来源：CPDA 数据分析师

1. 《数据之美：一本书学会数据可视化设计》

这是一本教大家如何制作一张精美的可视化图表、挖掘大数据背后意义、足够系统的数据可视化入门书。书中，作者提供了丰富的可视化信息及探索数据的多元视角，他避开了一些技术性细节，从宏观和感性的角度介绍如何将数据转变为直观可视的图形，并且深入浅出地介绍了数据可视化的步骤和思想，丰富了读者对数据及可视化的认知。

2. 《数据之魅：基于开源工具的数据分析》

作者在书中详细分享了他从事数据分享工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。包括如何用图形及表格来观察数据、如何建模分析数据等。书中的主题部分介绍了该如何进行数据挖掘，并包含了大量的模拟过程及结果分析。

3. 《社交网站的数据挖掘与分析》

目前，各类社交网站已经渗入大家日常生活中的各个角落，它们无时无刻不在产生着大量宝贵的社交数据，而这本书中便告诉了大家如何利用这些社交网络数据并通过可视化技术来挖掘出数据背后更深层次的价值。

书中分章节系统地介绍了如何在不同社交网络中应用数据挖掘技术。需要特别指出的是，阅读并学习这本书需要一定的编程知识及学习基本 Python 工具的意愿。

4.《数据挖掘技术》

这本书是数据挖掘领域的经典著作之一，自 1997 年第一版出版以来便经久不衰。书中从技术、应用两个方面系统、全面地介绍了数据挖掘的商业环境、及其在商业环境中的应用。本书的包含了数据挖掘技术的核心内容，包括：

决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等，极具技术深度与广度。

5.《大数据时代》

《大数据时代》一书在大数据研究领域具有举足轻重的地位，作者维克托 迈尔 舍恩伯格认为大数据的核心就是预测，并前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在颠覆我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。

全书用三个部分讲述了大数据时代的思维、商业、管理变革。

6. 《集体智慧编程》

此书是 Web 开发者、构架师、应用工程师的绝好读物。书中以机器学习和计算机统计为背景，着重讲述如何挖掘和分析 Web 上的数据和资源。包括协作过滤技术、集群数据分析、所搜引擎核心技术、社交网络的信息匹配技术。

读书最好的时候是学生时期，其次是现在。有不少人求小编给推荐数据分析入门或者自我成长的书籍，今天刚好有空闲，小编就从入门级到高级的书籍循序渐进推荐给大家，大家根据自己的水平挑选，如果有更好的书，欢迎大家留言给小编！

以下为入门级书籍

适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。

Excel

《谁说菜鸟不会数据分析》

知名度比较高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。

这本书不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带 Excel 的一些知识以及数据分析在公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。这本是入门篇，还有一本是专门介绍工具篇的，有兴趣的同学可以看看。

数据分析

《深入浅出数据分析》

HeadFirst 类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。

数据可视化

数据可视化的书不多。市面上多以编程为主，面向新手和设计的教程寥寥无几。 如果只是了解图表，看 Excel 的书籍也管用。

《鲜活的数据》

内容很丰富，涉及可视化的方方面面，也囊括更类编程语言和设计软件：Python+JS+R+Excel。作者还有另外一本书《数据之美》。

可视化是一门侧重灵感的学科，有一种入门技巧是从他人设计中学习，从模仿开始，了解他人是如何设计的，这个网络上有大量的信息图可以参考。当然数据分析师更需要的是如何发现，别只学习展示。

《赤裸裸的统计学》

本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。

进阶版

具有一定的行业针对性，要求具备一定的分析常识，适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理。

《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》

本书讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。书内全部案例均基于 Excel，每个人都能快速上手应用并落地。

统计学

统计学是比较大的范围，分析师往后还需要学线性代数和矩阵、关系代数等。初学者不需要掌握所有公式定理的数学推导，懂得如何应用就行用。

《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性，数学推理一般。

SQL

数据库有很多种，常见有 Oracle，MySQL，SQL Server 等。我推荐学习 MySQL，这是互联网公司的主流数据库。以后学习 Hadoop 生态时，MySQL 也是最接近 Hive 语法的语言。

MySQL 不需要专门看书学习，因为数据分析师以查询为主，不需要考虑数据性能、数据安全和架构的问题。

《MySQL 必知必会》

学习 SQL 的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品 / 运营 / 分析师 同学，都建议点亮 这个技能点。

