數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)用戶（數(shù)據(jù)分析）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)用戶的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、用戶行為數(shù)據(jù)分析有哪三個層次

• 2、新媒體數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

• 3、微信公眾號數(shù)據(jù)分析怎么做

• 4、根據(jù)客服部門,產(chǎn)品部門以及物流部門反應(yīng)的問題,數(shù)據(jù)分析要達(dá)到的目標(biāo)是什么？

一、用戶行為數(shù)據(jù)分析有哪三個層次

做用戶行為分析的基礎(chǔ)是獲得用戶行為數(shù)據(jù)，例如用戶頁面停留時間、跳轉(zhuǎn)來源等等。這些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空間中去，這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日志打點(diǎn)。

題主提到了大數(shù)據(jù)技術(shù)中對用戶行為進(jìn)行分析，那么可以假定網(wǎng)站或者App的訪問量是比較傲多的。由于系統(tǒng)流量比較大，計算維度又比較多，后續(xù)數(shù)據(jù)消費(fèi)者的需求增長比較快，所以對計算分析平臺有了一定的要求。具體表現(xiàn)為：

1.負(fù)載能力。流量增大以后帶來的壓力是多方面的，比如網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力、計算復(fù)雜度帶來的壓力、存儲上的壓力等等。一般來說這些都是比較顯而易見的，會對產(chǎn)生比較直接的影響，比如計算實(shí)時性下降、消息出現(xiàn)了堆積、OOM等等。為了解決這一現(xiàn)象，一般來說會選擇一些分布式的框架來解決這個問題，比如引入分布式計算框架storm、spark，分布式文件系統(tǒng)hdfs等。

2.實(shí)時性。在系統(tǒng)資源捉襟見肘時消息的實(shí)時性會立即受到嚴(yán)重影響，這使得部分算法失效（例如對計算和收集上來的數(shù)據(jù)進(jìn)行行為分析后，反饋到推薦系統(tǒng)上，當(dāng)整體響應(yīng)時間過場時會嚴(yán)重影響推薦效果和準(zhǔn)確度）。對于這個情況來說可能會選擇storm這種具有高實(shí)時性的分布式流式計算框架來完成任務(wù)。

3.系統(tǒng)管理和平臺化相關(guān)技術(shù)手段。在大數(shù)據(jù)情景下，企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)環(huán)境和應(yīng)用環(huán)境都是比較復(fù)雜的，用戶行為分析應(yīng)用不是一成不變的，那么就要求用戶行為分析這種多變的應(yīng)用在復(fù)雜環(huán)境中能有效生存，這包括算法數(shù)據(jù)材料的獲得、系統(tǒng)運(yùn)維、系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度、系統(tǒng)資源調(diào)度等等，相關(guān)的技術(shù)很多時候要求團(tuán)隊(duì)自研，但也有g(shù)anglia、yarn、mesos這類開源系統(tǒng)可以參考或者直接使用。

4.數(shù)據(jù)鏈路。企業(yè)技術(shù)環(huán)境一般來說是非常復(fù)雜的，一層一層交錯在一起，遠(yuǎn)不是一句MVC三層架構(gòu)能夠概括得了的，為了避免消息流通呈復(fù)雜的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，一般會考慮應(yīng)用服務(wù)化、企業(yè)服務(wù)總線（ESB）及消息總線來做傳輸，有興趣的話題主可以百度一下這幾個方向的技術(shù)和開源工具。

5.應(yīng)用快速生成工具。我個人認(rèn)為在大數(shù)據(jù)環(huán)境下應(yīng)用都擺脫不了一個快速開發(fā)的要求，用戶行為分析也是如此，這時候要考慮對接一些開源的分布式數(shù)據(jù)分析算法庫而不是通過自己去實(shí)現(xiàn)，比如像spark ml，mahout這類的庫用得好能減少很多工作量。

