就不要删掉，波动不大的话就删掉，因为它只是次要数据，不是核心数据，最后留下来的核心数据，见下图：

这个是我已经做好的表格，最后的收藏率和加购率是手动加上去的，因为官方没有提供这两个数据，但是官方提供了收藏人数和访客数，所以我们就可以手动算出来。

在收藏率下输入公式：‘=收藏人数/访客数’然后回车，就会得到这个链接的收藏率，把这一列拖下来即可得到所有日期的收藏率，加购率也是一样操作即可

为了方便观察数据，我们把所属终端这一行改成日期，见下图：

这样是不是一目了然了？哈哈哈，是不是感觉所有原因都自动跳出来了！

重点看流量暴涨的10.19号--22号这4天数据：

访客数暴涨的同时，搜索引导的访客数也在暴涨，而且直通车并没有加大投入，所以接下来我们着重看搜索数据，我们知道，现在所有的数据，都是结果，是上一个周期的数据浮动才导致的结果。

所以接下来我们看上一个周期发生了什么。

发现什么秘密没有？

每次流量大涨之前的一天，搜索支付转化率都是超过5%的！记住这个数字。

10.17号和10.18号，连续两天都超过了5%，然后导致10.19号访客数直接翻翻！

所以也就是说，在这个类目，这个客单价下，我们的搜索支付转化率不能低于5%，这是一个系统云计算得出的数据，只要能够稳住这个数值，理论上来说，这个链接是必爆无疑的！

当然，除了数据之外，还有很多其他方面的权重值也很重要，比如客服回复时长，动销率，发货速度，好评率，dsr，等等，我们今天只分析数据，其他方面有空再详解。

还有一点值得注意的是：

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

但是大部分类目都逃不过这个表格里的所有数据，有了这个表格基本都能够计算出来类目权重算法，目前最核心的数据有：支付转化率，uv价值，收藏率，加购率。

只要能够找出自己类目的核心权重，然后维护好这个数据，在产品没问题的情况下，想不爆，太难了！

客单价69左右的女裤类目的核心权重是转化率，客单价129左右的天猫女鞋核心权重是uv价值，这一点很难复制，只能用自己的店铺数据去推断，找出这个潜在规律即可。

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如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。

【摘要】：结合实际数据分析工作，简要介绍了VLOOKUP函数的基础应用，重点介绍亲测高效有难度的VLOOKUP函数高级应用。最后分享我运用Excel的一点技巧。

毕业后，第一份工作是在一家互联网公司做数据分析。

尽管和所学专业没那么匹配，但我还是挺满意。因为向来对数字很敏感，对常用统计软件也都有所了解。

正式入职，发现面试时说的什么SPSS，Eviews统统都不用，基本就是用Excel。对于研究生毕业，第一份工作，我多少有些落差。既来之则安之，我心想用什么工具最方便，工作中应该可以自己选择。对于word和ppt还算熟练，Excel也就一般。多学点总不会差。

开始工作，我发现Excel的功能简直太强大，我之前了解的仅是皮毛。尤其在更新到2013版后，操作更智能和快捷，数据量大时计算较费时。对于日常工作影响倒不大，借助Excel我的数据分析工作也很快上手。

除了宏不太会，工作之余也会多琢磨一些公式和操作。以至于同办公室的同事，甚至外部门的同事都来找我帮忙解决Excel的问题。时间久了，领导特意让我在部门内部定期做教学分享。

我确实喜欢和数据打交道的感觉，从冗杂的繁琐数据中分析出最终的结果相当有成就感。在简书上也看到了许多实用的Excel操作指南或技巧。

今天分享一个职场中最常用，功能强大，却少有人掌握的VLOOKUP函数。很多文章都提到过这个函数的基础应用，此外还有一个高级应用，是我在工作中遇到，亲测高效快捷的有力工具。