《网站分析实战》

互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有 Web，我们在朋友圈看到的所有 H5 活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营。

Python/R

欢迎来到数据分析的最后殿堂，Python 和 R 都是大分支，基本是前面所有内容的实现。Python 的学习以 PY3 为前提，毕竟 2017 年了，我实在想不出不用 Python3 的理由。

除了书籍，Python/R 更多依靠博客和文档学习。Python 的学习路径不陡峭，新手水平取决于查询能力，所以也请学会如何高效搜索。

《深入浅出 Python》

还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然，这是本书缺点：能掌握，但是 Bug 比较多。

《Python 学习手册》

对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。这是纸质书比电子书好的优势之一。

《Python Cookbook》

Python 的进阶书，如果想要掌握更好的编程能力，这是一本经典，值得时时翻阅。注意，它更偏向程序员。

《R 语言实战》

R 语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门 R 是绰绰有余了。

《统计学：从数据到结论》

这本书是将 R 语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。缺点是书本后面的内容质量不如前部分。

到这里，入门到进阶级别的书籍推荐完毕，当然好书不嫌多，例如《数学之美》、《集体智慧编程》、《统计学习方法》等，有兴趣不妨阅读。上面的内容都吃透，不论是成为一名数据分析师，还是往后向机器学习、数据科学家、数据产品发展、都有了良好的基础。

希望小伙伴们都能沉下心阅读。

微信公众号发展至今，整体的产业已趋向成熟，市场对其运营框架也有了大致的共识，基本上可分为：内容运营、活动运营、用户运营，以及渠道运营和数据运营等几大模块。每个不同的运营模块，它们各自独立，同时又相互地影响。

本文侧重于对运营初学者来说，提供一套简易、有效的数据运营方法论。在开展数据运营工作之前，我们首先得了解数据在整个公众号运营工作中，究竟充当着什么样的角色？

我认为：“数据是运营的基础，就像一条绳索，贯穿整个运营工作。它既是运营KPI考核的直接呈现方式，同时也是运营方向的理论支撑点”

在新媒体的数据运营中，数据分析是至关重要的步骤，而数据分析有大概九类方法，你们知道吗？今天小天就来带大家了解一下这些干货吧！

数据分析的九类方法：直接评判法 — 对比分析法 — 结构分析法 — 分组分析法 — 平均分析法 — 矩阵分析法 — 漏斗图分析法 — 雷达图分析法 — 回归分析法

1.直接评判法

直接评判法即根据经验直接判断数据的好坏并给予评判，通常用于内部过往运营状况评估，如评估近期阅读量是否过低，评判近期销售量是否异常，评估当日文章推送量是否正常。

直接评判法有两个必要的条件：一是运营者有一定的新媒体运营经验，能够对跳出率，阅读量等有正确的评估；二是经过加工处理的数据足够直观，可以直接代表某项数据的优缺点。

2.对比分析法

对比分析法，是将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。

对比分析法包括横向比较及纵向比较。横向比较即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；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。

通过对比分析，可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于优秀水平的方面，后续予以保持；另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。

3.分组分析法

分组分析法是指通过一定的指标，将对象统计分组并计算和分析，以便于深入了解所要分析对象的不同特征，性质及相互关系的方法。

分组分析法遵循相互独立，完全穷尽的枚举分析法原则。所谓相互独立，即分组之间不能有交叉，组别之间具有明显的差异性，每个数据只能归属于某一组；所谓完全穷尽，即分组中不要遗漏任何数据，保持完整性，各组的空间足以容纳总体的所有数据。

4.结构分析法

结构分析法是在统计分组的基础上，将组内数据与总体数据之间进行对比的分析方法。结构分析法分析各组部分占总体的比例，属于相对指标。

例如，新媒体运营团队可以统计粉丝所在的地域分布，统计出各个地方粉丝的占比情况，此情景便属于结构分析法。

5.平均分析法

例如，在分析今日头条的文章阅读量时，借助Excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章，接下来可以继续挖掘这些文章的标题，排版，配图等规律，便于后续内容质量的提升。

