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数据分析的目标用户（数据分析）
发布时间：2023-04-07 10:58:33
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析的目标用户的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、用户行为数据分析有哪三个层次
做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。
题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。具体表现为：
1.负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark，分布式文件系统hdfs等。
2.实时性。在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。
3.系统管理和平台化相关技术手段。在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有ganglia、yarn、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。
4.数据链路。企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以百度一下这几个方向的技术和开源工具。
5.应用快速生成工具。我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。
二、新媒体数据分析方法有哪些？
新媒体数据分析方法主要有：
第一：漏斗图分析法
漏斗图其实就是一个倒立的金字塔，相信这么说大家一定很清楚了它的形状了，那么漏斗图分析到底是怎么个方法呢？其实很简单，就是把你总结好的相关数据填入进去就可以直观的看出数据每一步转化的情况了。
第二：雷达图分析法
做新媒体运营的人都应该知道这个方法吧，毕竟百家号百家指数、大鱼号数据分析用的都是雷达图分析法，所以雷达图分析法通常用于指数分析，也就是自媒体平台对账号权重的一种评判。
第三：回归分析法
这种方法就比较繁琐了，它是指通过研究事务发展变化因果关系来预测未来即将发展趋势，也就是说这种方法是用来研究变量间相互关系，也常被称为因果法。
扩展资料：
新媒体进行数据分析的原因：
1、通过数据分析可以知晓各渠道的一个推送效果：将相同的内容投放于不同渠道，可以通过数据分析出个平台的推荐量和阅读量，以此判断你的目标群体集中地。将不同的内容投放于相同的渠道，可以了解目标用户的内容偏好，以便更集中的输出和优化内容，提高用户粘性。
2、我们可以通过数据分析，及时调整优化内容：通过数据对比，可以发现相关问题所在，比如：标题没取好、图片没吸引力、内容不够优质、目标用户不在此平台活跃等，然后根据数据反馈的问题，及时做调整，避免掉粉。
3、通过数据分析可以为下一篇内容做出参考，从而使内容越来越优质：数据能客观反映当前内容的推广效果和状态好坏，给上级或公司提供可参考的决策、战略依据，从而找到最佳路径。
三、微信公众号数据分析怎么做
从我个人的经验出发，我觉得微信公众号主要从以下数据方面去分析，一般以周、月为单元，当然以天为单位也是OK的，看每个公众号的频次需求。
微信公众号主要集中于：用户分析、图文分析、流量分析、菜单分析、活动分析。
1）用户分析：微信公众号后台可以导出excel数据，然后用excel或BDP个人版进行分析本月每周数据和其环比情况；
用户增长：包括关注、取关、累计人数等，分析用户近期变化的趋势是怎样分布的，变化的原因何在？还要分析和之前同一个周期的同比情况，变化的原因何在？无论是上升还是下降，你都要分析数据并找到原因，这都是运营公众号的宝贵经验，为你之后的工作提供很多思路和依据。
用户属性：后台的数据包括性别、省份等信息，我觉得分析用户属性是很有趣的。比如性别占比，假如你公众号是和汽车相关，这周突然女性粉丝涨了很多，是不是最近公众号做了什么活动呢？而我的公众号男性占比72.46%，是因为我的公众号跟互联网科技相关，所以关注的多为男性，这也不奇怪，你的公众号如何你要自己分析。再比如新增用户多来自哪些省份、哪些城市，分布的原因是不是也要分析下。
分析用户属性可以帮助网站或产品更好地定位目标用户，也帮助运营童鞋更好地了解自己的用户，为以后做营销、活动等都奠定很好的数据基础。
（这是微博的粉丝属性，微信的类似）
2）图文分析
全部图文：
—基础：主要图文页阅读、原文页阅读、互动数据（分享、转发、评论、收藏等，互动数据一是可以评判图文的质量，二是能评判你粉丝的互动质量）；