VLOOKUP函数---最最最常用的查找函数

四个必备参数=（要查找的值，要查找的区域，返回数据在查找区域的第几列数，逻辑值）

注： FALSE或0，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A（首选）

TRUE或1，则返回近似匹配值，如果找不到，则返回小于第一个参数的最大值。

VLOOKUP函数的基础应用：一对一的匹配

理解上述文字很晦涩，用实例来说明。

例1： 下图中左表为源数据：各类产品在三个城市的日销售数据。

需求：查询产品B和F在上海的销售额。

因为提供的数据量很少，人工查找就能完成。但实际工作中数据量很庞大，人工查找费时费力且准确率低。这时用VLOOKUP一秒搞定。

做法：在G2单元格内，输入公式，见红框内。回车后，出现结果；将公式复制或下拉至G3，同理可得结果。

参数解释：

（1）“F2”为我们要查找的参照值，即在源数据第一列查找“产品B”。当公式下拉复制时，自动切换为查找F3。

（2）“A：C”指我们要在此范围内查找数据。该参数也可写为“$A$2：$C$9”，即绝对引用。这样可保证无论公式如何拖拽复制，数据源始终固定引用该区域。

（3）参数“3”指在选择的数据源“A列-C列”范围内，要查询的销量在引用的第三列，即C列。

（4）FALSE，即精确查找。

这样，通过应用该函数，实现了产品型号和销量一对一的匹配查找。

应用该公式的硬性条件：

（1）必须保证需要查找的参照值与源数据格式一致。

即例1中：F列与A列完全一致，不仅内容相同，尤其保证单元格格式一致，否则只会返回错误值 #N/A。如不一致，查找前需转换成一致的格式。有时较难分辨。

（2）必须保证源数据表中的第一列没有重复项。

即A列中没有出现重复的产品类型。假如源数据中出现了多行“产品B”，那么在查找时只能返回第一次“产品B”出现时对应的销量。

当（2）无法满足时，查找不再是一对一，而是一对多的匹配。需要对VLOOKUP函数进行扩展才得以实现查找功能。

VLOOKUP函数的高级应用：一对多的匹配

例2：下图左表为客服中心的每日工作记录，日积月累，这个表数据量庞大且信息冗杂。

需求：王丹和张鹏岗位变动，需将他们接待过的全部客户汇总转交其他同事维护。

数据量小手动筛选即可，使用透视表也可完成。这里我借助简单的例子，介绍如何使用VLOOKUP完成。当数据量庞大，这是较便利的方法。

做法：

第一步：将A列排序，在A与B列间新插入两列。

第二步：计数。在B2输入公式=COUNTIF(A$2:A2,A2)，回车，下拉即可。

目的是对A列中同一个名字的出现次数进行计算。如图李珊出现了四次。

第三步：构建辅助列。在C2输入公式=A2&B2，回车，下拉即可。目的在于将A列B列的内容合并。这时C列即为辅助列。保证了源数据的唯一性，此时已满足VLOOKUP基础应用的第二个硬性条件。

第四步：进行匹配查找。在H2输入公式=VLOOKUP($G2&H$1,$C$2:$D$18,2,FALSE)， 复制公式至其他单元格即可得到结果。

与基础应用相比，仅参数1有变化，涉及相对引用和绝对引用问题。

参数1：将“客服姓名&序号“合并作为第一个参数。公式向右向下复制后，“客服姓名”行变列不变，所以锁定列。“序号”列变行不变，所以锁定行。即为：“$G2&H$1”。锁定即绝对引用。（此处较难理解，操作中通过尝试能够理解透）

参数2：绝对引用C2至D18区域。即为：“$C$2:$D$18”，新数据源。

参数3：返回所选区域C2至D18中的第2列数据。即为：客户姓名

参数4：FALSE，即精确查找。

第五步：将H2中的公式向下向右复制至K3，即得全部结果。可对比源数据表验证是否正确。

在序号为4的单元格内出现了#N/A值。表明没有找到“王丹4”和“张鹏4”对应的内容，说明这两人接待的客户仅有3人。

这样，通过其他功能辅助，实现了客服与客户一对多的匹配查找。

总结：VLOOKUP的高级应用是在基础应用的基础上，借助了COUNTIF和&函数，构建辅助列，使得源数据表中第一列无重复。四个必备参数中仅参数1涉及绝对引用和相对引用，略有难度。

应用Excel的技巧

1.填充了公式的单元格，在得到结果后，最好将计算结果转换为“值”。

两个好处：一是避免源数据的任何变动再次影响公式的计算结果；二是Excel本身计算较费时。如公式一直存在，每次打开该文件，或是刷新时都会重新计算，严重影响Excel运算速度。

2.Excel的数据承载量相对较小。2013版每个sheet能够填充接近105万行。

如果涉及较多sheet,数据量可想而知。因此在上一条的基础上，必须及时保存，否则数据量大时Excel难免会出现重启。毕竟多数人用的都是免费版，为了避免做无用功，及时保存很重要。这可是次次抓狂的经验教训。

3.Excel的功能很丰富，没有哪一本书或是哪一个老师能够完全教会所有功能。

更实际的是，从点到面去学习。比如说我介绍了VLOOKUP函数的应用，其中涉及到了绝对引用的概念，以及countif函数的应用，这时就引导你去学习新知识。

任何功能的组合都能起到耳目一新的作用。

4.Excel做不到死记硬背，多练习才利于掌握。

比如说，在工作中我给同事教过无数次VLOOKUP函数的应用，当时似懂非懂，勉强会用。想不到的是他们下一次遇到早已忘得一干二净。在我看来是很简单的一个公式而已，仅需掌握四个参数。关键是他们不常用，而我几乎天天用。

