九大常用資料分析方法

1、直接評判法

直接評判法即根據經驗直接判斷資料的好壞並給予評判，通常用於內部過往運營狀況評估，如評估近期閱讀量是否過低，評判近期銷售量是否異常，評估當日文章推送量是否正常。

直接評判法有兩個必要的條件：一是運營者有一定的新媒體運營經驗，能夠對跳出率，閱讀量等有正確的評估；二是經過加工處理的資料足夠直觀，可以直接代表某項資料的優缺點。

2、對比分析法

對比分析法，是將兩個或兩個以上的資料進行對比，分析差異進而揭示這些資料所代表的規律。

對比分析法包括橫向比較及縱向比較。橫向比較即同一時間下不同總體指標的對比，如今日頭條同領域作者文章閱讀量對比，粉絲數對比等；縱向比較不同時間條件下同一總體指標的對比，如本月文章閱讀量與上月閱讀量進行對比，本月粉絲增長數與上月增長數進行對比等。

通過對比分析，可以直接觀察到目前的運營水平，一方面找到當前已經處於優秀水平的方面，後續予以保持；另一方面及時發現當前的薄弱環節，重點突破。

3、分組分析法

分組分析法是指通過一定的指標，將物件統計分組並計算和分析，以便於深入瞭解所要分析物件的不同特徵，性質及相互關係的方法。

分組分析法遵循相互獨立，完全窮盡的列舉分析法原則。所謂相互獨立，即分組之間不能有交叉，組別之間具有明顯的差異性，每個資料只能歸屬於某一組；所謂完全窮盡，即分組中不要遺漏任何資料，保持完整性，各組的空間足以容納總體的所有資料。

4、結構分析法

結構分析法是在統計分組的基礎上，將組內資料與總體資料之間進行對比的分析方法。結構分析法分析各組部分佔總體的比例，屬於相對指標。

例如，新媒體運營團隊可以統計粉絲所在的地域分佈，統計出各個地方粉絲的佔比情況，此情景便屬於結構分析法。

5、平均分析法

例如，在分析今日頭條的文章閱讀量時，藉助Excel匯出的資料可以快速找到閱讀量大於平均值的文章，接下來可以繼續挖掘這些文章的標題，排版，配圖等規律，便於後續內容質量的提升。

6、矩陣分析法

矩陣分析法是一種定量分析問題的方法，它是指以資料兩個重要指標作為分析依據，並將這兩個指標作為橫，縱座標軸，構成四個象限，從而找出解決問題的辦法，為運營者提供資料參考。

例如，某餐飲企業的大眾點評評價分析，可以藉助四個象限“緊急且重要，重要但不緊急，緊急但不重要，不緊急也不重要”進行矩陣分析，並重點處理“緊急且重要”的事項。

7、漏斗圖分析法

漏斗圖分析法因展現形式如漏斗，故而得名。漏斗圖可以對文章閱讀量，產品購買量等情況進行逐層分析，展示整個關鍵路徑中每步的轉化情況。

重要強調的是，單一的漏斗圖難以衡量各個環節的好壞，運營者可以結合本節介紹的“對比分析法”，對同一環節不同時間對比，評估運營效果。

8、雷達圖分析法

雷達圖常用於指數分析，即通過對新媒體賬號的內容質量，領域專注等不同維度的計算而得出的客觀評分結果。分數越高，代表賬號的質量越好。可以利用雷達圖進行分析的指數，包括今日頭條指數，大魚號星級指數，百家號指數等。

9、迴歸分析法

迴歸分析法是通過研究事物發展變化的因果關係來預測事物發展走向，它是研究變數間相互關係的一種定量預測方法，又稱迴歸模型預測法或因果法。

例如，將今日頭條粉絲資料匯出到Excel表格，對累計粉絲數進行一元線性分析，就可以嘗試預測某個時間的粉絲量。