二、新媒體數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

新媒體數(shù)據(jù)分析方法主要有：

第一：漏斗圖分析法

漏斗圖其實(shí)就是一個倒立的金字塔，相信這么說大家一定很清楚了它的形狀了，那么漏斗圖分析到底是怎么個方法呢？其實(shí)很簡單，就是把你總結(jié)好的相關(guān)數(shù)據(jù)填入進(jìn)去就可以直觀的看出數(shù)據(jù)每一步轉(zhuǎn)化的情況了。

第二：雷達(dá)圖分析法

做新媒體運(yùn)營的人都應(yīng)該知道這個方法吧，畢竟百家號百家指數(shù)、大魚號數(shù)據(jù)分析用的都是雷達(dá)圖分析法，所以雷達(dá)圖分析法通常用于指數(shù)分析，也就是自媒體平臺對賬號權(quán)重的一種評判。

第三：回歸分析法

這種方法就比較繁瑣了，它是指通過研究事務(wù)發(fā)展變化因果關(guān)系來預(yù)測未來即將發(fā)展趨勢，也就是說這種方法是用來研究變量間相互關(guān)系，也常被稱為因果法。

擴(kuò)展資料：

新媒體進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的原因：

1、通過數(shù)據(jù)分析可以知曉各渠道的一個推送效果：將相同的內(nèi)容投放于不同渠道，可以通過數(shù)據(jù)分析出個平臺的推薦量和閱讀量，以此判斷你的目標(biāo)群體集中地。將不同的內(nèi)容投放于相同的渠道，可以了解目標(biāo)用戶的內(nèi)容偏好，以便更集中的輸出和優(yōu)化內(nèi)容，提高用戶粘性。

2、我們可以通過數(shù)據(jù)分析，及時調(diào)整優(yōu)化內(nèi)容：通過數(shù)據(jù)對比，可以發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題所在，比如：標(biāo)題沒取好、圖片沒吸引力、內(nèi)容不夠優(yōu)質(zhì)、目標(biāo)用戶不在此平臺活躍等，然后根據(jù)數(shù)據(jù)反饋的問題，及時做調(diào)整，避免掉粉。

3、通過數(shù)據(jù)分析可以為下一篇內(nèi)容做出參考，從而使內(nèi)容越來越優(yōu)質(zhì)：數(shù)據(jù)能客觀反映當(dāng)前內(nèi)容的推廣效果和狀態(tài)好壞，給上級或公司提供可參考的決策、戰(zhàn)略依據(jù)，從而找到最佳路徑。

三、微信公眾號數(shù)據(jù)分析怎么做

從我個人的經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，我覺得微信公眾號主要從以下數(shù)據(jù)方面去分析，一般以周、月為單元，當(dāng)然以天為單位也是OK的，看每個公眾號的頻次需求。

微信公眾號主要集中于：用戶分析、圖文分析、流量分析、菜單分析、活動分析。

1）用戶分析：微信公眾號后臺可以導(dǎo)出excel數(shù)據(jù)，然后用excel或BDP個人版進(jìn)行分析本月每周數(shù)據(jù)和其環(huán)比情況；

用戶增長：包括關(guān)注、取關(guān)、累計人數(shù)等，分析用戶近期變化的趨勢是怎樣分布的，變化的原因何在？還要分析和之前同一個周期的同比情況，變化的原因何在？無論是上升還是下降，你都要分析數(shù)據(jù)并找到原因，這都是運(yùn)營公眾號的寶貴經(jīng)驗(yàn)，為你之后的工作提供很多思路和依據(jù)。

用戶屬性：后臺的數(shù)據(jù)包括性別、省份等信息，我覺得分析用戶屬性是很有趣的。比如性別占比，假如你公眾號是和汽車相關(guān)，這周突然女性粉絲漲了很多，是不是最近公眾號做了什么活動呢？而我的公眾號男性占比72.46%，是因?yàn)槲业墓娞柛ヂ?lián)網(wǎng)科技相關(guān)，所以關(guān)注的多為男性，這也不奇怪，你的公眾號如何你要自己分析。再比如新增用戶多來自哪些省份、哪些城市，分布的原因是不是也要分析下。

