新媒体数据分析的意义（新媒体数据分析的意义主要体现在哪些方面）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于新媒体数据分析的意义的问题，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:

• 1、大数据对营销有什么价值和意义

• 2、企业新媒体运营的最终目的是

• 3、如何理解新媒体

• 4、数据分析员是什么职业，未来前景如何

一、大数据对营销有什么价值和意义

大数据营销的主要价值源于以下十个方面。

1、用户行为与特征分析

显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

2、精准营销信息推送支撑

过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

3、引导产品及营销活动投用户所好

如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

4、竞争对手监测与品牌传播

竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

5、品牌危机监测及管理支持

新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

6、企业重点客户筛选

许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

7、大数据用于改善用户体验

要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。

8、SCRM中的客户分级管理支持

面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

9、发现新市场与新趋势

基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的DavidRothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

10、市场预测与决策分析支持

对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

二、企业新媒体运营的最终目的是

企业新媒体运营的最终目的是为企业赚钱。

新媒体运营的最终目的是为企业赚钱，想要达到这个最终目标，就需要做好引流、促活、留存、变现、推荐等各环节。企业的新媒体运营，其实是通过新媒体的手段帮助企业获得潜在客户，并且将这一部分的潜在客户转化为付费客户，并通过售后服务帮助用户完成购买产品的目标，实现产品的推荐和复购。

新媒体运营的岗位职责

1、负责互联网自媒体平台的日常运营及推广工作。

2、独立运营各种平台，策划优质文章和宣传模式，有内容的文章和服务。

3、数据分析：新媒体工作也是数据运营的工作，每天都要盯着后台数据。阅读、互动、分享、留言评论，你要了解每个曲线的峰、谷出现的原因，预测它的趋向，并能对着后台那堆看起来枯燥乏味的数据讲出一大堆故事来。

4、运营增加粉丝数，提高平台关注度和粉丝的活跃度，经常性与粉丝互动，

5、分析网友使用习惯、情感及体验感受，更新掌握新闻热点，有效完成专题策划活动，

6、紧跟各种平台的发展趋势，与用户互动互关，创新运营模式，

7、用户运营：充分了解用户需求，收集用户反馈，分析用户行为及需求；这样才能把握用户需求，了解受众群体，勾勒用户画像，然后针对性地强化与用户的沟通交流，才懂得怎样跟他们聊天，也知道被用户撩的时候怎么应对。

三、如何理解新媒体

是指当下万物皆媒的环境，简单说：新媒体是一种环境。

新媒体涵盖了所有数字化的媒体形式。包括所有数字化的传统媒体、网络媒体、移动端媒体、数字电视、数字报刊杂志等。

一个相对的概念，是报刊、广播、电视等传统媒体以后发展起来的新的媒体形态，包括网络媒体、手机媒体、数字电视等。

新媒体亦是一个宽泛的概念，利用数字技术、网络技术，通过互联网、宽带局域网、无线通信网、卫星等渠道，以及电脑、手机、数字电视机等终端，向用户提供信息和娱乐服务的传播形态。严格地说，新媒体应该称为数字化新媒体。

新媒体具备：

1、价值

就媒体本身意义而言，媒体是具备价值的信息载体。载体具备一定的受众，具备信息传递的时间，具备传递条件，以及具备传递受众的心理反应的空间条件。这些综合形成媒体的基本价值。这个载体本身具备其价值，加之所传递信息本身的价值，共同完成媒体存在的价值。这个也就是媒体存在价值。即便理念上新形式上新科技进步也具备一定受众，但是媒体成本远高于受众所带来的商业效益，亦不能形成媒体的有效价值。

比如近几年来由于媒体的发展，各类媒体风暴市场，但是经过市场考验的留下来的却少之又少。其中有一些就是因为其没有深入调研媒体核心价值所在而盲目拷贝别人的理念导致失败的。或者是由于理念过于超前不能被市场认可，没有深度分析消费者形态而强加细分难以体现媒体的基本价值，或者基本价值与市场不协调导致失败的。原因诸多，不一一赘述。

2、原创性

新媒体之所以称之为新，就新在这里。应该具备基本的原创性。这里的原创性，区别于一般意义上个人或个

移动互联网

别团体单独的原创性，应该一段特定的时间内时代所赋予的新的内容的创造，一种区别于前面时代所具备的内容上形式上理念上的更革新的一种创新。更具备广泛意义的创新。比如，分众传媒就是一种新媒体，具备原创性，它之所以可以称为原创是因为它把原有的媒体形式嫁接到特定的空间上，形式上是嫁接，理念上却是原创。但是那时的聚众或者当下更多家类似媒体，都是新媒体典范，他们或者是不谋而合或者是复制，这个原创是这个特定的时间内时代的原创，仍可称其为具备原创性的一面。而这个原创是理念上创新的典范。

当时兴起的分众传媒、聚众传媒、框架传媒等细分受众的媒体都是在媒体理念上具有一定意义的原创性。以及后起细分到社区的安康、细分到医院的炎黄、互力等媒体，虽然复制了分众的细分概念，也不失为理念上创新应用成功的典范。

