九大常用数据分析方法

1、直接评价法

直接评价法是根据经验直接判断判断数据，通常用来评价内部过去的运营状况，比如评价比较近的阅读量是否过低，判断比较近的销量是否异常，评价每天的文章推送量是否正常。

直接评价法有两个必要条件：一是操作者具有一定的新媒体操作经验，能够正确评价跳机率和阅读量；第二，处理后的数据足够直观，可以直接代表某个数据的优劣。

2.对比分析

比较分析就是比较两个或两个以上的数据，分析差异，然后揭示这些数据所代表的规律。

比较分析包括横向比较和纵向比较。横向比较是指同时对不同整体指标的比较，比如头条的同领域作者阅读文章的比较，粉丝数量的比较；不同时间条件下同一整体指数的纵向比较，如本月文章阅读量与上月阅读量对比，本月粉丝增长数与上月对比等。

通过对比分析，可以直接观察当前的运营水平，一方面找到已经处于水平的方面，然后进行维护；另一方面，我们及时发现了当前的薄弱环节，在关键领域取得了突破。

3.分组分析

分组分析是指通过对对象进行统计分组，并通过一定的指标进行计算分析，从而深入了解被分析对象的不同特征、性质和相互关系的方法。

分组分析遵循独立穷举分析的原则。所谓相互独立，就是组与组之间不能有交集，组与组之间有明显的差异，每个数据只能属于某个组；所谓穷举，就是不要遗漏分组中的数据，保持完整性，每个分组的空间足以容纳整体中的所有数据。

4.结构分析方法

结构分析是一种在统计分组的基础上，将组内数据与整体数据进行比较的分析方法。结构分析法分析各组占整体的比例，这是一个相对指标。

比如新媒体运营团队可以统计粉丝的地理分布，以及不同地方的粉丝比例。这个场景属于结构分析方法。

5.平均分析法

比如分析头条的文章阅读量，excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章。然后可以继续挖掘这些文章的标题、排版、图片的规律，方便后续内容质量的提升。

6.矩阵分析法

矩阵分析是一种定量分析问题的方法，是指以数据的两个重要指标作为分析依据，以这两个指标为横轴和纵轴，形成四个象限，从而找出问题的解决方案，为操作人员提供数据参考。

比如在某餐饮企业的公众意见评价分析中，可以借助“紧急重要、重要不紧急、紧急不重要、不紧急不重要”四个象限进行矩阵分析，主要处理“紧急重要”事项。

7.漏斗图分析

漏斗图分析以其表现形式命名，如漏斗。漏斗图可以逐层分析阅读的文章量和购买的产品量，展示整个关键路径中每一步的转化。

需要强调的是，很难用单一的漏斗图来衡量每个环节的质量。运营商可以结合本节介绍的“对比分析法”，对同一环节不同时间进行对比，评价运营效果。

8.雷*图分析方法

指标分析常用雷*图，即通过计算新媒体账户的内容质量、领域关注度等不同维度得到的客观评分结果。分数越高，代表账户质量越好。可用雷*图分析的指数，包括头条指数、大鱼星指数、百家指数等。

9.回归分析方法

回归分析是预测发展趋势

比如，我们可以通过将头条粉丝的数据导出到excel，并对累计粉丝数进行线性分析，来尝试预测某一时间的粉丝数。