—延伸：本月一共几篇文章，文章类型怎么分布，评判下工作情况；
每篇图文
数据指标参考全部文章分析；
这里简单做了一个阅读、转发等基础数据的图表，其他数据大家自行分析吧！
3）流量分析
主要是用户通过什么渠道关注公众号的（主要可以辅助你了解怎么去推广你的公众号）、阅读图文的流量都来自哪些渠道。
4）菜单分析
一般公众号菜单都设置了网站、平台需要突出的内容，需要展示给用户看的内容，所以菜单的点击情况也显得很重要。
菜单有多少用户点击了，是不是达到预期了？每个菜单模块点击数据是如何分布的，一眼就能看出用户对什么内容更感兴趣，作为依据可以对菜单内容进行调整修改。
5）活动分析：后台没有这个数据，这是我结合实际情况得出的结论
对于我们而言，微信的活动一般是配合网站的活动，作为网站活动的宣传平台，可以统计下活动期间微信的数据，和平时数据做个对比。我举个 吧，比如我们之前做了一个活动，主要分析的维度是这样：
了解活动单条的阅读量、曝光量、互动等数据，并和平日的平均阅读量、曝光量、互动等数据做个对比；
除了阅读量那些，我们是电商，更关注单条带来了多少的购买转化，并和平日的购买情况作对比；
若活动是分期进行，还需要对比不同期的活动数据，然后去总结经验；
不管公众号你做了什么“内容”，一定一定要学会从数据角度去分析问题，总结问题，不要只是傻傻的发文章、上活动，每次做了什么，都要懂得从数据、从用户反馈上验证每次做的事情是否合理，是否需要改进，这样才会不断进步，用户才会不断变多多，领导也才会看到你的进步和努力！别说你不会数据分析，数据分析很难，复杂的数据分析工作的确很难，不然数据分析师怎么混；但是作为微信运营的你只要学一些简单的数据分析，毕竟你也不是分析师嘛，分析常见的数据维度就够了。而且微信后台的数据指标是固定，只是具体的数值在变，在BDP个人版中第一次做完可视化仪表盘（数据图表皆来自BDP个人版）后，第二次在BDP直接将你的公众号数据替换原来的，其数据结果也跟着改变了，所以数据分析也不是那么复杂，一次就解决了，不需要每次都做，也不会搞得很复杂，数据分析也很快。我附上微信的数据模板，图表数据只是示例，大家主要参考模板分析的思维。
四、根据客服部门,产品部门以及物流部门反应的问题,数据分析要达到的目标是什么？
【题目】
“盲发快递”是一种常见诈骗方式，不法分子通过不同渠道获取客户信息后，不需客户下单就发货，利用到付款和实际货品的价格差获利。但往往因为单件金额不大，人们就选择不追究，“盲发快递”骗局也更易得逞。对此，你怎么看?
【参考答案】
“盲发快递”是一种新型的诈骗方式，严重危害消费者财产安全，污染互联网以及快递行业发展环境。必须引起我们的重视，坚决铲除危害社会的违法犯罪行为。
随着互联网的发展，人们越来越习惯于网购，调查结果显示我国网购用户达到7.37亿，快递物流行业因此应运而生，诈骗分子也盯上了这块肥肉。“盲发快递”以快递为掩护，利用快递费数额小，快递范围广，快递内容不详，快递信息隐蔽性高等特点，通过互联网收集消费者信息，盲目向消费者发送快递，谋取利益。盲发快递的背后是一条集购买个人信息、盲发快递、外包客服为一体的黑色产业链。
“盲发快递”之所以曝光率不高，犯罪分子逍遥法外的原因：
一方面是因为消费者可能认为是家人、朋友购买的或者是自己购买后忘记了而选择签收。签收后发现被骗又因为金额不大，维权成本高，而放弃报警，使得犯罪分子也愈加猖狂。
另一方面是因为互联网时代下 ，我们的个人不信息不断的暴露在他人面前，例如电商、外卖APP个人信息采集，快递面单未处理等都会使我们的个人信息泄露，为不法分子提供可乘之机。
但是无论诈骗金额多少，我们都应提高警惕，切实维护消费者利益，将犯罪苗头扼杀在摇篮里。
首先，对于快递公司来说，一方面要严格落实寄件实名制制度，保证寄件人姓名、电话、联系地址的真实性。另一方面快递公司要提高责任意识，拒绝与不法分子同流合污并积极主动配合消费者和相关部门做好维权等后续服务。不得以“签收即为验货，概不退货”的霸王条款，侵犯消费者合法权益。
其次，对于消费者来说，面对未知包裹，一定要先验货，发现异常拒绝签收。一但发现被骗，要提高维权意识，哪怕再小的的案件也要向警察或者快递部门投诉，记录在案。
最后，相关部门要深度落实《民法典》对群众个人信息的保护政策，加强对各类APP或网络平台进行监管，不得将个人信息用于商业或兑换利益。加强防诈骗宣传，提升群众维权意识，拓宽维权途径。
以上就是关于数据分析的目标用户相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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