任何技能都是如此。孰能生巧，才能更快掌握更多功能。哪怕是多记几个快捷键，都会为你使用Excel加分不少。

多学一点技能，就能少求助别人，且让别人来求助于你。普通离优秀，永远差一项技能。

写出来为分享，也为记录。

PS：如果没有看懂，或是觉得现在用不到我介绍的公式。没关系，请收藏，因为工作后，无论做什么工作一定一定一定会用到VLOOKUP。

请尊重原创的辛苦。欢迎分享，欢迎交流。

小R刚毕业，每天都在公司忙到10点半回家。

作为室友的我，总是打趣地问他：“是不是又在公司蹭空调蹭网络，干嘛不早点回来陪我吃鸡！”

没想到小R低下头落寞地抱怨道：“我也想早点回来，可是我真的搞不定啊！”

原来，小R每天的工作标配就是统计数据。可同事们十几分钟就能轻松搞定的Excel表格，他经常要加几个小时班才能勉强完成。刚开始，他以为是自己不够熟练，多多练习就好了。没想到埋头苦练了半个月，他还是全组最慢的那个，每天被领导催到怀疑人生，甚至被质疑工作能力。

没有对比就没有伤害。看着旁边妹子敲几下键盘就能轻松搞定表格，小R开始惧怕做Excel和数据统计。

如今，几乎所有公司在招聘时都离不开这条要求：熟练使用Excel，精通数据分析者优先。

做方案、汇报工作、数据分析、总账录入、项目进度、工作记录、写代码、帮助记忆、思维导图.......Excel几乎能解决你工作中的所有问题，它不仅仅是某一职业的必备技能，而真实涵盖所有行业：

做行政，你要学会做考勤表；做财务，你要学会做财会报表；做销售，你要学会做销售业绩表；做运营，你要数据分析、工作汇报；做数据分析师，Excel玩得6也是最最最基本的条件.....

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，数据分析师便是其中之一。由于专业技能和量化的数据分析为客户或所在公司控制决策分析、保证利益最大化，“数据分析师”一职备受各界青睐，甚至被视为21世纪的黄金职业。

虽然发展前景大好，但很多想要转行数据分析的小白心里多少都会有些疑惑：不会R、Python、SPSS、Tableau，是不是做不了数据分析师？

事实上，精通Excel，对于转行数据分析来说相当重要。因为Excel拥有最大的客户群体，基本上所有的企业、个人的电脑中装的都是office，这也就意味着90%以上使用电脑的人，都会用到Excel，即便如BAT这样的企业，在处理百万级、千万级数据的时候，也会优先使用Excel。

那么，在没有统计学、数学、计算编程等基础的情况下，如何只用Excel，成功转行成为数据分析师呢？

这里就不得不介绍三款用Excel就可以实现数据分析的插件：Power Query（数据查询）、Power Pivot（数据建模）、Power View（数据可视化）。

这三个模块组成了数据分析全过程，这个过程就好比烹饪过程：

第一个模块数据查询——Power Query。与数据源直接对接，就像获取新鲜的食材，对食材进行清洗、分类、整理，使其达到准备入锅的使用状态。这一步非常重要，因为如果食材不新鲜，那么再厉害的大厨也不可能做出一道健康的美味，所以好的数据源是成功的一半。

第二个模块是数据建模——Power Pivot。这一步是数据分析过程中最具有技术含量的核心部分。我们把数据组合起来实现不同维度的分析，就像把食物组合起来利用烹、炸、煎、炒等方式，再添加油、盐、酱、醋等调料，以烹制出想要的味道。

但是光有味道是不够的，最后我们要呈现给顾客的是一道色、香、味俱全的菜，是否能以视觉效果吸引顾客品尝你的美味，这就要看第三个模块——Power View（数据可视化）的功力了。

例如，如果以前你的做表是这样的 :

那现在通过Power View几秒钟就可以做成这样：

是不是相当神奇？！

无论你是像小R一样的职场小白想要提高工作效率实现逆袭，还是零基础转行成为高大上的数据分析师，精通Excel可以让你彻底告别被数据搞晕的日子，实现加薪不加班！

Excel这么重要，如何在短时间内熟练掌握呢？这有一套为你打造的Excel精品课程：容大教育《Excel速成班——数据处理与分析实战》在线课程，教你用Excel实现数据采集、数据转换和清洗、数据分析与建模等，关注容大教育IT培训机构百家号获取学习资料！

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析，是运营中很重要的阶段，是信息流推广中一个非常关键的工作，拥有一套清晰的账户数据表，能让你的数据分析过程，轻松自如、得心应手。

笔者在进行数据分析的时候，一般会用到五张表，这五张表进行分析汇总，然后发现账户中的问题，最终解决问题，让账户效果变得更好。

1、营销流程数据表

2、计划消费数据表

3、搜索词报告表

4、多维度数据表

5、关键词报告

营销流程表格

统计营销流程数据（包括各账户展现、点击、消费、平均点击价格）、统计商务通有效对话、统计预约系统的预约量和到诊量，这些全部放在一张表格上，方便计算预约率和到诊率，也方便对比近期的数据，及时发现波动和异常。