分析用戶屬性可以幫助網(wǎng)站或產(chǎn)品更好地定位目標(biāo)用戶，也幫助運(yùn)營童鞋更好地了解自己的用戶，為以后做營銷、活動等都奠定很好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（這是微博的粉絲屬性，微信的類似）

2）圖文分析

全部圖文：

—基礎(chǔ)：主要圖文頁閱讀、原文頁閱讀、互動數(shù)據(jù)（分享、轉(zhuǎn)發(fā)、評論、收藏等，互動數(shù)據(jù)一是可以評判圖文的質(zhì)量，二是能評判你粉絲的互動質(zhì)量）；

—延伸：本月一共幾篇文章，文章類型怎么分布，評判下工作情況；

每篇圖文

數(shù)據(jù)指標(biāo)參考全部文章分析；

這里簡單做了一個閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的圖表，其他數(shù)據(jù)大家自行分析吧！

3）流量分析

主要是用戶通過什么渠道關(guān)注公眾號的（主要可以輔助你了解怎么去推廣你的公眾號）、閱讀圖文的流量都來自哪些渠道。

4）菜單分析

一般公眾號菜單都設(shè)置了網(wǎng)站、平臺需要突出的內(nèi)容，需要展示給用戶看的內(nèi)容，所以菜單的點(diǎn)擊情況也顯得很重要。

菜單有多少用戶點(diǎn)擊了，是不是達(dá)到預(yù)期了？每個菜單模塊點(diǎn)擊數(shù)據(jù)是如何分布的，一眼就能看出用戶對什么內(nèi)容更感興趣，作為依據(jù)可以對菜單內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整修改。

5）活動分析：后臺沒有這個數(shù)據(jù)，這是我結(jié)合實(shí)際情況得出的結(jié)論

對于我們而言，微信的活動一般是配合網(wǎng)站的活動，作為網(wǎng)站活動的宣傳平臺，可以統(tǒng)計下活動期間微信的數(shù)據(jù)，和平時數(shù)據(jù)做個對比。我舉個 吧，比如我們之前做了一個活動，主要分析的維度是這樣：

了解活動單條的閱讀量、曝光量、互動等數(shù)據(jù)，并和平日的平均閱讀量、曝光量、互動等數(shù)據(jù)做個對比；

除了閱讀量那些，我們是電商，更關(guān)注單條帶來了多少的購買轉(zhuǎn)化，并和平日的購買情況作對比；

若活動是分期進(jìn)行，還需要對比不同期的活動數(shù)據(jù)，然后去總結(jié)經(jīng)驗(yàn)；

不管公眾號你做了什么“內(nèi)容”，一定一定要學(xué)會從數(shù)據(jù)角度去分析問題，總結(jié)問題，不要只是傻傻的發(fā)文章、上活動，每次做了什么，都要懂得從數(shù)據(jù)、從用戶反饋上驗(yàn)證每次做的事情是否合理，是否需要改進(jìn)，這樣才會不斷進(jìn)步，用戶才會不斷變多多，領(lǐng)導(dǎo)也才會看到你的進(jìn)步和努力！別說你不會數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析很難，復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工作的確很難，不然數(shù)據(jù)分析師怎么混；但是作為微信運(yùn)營的你只要學(xué)一些簡單的數(shù)據(jù)分析，畢竟你也不是分析師嘛，分析常見的數(shù)據(jù)維度就夠了。而且微信后臺的數(shù)據(jù)指標(biāo)是固定，只是具體的數(shù)值在變，在BDP個人版中第一次做完可視化儀表盤（數(shù)據(jù)圖表皆來自BDP個人版）后，第二次在BDP直接將你的公眾號數(shù)據(jù)替換原來的，其數(shù)據(jù)結(jié)果也跟著改變了，所以數(shù)據(jù)分析也不是那么復(fù)雜，一次就解決了，不需要每次都做，也不會搞得很復(fù)雜，數(shù)據(jù)分析也很快。我附上微信的數(shù)據(jù)模板，圖表數(shù)據(jù)只是示例，大家主要參考模板分析的思維。