6.矩阵分析法

矩阵分析法是一种定量分析问题的方法，它是指以数据两个重要指标作为分析依据，并将这两个指标作为横，纵坐标轴，构成四个象限，从而找出解决问题的办法，为运营者提供数据参考。

例如，某餐饮企业的大众点评评价分析，可以借助四个象限“紧急且重要，重要但不紧急，紧急但不重要，不紧急也不重要”进行矩阵分析，并重点处理“紧急且重要”的事项。

7.漏斗图分析法

漏斗图分析法因展现形式如漏斗，故而得名。漏斗图可以对文章阅读量，产品购买量等情况进行逐层分析，展示整个关键路径中每步的转化情况。

重要强调的是，单一的漏斗图难以衡量各个环节的好坏，运营者可以结合本节介绍的“对比分析法”，对同一环节不同时间对比，评估运营效果。

8.雷达图分析法

雷达图常用于指数分析，即通过对新媒体账号的内容质量，领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果。分数越高，代表账号的质量越好。可以利用雷达图进行分析的指数，包括今日头条指数，大鱼号星级指数，百家号指数等。

9.回归分析法

回归分析法是通过研究事物发展变化的因果关系来预测事物发展走向，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法。

例如，将今日头条粉丝数据导出到Excel表格，对累计粉丝数进行一元线性分析，就可以尝试预测某个时间的粉丝量。

为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?

01 遵循数据分析标准流程

数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：

1)业务理解，确定目标、明确分析需求;

2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;

3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;

4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;

5)评估模型，对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程;

6)成果部署，分析结果应用。

02 明确数据分析目标

在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。

03 业务与数据结合确定分析主题

以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。

04 多种分析方法结合

分析过程中尽量运用多种分析方法，以提高分析的准确性和可靠性。例如，运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;高级分析和可视化分析相结合等。

05 选择合适的分析工具

工欲善其事，必先利其器，数据分析过程中要选择合适的分析工具做分析。SPSS、Rapidminer、R、Python等这几种工具都是业界比较认可的数据分析产品。

它们各有其优势，SPSS 较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量参考书可供参考，操作上容易上手，简单易学。Rapidminer 易用性和用户体验做得很好，并且内置了很多案例用户可直接替换数据源去使用。R 是开源免费的，具有良好的扩展性和丰富的资源，涵盖了多种行业中数据分析的几乎所有方法，分析数据更灵活。Python，有各种各样功能强大的库，做数据处理很方便。

06 分析结论尽量图表化

经过严谨推导得出的结论，首先要精简明确，3-5条即可。其次要与业务问题结合，给出解决方案或建议方案。第三尽量图表化，要增强其可读性。

数据分析过程中，除了以上六条原则，还要避免以下3种情况：

1)时间安排不合理

在开始分析工作之前，一定要做一个明确的进度计划，时间分配的原则是：数据收集、整理及建模占70%，数据可视化展现及分析报告占25%，其他占5%。

2)数据源选择不合理

一般企业中的数据来源有很多，SAP、TMS、CRM及各部门业务系统，每个渠道的数据各有特点。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。数据源选择不合理，不仅影响结论的可靠性，而且有返工的风险。

3)沟通不充分

无论是分析人员内部的沟通还是与外部相关人员的沟通，都是至关重要的。与外部人员沟通效不顺畅，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，最终导致数据分析结果差强人意。与内部人员沟通效率低，可能造成分析进度滞后，分析工作开展不畅等诸多问题，直接影响分析效果。

对于数据分析师，分析经验的积累与专业知识的提升同样重要，因为有些问题不是只用专业知识就能解决的，所以在平时的工作中要有意识的去学习业务知识、掌握先进的分析工具，做一个有心人! |内容来源：大数据

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者，新社汇联合创始人。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。

在如今的大数据时代，尤其是网络行业一定要学会的就是数据分析。在SEO优化中数据分析是很重要的一个关键部分，极客思维小编认为有了数据支撑才能够真正清楚网站优化的过程和结果，才能够更好地完成后面的优化。那么在SEO优化中应该分析哪些主要的数据呢？应该如何分析呢？今天极客思维小编就来跟大家分享一下相关内容。

SEO优化：分析网站数据

跳出率是严重影响转化成交的重要因素。它和页面质量高低有直接联系。极客思维小编发现大多数成交的页面都是内页，只有质量高的内页才会对用户产生兴趣，这样就取决跳出率和关键词的来源。SEO优化中如果来源关键词与内容不匹配，用户绝对不会过多停留的。