3、效应

效应是在一定环境下，因素和结果而形成的一种因果现象。新媒体必须具备形成特定效应的特性。或者说新媒体必须具备形成一种更新的效应的特性。新媒体必须具备影响特定时间内特定区内的人的视觉或听觉反映的因素，从而导致产生相应的结果。网络在90年代中期接入我国，属于一种新型的信息载体，而且形成了巨大的效应，在特定区域特定时间内几乎改变了人的生活方式。这种效应必然产生特定的结果。由于这个效应得变化发展，不排除新媒体可以发展成为主流媒体的可能，也就是新媒体在一定的时机也可以脱离新媒体概念限制。所有的概念都是随着发展而变化。

关于效应的说法，举一个例子即可言明。分众无线，以手机信息为载体传播广告信息，这样的应时代需要而诞生的媒体，是新媒体。虽然是手机屏幕上的广告，但是却形成了一定的效应，惊动了央视315，可见一斑。对于无线媒体，将来市场空间不可限量，虽然分众无线遭遇滑铁卢，那是有具体执行上的原因而导致的，这样一种媒体形式不会消失而且会有更进一步的发展，而且会更绿色更健康发展。

4、生命力

新媒体作为媒体而存在，必须有一定生命力。或长或短必须有其存在期间的价值体现，而这个价值体现的长短，就是生命周期。由于近几年我国媒体的发展迅速，新媒体的发展日新月异，由于各类细分性媒体这种细分思维的影响，各种形式的创意嫁接层出不穷。但是就其形式新技术新并不能决定其存在的价值，在无情的市场面前，折戟沉沙的数不胜数。就其原因就是他们没有把握住新媒体的核心价值是什么，而盲目生搬硬套，导致媒体不具备一定的生命力。因而这些在混乱中夭亡的媒体不能算是媒体，更不能称其为新媒体。

佐证此例也可以用分众无线的例子，分众无线虽然因种种原因告停，但是这种模式或者说这个概念将会无限延续并得到创新发展，所以人可以称其为新媒体。

公共汽车视频媒体，地铁视频、超市卖场视频，有媒体效应有媒体价值，在一定的时间范围内也具备一定的生命力，当属新媒体之列。至于个别企业能否长久发展，一是看其执行力，二是看企业的创新发展能力。

综上所述，可以得出结论。真正意义的新媒体可简言之VOEL媒体，或者除却基本价值的概念，称其为OEL媒体。

当然也许还有更多的因素左右新媒体的存在与发展，但是就时下一般意义而言“新媒体”的概念可以由此四个核心内容而相对界定。新媒体就是必须具备VOEL四个必备要素，因此真正意义上的新媒体可以简称为VOEL媒体或OEL媒体，用以区别于狭义上的个别性新的媒体。这四个要素可以涵

户外LED

盖其理念上的革新、技术上的创新或者形式上的革新。至于是否运用到高科技，不是决定其新旧的关键，更不能决定其在一定时间内存在的价值。

也有一些不容易区分的概念，比如网络15年在中国的发展，已经渐渐影响了大多数人的生活，一定得时候网络是可以脱离新媒体概念而形成独立存在自己的媒体概念。但是网络中的具体的一些新颖的媒体形式，或者新兴的一些因网络而产生的信息通道，也是可以成为新媒体。比如腾讯、开心网、以及个人博客这些具体项目的创新也是新媒体的典范，而且形成了一定的效应。类似的概念再比如电视购物，虽然电视是传统媒体，但是电视购物作为新兴起而且具备一定意义上理念的创新也具备相当的市场需求而产生，当属新媒体之列。

在这四个核心内容的基础上，尚可依据其理念或者形式上的差别简单区分如下。

就其理念而言：可分为：细分受众类的，如楼宇媒体、社区媒体、医院媒体、娱乐场所媒体、手机短信彩信手机报媒体等；相对广众的，如公车视频、地铁视频、网络媒体、卖场视频、人口聚集处互动网络媒体终端机等。

就其形式上而言：有室外媒体，楼宇、社区、公车视频等均在此列，有无线形式的，如彩信类、手机报、网络。

就其关注度区分：有强制性关注的，如楼宇、电梯、短信等；有选择性关注的，如网络博客、网络互动、电视购物等。

四、数据分析员是什么职业，未来前景如何

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。

一、数据分析师培养的意义

（一）数据分析师的培养符合国家战略

为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。

（二）数据分析师的就业前景光明

在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。

在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。

二、数据分析师职业素养的培养

通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：

（一）数据分析师的职业内涵

数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。

目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。

（二）数据分析师的知识要求

掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。

（三）数据分析师的能力要求

对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。

（四）数据分析师的岗位职责

承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。

三、数据分析师的培养方案

培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。

（一）培养目标

为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。

（二）课程体系设立原则

在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。

1. 多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。

2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。

3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。

（三）课程体系的基本框架

在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个小学期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。

四、数据分析师培养过程中的策略

（一）教学内容整合策略

在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。

（二）实验环节设置策略

找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。

（三）软件教学安排策略

为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程，实现软件教学层次化。

（四）实践课程操作策略

为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。

（五）拓展课程设计策略

聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。

五、数据分析师培养的保障措施

（一）整合各种教育资源，提高教学效率

没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级学院应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。

数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。

（二）建立导师制，强化教师的指导作用

为提高学生数据分析的水平，进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”；到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。

（三）充分利用各级社团组织，

开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。

（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣

评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。

总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。

以上就是关于新媒体数据分析的意义相关问题的回答。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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