九大常用數據分析方法?直接評判法直接評判法即根據經驗直接判斷數據的好壞并給予評判，通常用于内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，我來為大家講解一下關于九大常用數據分析方法?跟着小編一起來看一看吧!

九大常用數據分析方法

直接評判法

直接評判法即根據經驗直接判斷數據的好壞并給予評判，通常用于内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，閱讀量等有正确的評估；二是經過加工處理的數據足夠直觀，可以直接代表某項數據的優缺點。

對比分析法

對比分析法，是将兩個或兩個以上的數據進行對比，分析差異進而揭示這些數據所代表的規律。

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标的對比，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标的對比，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于優秀水平的方面，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。

分組分析法

分組分析法是指通過一定的指标，将對象統計分組并計算和分析，以便于深入了解所要分析對象的不同特征，性質及相互關系的方法。

分組分析法遵循相互獨立，完全窮盡的枚舉分析法原則。所謂相互獨立，即分組之間不能有交叉，組别之間具有明顯的差異性，每個數據隻能歸屬于某一組；所謂完全窮盡，即分組中不要遺漏任何數據，保持完整性，各組的空間足以容納總體的所有數據。

結構分析法

結構分析法是在統計分組的基礎上，将組内數據與總體數據之間進行對比的分析方法。結構分析法分析各組部分占總體的比例，屬于相對指标。

例如，新媒體運營團隊可以統計粉絲所在的地域分布，統計出各個地方粉絲的占比情況，此情景便屬于結構分析法。

平均分析法

例如，在分析今日頭條的文章閱讀量時，借助Excel導出的數據可以快速找到閱讀量大于平均值的文章，接下來可以繼續挖掘這些文章的标題，排版，配圖等規律，便于後續内容質量的提升。

矩陣分析法

矩陣分析法是一種定量分析問題的方法，它是指以數據兩個重要指标作為分析依據，并将這兩個指标作為橫，縱坐标軸，構成四個象限，從而找出解決問題的辦法，為運營者提供數據參考。

例如，某餐飲企業的大衆點評評價分析，可以借助四個象限“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，并重點處理“緊急且重要”的事項。

漏鬥圖分析法

漏鬥圖分析法因展現形式如漏鬥，故而得名。漏鬥圖可以對文章閱讀量，産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，單一的漏鬥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。

雷達圖分析法

雷達圖常用于指數分析，即通過對新媒體賬号的内容質量，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，代表賬号的質量越好。可以利用雷達圖進行分析的指數，包括今日頭條指數，大魚号星級指數，百家号指數等。

回歸分析法

回歸分析法是通過研究事物發展變化的因果關系來預測事物發展走向，它是研究變量間相互關系的一種定量預測方法，又稱回歸模型預測法或因果法。

例如，将今日頭條粉絲數據導出到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。

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