点击率当然也是SEO优化数据分析中的重点了，我们登陆百度统计工具，就能看到大量的数据。每一个关键词的点击率都是不同的，根据它们的热度会有差异。极客思维小编建议写标题的话一定要包含核心关键词的内容，这样才能够吸引用户点击。

SEO优化：服务器日志

极客思维小编提醒主要针对服务器健康程度，服务器是否正常，会不会经常出问题、是否有人入侵等等问题都是需要分析的，SEO优化中服务器是否健康会直接影响到下一轮关键词的排名，要关注页面返回的状态码是什么。

SEO优化：分析行业需求数据

行业需求最方便快捷的方法就是在百度指数里面查看。极客思维小编建议可以根据一段时间的需求分布图来选择网站需要做的内容。并且SEO优化中要关注竞争对手也就是同行的动向，才能够发现自己的补足和优势，加以利用，才能够超越同行脱颖而出。

上面极客思维小编跟大家一起分析了关于SEO优化中的数据分析内容，相信大家对于这部分知识已经有了一个大概的了解和掌握了。极客思维小编自己总结得还并不全面，但是相信还是能够为大家提供一些帮助的。数据分析技术是网站SEO优化中非常重要的部分，有了技术支撑才能够对网站了解的彻底，知道该如何进行优化，才能做好整个网站的优化布局。

一、什么是数据分析？

二、数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

三、数据分析的六部曲

1.明确目的和思路

首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

4.数据分析

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

1、确定要表达主题

2、确定哪种图表最适合

3、选择数据制作图表

4、检查是否真实反映数据

5、检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。

结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

内容来源：小蚊子数据分析

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。

（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�...

按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊。

一、初创期

初创期的重点在于验证产品的核心价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这个阶段应当遵循MVP(Minimum Variable Product) 的思想，以最小的成本来验证创业的想法，并根据用户的反馈快速迭代以调整解决方案，最终在数据上得到验证。

案例：

拿之前做的某款国外移动端论坛社交应用为例，产品在idea时期(12,13年左右)发现了论坛用户经常在吐槽从移动端Wap页访问论坛速度慢、广告多、完全没有移动端适配，于是我们提出假设：做一个App，连接论坛系统与用户，让论坛用户在移动端也能享受流畅的论坛访问体验，并且用户愿意为了这种体验付费。

于是在初期，整个产品完全围绕看帖、发帖两个核心场景进行挖掘，在论坛里进行宣传，售价$18，发现有许多用户为之付费，且这些用户的留存率达到60%+(当然与用户付费了有关)，有一半的用户使用时长都超过了70分钟。当时没过多久陆续出来了一些竞品 (Vbulletin团队，当时最大的论坛系统，开发了一个移动端的App，意图解决同样的问题)，但是没过多久都远远落在了我们后面，就是因为整个团队遵循MVP的思想，按用户反馈专心反复打磨看帖、发帖的流畅体验，获得了非常好的用户口碑并领先市场，也获得了某著名硅谷投资机构的投资。

关键数据——目标人群画像

除此之外，初创期可以通过接入一些第三方的应用监测SDK来了解初期用户群体的画像，从侧面验证用户群体与假设的目标用户群体特征是否一致，常见的是人口学属性(性别、年龄、学历、地域)。

案例：

今年4月初在和国内某健身类的APP的产品经理聊到， 该APP最初是一款健身、运动记步的工具App，在产品前期新用户的次日留存处于业内平均水平，在其观察到目标用户群体的画像时，发现女性用户明显比男性用户要多，且女性用户留存明显比男性用户要高。于是决定在产品策略上向女性用户倾斜，主攻女性健身、减脂、美容方向的功能以及内容推荐，产品整体次日留存率相比之前增长近100%。