如果经常账户提前下线，或者钱花不出去，就要看看是不是市场有波动，或者竞争对手有大动作，还是账户哪里出了问题。都可以在营销流程数据表中找到问题。只有细心的统计数据，才能为以后的优化方向做好铺垫。

昨日计划消费数据报表

统计昨日计划消费数据，把咨询和预约归类在这张表上统计，可以直观的看出消费、对话成本、预约成本和到店成本。

如果某计划成本过高，就要看一下这个计划的投产比合理不合理。短平快、风险小、利润大的计划，会比其他成本要高，这个要结合公司的经营方向来做调整，把成本控制在一个可以接受的范围里。

搜索词报告

搜索词报告，一般1周统计一次，数据量大的时候3天一次，然后把搜索词报告和和关键词报告进行合并统计。可以很直观的看出某个词的展现或者点击。把这些词在账户里重点标记，或者单独管理，对账户优化有很大意义。

这样结合来看，可以让你对整个账户关键词和数据方面了解会非常清晰。再结合数据分析思路，持续优化账户，往好的方面发展，往高质量方面走。这就是小编整理的数据分析所用到表格的分析。希望能帮到正在竞价一线奋斗的竞价员们。

多维度数据表

多维度数据表是把账户数据和客服转化数据结合起来的一个非常重要的表格，我的习惯是把关键词、搜索词、展现、点击、消费、对话词，通过EXCEL的（vlookup）函数调用，把这些数据全部展现在一张表里，这样就不用看好几张报表，劳神劳力还容易迷糊。

通过这张表，可以直观的看出该关键词的展现量、点击量、消费情况以及是否产生对话。针对这些数据，可以很直观的看出来很多问题，调价、添词、否词、优化账户，基本上全靠这张表。

竞价员可能要看好几张表格，而且容易混乱，很难发现问题，所以在这里笔者着重推荐多维度数据表，然后结合关键词报告，这两张表是较为重要的。

关键词报告表

高消费的词通常是核心词，这种词出价都高，但只要着陆页问题不大，转化还是不错的。这种词，可以往上抢一抢，这类词虽然出价高，但点击总体不会太多，消费一般在一半以上，在账户预算够的情况下，尽力保证排名。如果预算不足，就找出主推项目和利润最大的项目来调整。

一般关键词报告是结合搜索词报告一起看的。每天在筛选完这张表之后，根据关键词的数据分析，如果实在没有点击，那就直接否掉。否掉一批词，再往账户里新增一批词，把该否的否掉，该删的删掉，注入新鲜血液，账户才更有活力。

1.打开ppt以后先建立一个幻灯片，点击菜单栏上面的【新建幻灯片】---选择任意一个布局。

2.点击幻灯片中的图表的缩略图，这样就打开了插入图表的对话框。

3.选择一个图表的样式，然后点击确定。

4.打开了excel表格，在这个表格中输入数据，这些数据就是用于建立图表的，一开始给出了一些默认的数据，这些数据都是没用的，修改这些数据，改成需要的图标，如下图中第二幅图。

5.关闭excel，图表就自动创建了，看到这个图表就是刚才输入的那些数据建立的。

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

每个人都会有机会进行数据展示，为什么别人展示永远获得正视，而我的展示永远只有自己愿意去看，别人在看手机？那怎样做数据图表分析呢请看以下步骤：

如何对表格进行修饰，本次小编带来两个技巧，一是使用“套用表格格式”，和使用“条件格式”。二是带领大家学会养成修饰表格的思维。

第一步是对表格进行粗略的修饰调整，思维：行高、列宽、对齐方式、表格线等；

使用“套用表格格式”、“条件格式”之后看数据不再枯燥无味，而且还更有看头。“条件格式”可以将筛选条件转换为颜色可视化，从而达到一目了然的效果。

第一个技巧，①“套用表格格式”。方法：任一单元格→开始→套用表格格式。

②“条件格式”，方法：选中单元格区域→开始→条件格式。

条件1：高于平均值

条件2：数据条

条件3：色阶

第二个技巧：养成修饰图表的思维。这次举例柱形图的修饰例子，其他希望大家动用类似的方法进行模拟实践。

步骤一：根据销售数据建立柱状图，建立方法可参考。选择数据源→插入→柱状图→选择数据源→编辑坐标

步骤二：添加辅助线。选择数据源→→添加→点击柱体右键，设置数据系列格式→次坐标轴→选中柱体，右键更改图表类型→折线图。

希望回答对你能有所帮助，如果觉得不错就来点个赞或关注吧，感谢各位了！