四、根據(jù)客服部門,產(chǎn)品部門以及物流部門反應(yīng)的問題,數(shù)據(jù)分析要達(dá)到的目標(biāo)是什么？

【題目】

“盲發(fā)快遞”是一種常見詐騙方式，不法分子通過不同渠道獲取客戶信息后，不需客戶下單就發(fā)貨，利用到付款和實(shí)際貨品的價格差獲利。但往往因?yàn)閱渭痤~不大，人們就選擇不追究，“盲發(fā)快遞”騙局也更易得逞。對此，你怎么看?

【參考答案】

“盲發(fā)快遞”是一種新型的詐騙方式，嚴(yán)重危害消費(fèi)者財產(chǎn)安全，污染互聯(lián)網(wǎng)以及快遞行業(yè)發(fā)展環(huán)境。必須引起我們的重視，堅決鏟除危害社會的違法犯罪行為。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們越來越習(xí)慣于網(wǎng)購，調(diào)查結(jié)果顯示我國網(wǎng)購用戶達(dá)到7.37億，快遞物流行業(yè)因此應(yīng)運(yùn)而生，詐騙分子也盯上了這塊肥肉?！懊ぐl(fā)快遞”以快遞為掩護(hù)，利用快遞費(fèi)數(shù)額小，快遞范圍廣，快遞內(nèi)容不詳，快遞信息隱蔽性高等特點(diǎn)，通過互聯(lián)網(wǎng)收集消費(fèi)者信息，盲目向消費(fèi)者發(fā)送快遞，謀取利益。盲發(fā)快遞的背后是一條集購買個人信息、盲發(fā)快遞、外包客服為一體的黑色產(chǎn)業(yè)鏈。

“盲發(fā)快遞”之所以曝光率不高，犯罪分子逍遙法外的原因：

一方面是因?yàn)橄M(fèi)者可能認(rèn)為是家人、朋友購買的或者是自己購買后忘記了而選擇簽收。簽收后發(fā)現(xiàn)被騙又因?yàn)榻痤~不大，維權(quán)成本高，而放棄報警，使得犯罪分子也愈加猖狂。

另一方面是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)時代下 ，我們的個人不信息不斷的暴露在他人面前，例如電商、外賣APP個人信息采集，快遞面單未處理等都會使我們的個人信息泄露，為不法分子提供可乘之機(jī)。

但是無論詐騙金額多少，我們都應(yīng)提高警惕，切實(shí)維護(hù)消費(fèi)者利益，將犯罪苗頭扼殺在搖籃里。

首先，對于快遞公司來說，一方面要嚴(yán)格落實(shí)寄件實(shí)名制制度，保證寄件人姓名、電話、聯(lián)系地址的真實(shí)性。另一方面快遞公司要提高責(zé)任意識，拒絕與不法分子同流合污并積極主動配合消費(fèi)者和相關(guān)部門做好維權(quán)等后續(xù)服務(wù)。不得以“簽收即為驗(yàn)貨，概不退貨”的霸王條款，侵犯消費(fèi)者合法權(quán)益。

其次，對于消費(fèi)者來說，面對未知包裹，一定要先驗(yàn)貨，發(fā)現(xiàn)異常拒絕簽收。一但發(fā)現(xiàn)被騙，要提高維權(quán)意識，哪怕再小的的案件也要向警察或者快遞部門投訴，記錄在案。

最后，相關(guān)部門要深度落實(shí)《民法典》對群眾個人信息的保護(hù)政策，加強(qiáng)對各類APP或網(wǎng)絡(luò)平臺進(jìn)行監(jiān)管，不得將個人信息用于商業(yè)或兌換利益。加強(qiáng)防詐騙宣傳，提升群眾維權(quán)意識，拓寬維權(quán)途徑。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)用戶相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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