同样，最近服务了一个鹅厂内部客户，他们开发了一款新产品，意在面向年轻人群体，结果却发现其用户年龄分布以青少年和老年人居多：

这正好与他们的用户渠道相关，原来他们有一款面向青少年和老年人的产品，为了给产品带来第一批用户，他们直接从老的产品将用户引流过来，结果发现他们并非产品的目标用户。

关键数据——留存率

在当前用户符合目标受众特征时，核心关注这些用户的留存率、使用时长/频率、用户的黏性等指标，这里就留存率展开来讲。

留存率的维度分很多种(7日，双周，30日等)，依据产品特征来选择，若产品本身满足的是小众低频需求，留存率则宜选择双周甚至是30日;留存率高，代表用户对产品价值认可并产生依赖，一般来说，假设便能得到验证，通常低于20%的留存会是一个比较危险的信号。

介绍一个以数据为驱动的先行指标模型，可以通过找到先行性指标指导产品设计，从而提升留存率。先看下先行性指标的定义，先行性指标是指新用户在使用产品早期的一种产品行为，这个指标与用户的留存率指标之间存在着非常高的线性相关关系，可以预测用户是否会在产品中留存下来。

用自己总结的公式来描述，大致如下：

积极预测可能性(%)：表示用户执行了该行为，即可预测该用户留存活跃的可能性

消极预测可能性(%) ：表示用户如果不执行该行为，即可预测该用户不留存活跃的可能性

最终，先行性指标的可信度=积极预测可能性 X 消极预测可能性 ，我们直接看案例。

案例

拿之前的论坛社交App为假设，假设“用户在注册前10天内添加好友超过7个”为先行性指标，那么我们计算一组数据：

其中，用户前10天内添加好友超过7个，则其30日留存下来可能性为99%;若添加好友小于7个，则其30日不留存下来(流失)可能性为95%，综合指标可信度为0.9405。

同理，计算以下两个先行性指标可信度：

最终，我们得到对比：

以上只是假设的数据，实际上，我们需要对比十几个甚至是二十几个行为指标才能找出先行性可信度最高的行为。

这个模型中第一条“新用户在注册后的10天内添加好友超过7个”，也就是Facebook一个经典的“aha moments”，所谓”aha moments”即当用户意识到产品的核心价值的时刻，也就是我们的“先行指标”。

(Facebook，Instagram推荐好友截图)

除此之外，先行性指标应当满足以下条件：

二、快速成长期

经过了产品打磨的初始阶段，产品有了较好的留存率了，这个时候产品开始进入自发增长期。自发增长期的产品阶段，仍需要关注用户留存、用户时长、用户画像的变化等数据，但可以将侧重点关注在用户的整个生命周期的管理，其中以新用户的增长、激活、触发“aha moments”到产品稳定活跃用户的整个漏斗分析为主。

新用户的增长和激活

其中新用户的增长和激活一般有两种方式，第一种是构建产品的病毒性传播系数, 让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣：

原生病毒性，即通过App本身的邀请好友功能而传播吸引的新用户的方式;

口碑病毒性，即通过口碑传播，用户主动通过搜索引擎成为的新用户;

人工病毒性，即通过人工干预，如有奖邀请等激励措施来鼓励用户进行邀请行为。

这里关注的一个指标称之为“病毒式传播系数”，感兴趣的同学可以自行深入了解。

新用户下载->激活->‘Aha Moments’->产品稳定活跃

产品开始进入自发增长期后，需要关注用户从新用户到活跃用户(留存后)、到核心用户的生命周期，并将每个过程的关键指标提炼并精细化。

案例

以之前的论坛社交APP为例，新用户进入产品会看到一个欢迎页(如左下图)，经过注册、登录后会看到产品的首页(如右下图的Feed流页面)，多数App都有类似的流程：

一个新用户从进入App欢迎页到最终成为核心用户大概是以下流程：新用户(探索发现产品价值中)-> 旁观者(逐渐认知产品价值并有一定的参与感)->生产者(认同产品价值并积极参与)：

按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊：

此时，对各个阶段的用户行为进行指标分解：

新用户&探索发现者：

欢迎页跳出率新用户注册率新用户引导流程转化率初始看到Feed页跳出率搜索结果转化率推送权限开通率

旁观者(路过者)：

平均每个用户关注板块数平均每个用户关注其他用户数平均每个活跃用户赞/分享数Feed卡片展示数Feed卡片点击数订阅内容推送点击率

内容生产者：

· 平均每个活跃用户发帖数

· 平均每个活跃用户发照片、视频数

· 平均每个用户在论坛内使用时长

· 活跃用户在论坛内行为分布

精细化的拆分用户生命周期前中期的行为指标，在产品快速增长期帮助了产品不断打磨细节，将用户从新进到成为核心用户体验不断完善。与此同时，在各节点数据提升并稳定后，产品运营的同学则开始进行各种推广、投放的宣传以扩大盘子、占领市场。

三、成熟期

随着用户快速增长，产品不断完善，产品在进入成熟期前后，数据运营关注的重心开始从用户生命周期的前半段(吸引、激活、留存)往后半段(流失、回流)开始偏移。

这里分享一个在增长期和成熟期关注的数据模板 Daily Net Change (应用自John Egan@Pinterest)，区别于只关注DAU、MAU数据，只关注活跃用户数的增减很多时候都是取悦自己，而这个模型能帮助直观地观察到用户增长的因子是什么，或者用户盘子变化的情况，通过一张图展示了产品的新增、回流和留存情况。

其中Net Change = 新增用户 + 回流用户 – 流失用户。

新增用户即当天有多少新用户加入

回流用户即多少老用户连续28天没有使用，今天又开始使用

流失用户即有多少已有用户刚好最后一次使用应用是在28天前

流失与回流

在关注流失回流的过程中，数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况，具体分析流失原因则可以参考下方流程：

核心思路即，通过回访定性+数据验证为主要手段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。

除此之外，对于一些稳定的投放渠道，普通的改善方法可能提升转化有限，此时可以进行更精细化的渠道分析来优化提升ROI：

案例：

提升ROI

四、衰退期

最终，产品进入衰退期，一般在进入衰退期前可以采取两种方式：

1、规模化

常出现在零售业中，如开一家按摩养生店，在一定范围内收获好评，那产品成熟的时候则可以开启连锁加盟模式，通过迅速而广泛的扩大市场形成品牌效应，以形成壁垒，此时衰退的风险则被抵御。

2、生态化

在产品增长或接近完善时，单一的产品很容易存在需求过于垂直、用户无法形成依赖的问题，可以开发具有协同能力的新产品以搭建完整的产品生态，使得在当前产品上无法被得到满足或失去兴趣的用户被引流到新产品，作为新产品的新用户;同时新产品的用户也能在新产品上被引流回老产品，产品之间形成互相依赖的链条，最终用户有效流转，形成生态。

方法论在各种行业都是以各式各样的形式存在着的，他其实就是一个指南针，指导大方向。同样在数据分析中，如果方法论不正确或者不合理，后面的分析结果也就没必要看了，在一个不正确或不合理的方法论的指导下，得到的分析结果是不可能正确的。

数据分析方法论和数据分析法

数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几个方面来开展数据分析？各方面包含什么内容和指标。所以数据分析方法论是从宏观的角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。而数据分析法是指具体的分析方法，如：对比分析、交叉分析、相关分析等数据分析方法。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。

作用？

很多人在做数据分析时，经常不知道从哪方面入手进行分析的情况，分析内容和指标也常常被质疑是否合理、完整，而自己也说不出个所以然来。所以方法论这种东西，大部分觉得假大空的东西，其实是非常必要的，只有在营销、管理等方法和理论的指导下，结合实际业务情况，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性和正确性。总结一下：

1、理顺分析思路，确保数据分析结构体系化

2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系

3、为后续数据分析的开展指引方向

4、确保分析结果的有效性及正确性

常用的数据分析方法论

1、PEST分析法

PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。在分析一个企业所处的背景的时候，通常是通过这四个因素来进行分析企业所面临的状况。

这个分析方法在网上一搜索就有一大堆的讲解，针对互联网行业的分析，我认为就可以采取这个分析法来整理思路。比如：中国网民与中国公民在人口规模、性别比例、年龄结构、人口分布、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特征、宗教信仰等方面是否有区别。

2、5W2H分析法

5W2H分析法作为非常容易学习和操作的方法之一，他是以五个W开头的英语单词和2个H开头的单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索，即何因（why）、何事（what）、何人（who）、何时（when）、何地（where）、何做（how）、何价（how much），这就构成了5W2H分析法的总体框架。比如O2O的优惠营销信息给用户看，需要搞清楚，用户为什么需要这些优惠，用户的目的是什么？我们提供的优惠是什么？与用户想的是否一致？谁是我们的用户？用户有什么特征？用户喜好在哪个时间段购买？我们的营销活动应该开展在什么时候？用户在线下哪儿去消费？每个地区的线下有什么区别？用户应该怎样去享受优惠？用户去购买花费的成本是多少？我们应该投入多少成本？等等。

最近一直在为写什么内容的文章而头疼，不想写自然搜索和直通车的内容，虽然我知道这是大家最喜欢看的内容，但是我从13年开始写文章，到现在差不多五年的时间 写自然搜索和直通车的内容实在太多，继续写也无异于新瓶装旧酒，所以想写一写那些自己从来没写过的东西。

上一篇我写了关于如何去做淘宝头条，有好货，必买清单的文章，在文章最后的时候我还说了需要做好内容营销的数据分析，但是因为这个时候文章写的有点长了，我就没有写具体内容了，结果很多商家反馈让我写写如何去做这方面的数据分析的思路。既然大家都有这方面的需求，那今天我们就一起来聊聊这个话题。

生意参谋是一个非常强大的工具，我们做数据分析的时候想要的数据基本都可以在生意参谋找到，内容营销这一块的也一样，在生意参谋有一个“业务专区”的版块，这里面的数据就是专门针对内容营销数据的。

在内容分析里面一共有八个子版块，今天我们重点分析前面六个版块。

1.整体概况

这里可以看到你最近30天内每一天内容营销的情况，主要是相关内容数的情况和引导进店的情况。

这里主要要掌握这么几个概念，本店相关内容数和内容引导本店商品数。

本店相关内容数是指当天发布的内容中，包含本店商品的内容数量（仅包含新增的内容）简单的来说，就是你能通过这个指标知道当天发布的内容中有多少达人是在推荐你家的宝贝的。

内容引导本店商品数是指有多少个宝贝让达人在推荐。

从这两个指标你可以判定的是你店铺是否受到达人的喜欢，以及他们喜欢你店铺的程度，例如，如果你的相关内容数数据很大，但是内容引导商品数只有那么两三个，那说明的是，你只不过是少数一两个款式受到了达人的喜欢，可能是因为你在V任务花钱找的达人在推荐这些款，也可能是其他达人之推荐你这个销量高的爆款，只有你这个爆款受到了达人的认可和符合达人的条件。

如果碰到这种情况，第一个我们要了解的是哪一个宝贝受到了达人在内容中推荐，推荐的渠道是哪一些，推荐的达人主要是哪一些。这些数据你可以在商品top排行榜，渠道top排行榜，达人top排行榜里面都可以看到数据。

如果你发现有一个款长期受到了达人的某一个渠道的推荐的话，那么你就可以去总结这个款为什么能受到达人的推荐，而其它款人家为什么不给你推荐。首先可以肯定是你这个款是符合推荐要求的，你就要去总结这些要求，例如，你发现某一个款长期受到达人的推荐，正好这个款有了白底图，而其他款没有受到推荐的都没有白底图，那么你就要考虑去把其他的图也把第五张图片设置为白底图。

在引导情况里面数据对我们帮助很大，通过这个数据我们能知道帮我们推荐的达人是否与我们的店铺定位一致，他们的粉丝群体是否符合我们的店铺要求。

例如，在前面我们已经知道了本店相关内容数，也就是说，知道了受多少人在帮我们推荐，但是如果这里引导进店次数很少的话，说明是要么没有厉害的达人在我们推荐，要么就是推荐的达人和我们的店铺人群不一致，有没有厉害的达人在推，这个很简单，你直接进入到达人top排行榜里面去找到这个达人的主页，然后看他的人气，看他文章的浏览量，如果发现流量低低，那说明是达人人气不行，但是如果浏览量非常高，但是引导进店次数很低的话，那说明的是达人人群和你的不搭配。

2.单条分析

单条分析非常给力，可以看到你每条数据的详细分析，特别是当你相关内容数比较多的时候，这一个功能非常强大，他可知道你是哪一个内容引导的流量最高，互动次数最好，加购，收藏最好

你可以扫码那个二维码进去看到你对应内容，你能清楚的知道达人是在帮你如何推荐的。从这个数据你完全是可以知道达人的质量的，特别是那些你花钱找的达人的话，就一定要去这里分析数据，否则你根本都不知道别人有没有给你带来你想要的价值，很多人从来都没有去这里看，所以他根本都不知道他花的这个钱到底值不值得。有了这些数据的话，你也就知道下次要不要继续和这个达人合作了，那些表现好的达人我们就要想办法去和他经常保持联系，经常合作，不好的达人就可以淘汰了。

3.商品分析

商品分析也很重要，他可以告诉你那个商品在内容营销上做到好，如何是花钱和达人合作的话，一般来说我们肯定是要拿最好的商品去合作，因为这样我们的效益最大，当然，不同目的的时候方法不一样，学会灵活变动。

要重点分析阅读人数和进店人数，加购人数之间的关系，如果阅读人数高但是进店人数收藏加购人数低的你要去分析是你产品的问题还是达人人群的问题，例如，某个达人本身是很给力的，他给你推荐了一个文章，阅读次数非常高，但是就是进店人数很低，而且他的人群也和你的宝贝是一致的，那么可能就是你的产品不行了，可能款式没选好，图片没拍好，价格不合适等等，这种情况效果不好的话你就不能去怪达人了，只能怪你自己

同时最重要的一点是要学会总结，就是为什么这个商品在内容营销方面表现好，那一个商品为什么在内容营销方面表现的差，他们的原因是什么，然后总结这个经验，下次的时候扬长避短，这就是复盘的重要性了。

4.渠道分析

渠道分析是按照内容的渠道进行数据分析。从这里你可以清楚的知道哪些渠道你表现的好，哪些渠道你表现的差，表现好的渠道，表现好的渠道是哪位达人在给你推荐，他推荐的方式什么样的，这些你都可以清楚的在这里面了解到具体清楚。

5.合作达人

很多人总是和我说，哎，我没达人资源，我找不到好的达人，有时候听到这些话我真想骂人，这里的达人不是旺旺联系方式都告诉你了吗？上一篇文章我就告诉你们如何去找到这个人了，最关键的是，因为他之前给你做过推广，你有数据了解到了这个人是不是符合你的要求，他的能力怎么样，这些都是有数据可查了，这样你也不会让坑，对于那些比较好的达人，你完全可以主动的去联系他，给他一个高佣金，因为他已经给你推广了，你完全可以说，我是某某店的负责人，看到您正在帮我们推广产品，为了答谢达人们的支持，我们特意为长期的达人开通了高佣金计划，然后把高佣金链接给他，告诉他让他联系微信或者旺旺通过验证。长期积累下去你还怕没这个资源吗？很多人就是太懒，总是想着别人一下把他所有的资源都给自己，其实，不是自己积累的，就算给你了又有什么用呢，例如很多人总是找我要达人资源，其实我真的就算给你对你有用吗？人家会给你推荐吗？

6.读者画像

读者画像我就不详细讲了，从这里你可以知道你内容营销的读者是什么群体，是否和你店铺的人群一致，然后针对性的运营就可以了。这个和其他人群画像分析是一致的。

7.v任务分析

如果你经常做v任务分析的话，这个功能对你的帮助就很大了，你可以看到你的v任务的具体数据，不过个人认为，生意参谋在这方面做的还不过详细，很多重要信息么有在这里面展示出来。

就数据分析学习而言，需要的技能模块有统计基础+数据库知识+编程能力。其以后的的职业发展方向，一个是业务层面的方向，一个是数据挖掘层面的方向。今天科多大数据和你们一起来谈谈关于数据分析的学习。

1.统计基础

理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。

2.数据库知识

关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。

学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。

3.编程能力

Excel。 透视表（Pivot Table）是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。

Python。当数据量大到用Excel打开都要很久或者我们想进步提升能力时，需要学些hardcore技能，即用编程语言做数据分析。这里主要有R和Python两大流派。个人推荐Python，一是代码简单易懂，容易上手；二是学习资料多，降低学习成本。推荐《利用Python进行数据分析》，涵盖了利用Python做数据清洗，数据可视化及分析的技能点，可以作为一本工具书随时查阅。

Python 是目前科多大数据分析课程里面非常重要的一项内容，下面这张图更能直观反映学习内容

当然需要特别指出，数据分析课程学习内容肯定不止python这一项内容，还包括数据分析基础，互联网电子商务、经济学基础，数据产品（可视化报表）等各个板块的学习。