数据分析报告.docx
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数据分析报告
网站分析基本度量练习题
1一次visit什么情况下会变成两次?
两次点击鼠标的时间不能超过10分钟
2UV中的V代表什么英文单词?
visitor
3如果网络分析软件记录你的网站一小时被访问10次visit=10,那么网站的UV=?
visit小于等于10
4如何描述UV与visit的对应关系?
visit小于UV,UV的数量是有重合的(如果你把各个页面的UVs数加总起来,是要远远大于网站的总UVs数的),但Visit没有重合,你把各个页面的Visits数量加总,总数刚好等于网站总的Visits。
难怪出现了Visits要小于Uniquevisitors的情况。
5网站一般会因是同一个IP而认定是UV吗?
为什么?
会
原因:
用户来自同一个IP地址,且浏览器版本相同,或者再加上发出请求的时间接近等,它就认为这一串的Request对应的一系列Visits是来自于同一个Visitor的,这个Visitor就成为这些Visits的UV了。
6你能想到与UV最近似的概念是什么?
唯一的访问者
7cookies是什么?
你会定期清除它吗?
Cookies是一种能够让网站服务器把少量数据储存到客户端的硬盘或内存,或是从客户端的硬盘读取数据的一种技术。
不会
8尝试设置清除cookie并分享
先打开控制面板----找到internet属性-----找出浏览历史记录-----选择退出时删除浏览记录或者直接点删除-----使用浏览器清楚浏览数据-----把所有选项勾上------点立即清理。
9PV的V与UV的V相同吗?
具体对应的英文单词是?
不相同
PV的V:
view
UV的V:
visitor
10一个PV是指从网站下载一个页面的请求,那么没有打开完成一个页面,PV会被记录+1吗?
会
11访问网站的进入页面,还没有完全打开就被关掉,这个网站多了一次什么记录?
Loss(丢失率)
12进入网站的EntryPage,显示完成后就shutdownthewebpage,这个网站多了一次什么记录?
BounceRate(蹦失率)
13bouncerate=?
请举出两种计算公式,简单描述他们的区别。
bouncerate=Single page Visits/TotalVisits
BounceRate=Single PV Visits/TotalVisits
区别:
与前者的差异在于,这个是单一PV的访问,而前者则是单一页面的访问。
如果用户访问一个页面,没有点击这个页面上的任何一个链接,但是却用鼠标点击了浏览器的“Refresh”按钮,即刷新(Reload,或者Refresh)了当前页面,这个时候,这个visit对这个页面的PV就不再是1,而是2。
这时对于BounceRate=Single PV Visits/TotalVisits的计算方法而言,这个visit就不再是SinglePVVisit了,也就不再算作一个Bounce。
GoogleAnalytics就是这样计算的。
对于Bounce=SinglePageVisits/TotalVisits的计算方法而言,用户仍然没有链接到其他页面,因此仍然还是一个SinglePageVisits,此时仍然会算作一个Bounce,Omniture则是这样计算的。
14CTR是什么意思?
你的网站的CTR=?
CTR:
点击率
CTR=Click/impressionClick(互联网用户点击这个广告的次数)impression(显示,指一个网站被显示了多少次,它就技术多少)
八爪鱼网页采集学习展示
1.什么是八爪鱼采集器
⏹八爪鱼是国内领先的免费互联网数据收集平台,可简单快速地将网页数据转化为结构化数据,并且提供基于云计算的大数据采集解决方案,实现精准高效,大规模的数据采集,以及提供数据下载。
⏹其相当于是Excel+数据库+BI(商务智能)平台的合成体
⏹规则配置简单,支持云采集,采集数据表格化,图文识别,定时自动采集,拖拽式的采集流程
八爪鱼能做到的功能:
1.金融数据,如季报,年报,财务报告,包括每日最新净值自动采集;
2.各大新闻门户网站实时监控,自动更新及上传最新发布的新闻;
3.监控竞争对手最新信息,包括商品价格及库存;
4.监控各大社交网站,博客,自动抓取企业产品的相关评论;
5.收集最新最全的职场招聘信息;
6.监控各大地产相关网站,采集新房二手房最新行情;
7.采集行业网站的产品目录及产品信息;
8.在各大电商平台之间同步商品信息,做到在一个平台发布,其他平台自动更新。
2.八爪鱼采集器操作流程
开始采集(新建任务)→任务名(屏蔽网页广告)(字符必须大于2个字符)→输入要采集的数据的网址→添加要提取的信息(关键字)→个人配置(需要手机的日期、启动方式、开始日期、启动时间等)→保存定时采集(旗舰版)→启动单机采集→导出数据或稍后导出
微信订阅号项目数据分析方案
具体的来分析一个订阅号的运营情况,主要是从用户的活跃度、基本功能的用户使用数据以及推送文章的热点度来分析。
1、从用户的活跃度来分析:
后台用户的消息和留言、阅读量和点赞、粉丝的关联分析。
通过这部分数据里了解不同类型文章、题材的推送用户的关注度、互动度、喜爱程度等问题,同时也能反映整个订阅号的受众人群,确定一个运营方向。
2、基本功能的用户使用数据分析:
基本菜单功能的设置数据、图文排版等进行分析。
通过对不同版本的菜单设置数据、图文排版的数据进行观察分析,可以看到不同版本用户的喜爱层度,能够改善用户的阅读体验、使用体验、互动体验。
同样能明确一个订阅号的风格定位。
3、推送文章的热点度数据分析:
●单篇文章的数据:
●
单篇文章具体数据:
●
全部图文的时间对比:
通过推送文章的具体数据分析可以分析看到不同题材的用户接受度,文章的主要传播渠道,用户的认同喜爱度,从而了解订阅号的一个运营状态,能给及时的通过数据来确定后续的运营计划。
在我们6人小组中,我们是如下安排:
●两人进行用户的活跃度数据分析;
●两人来分析基本功能的用户使用数据;
●两人每周对推送文章的热点度。
因为我们小组做“浮躁”微信订阅号的数据分析的目的就是对这3各部分的数据分析来确定以及调整订阅号的运营方向,运营风格,了解、挖掘用户的喜爱程度,清楚我们的用户群体。
微信订阅号项目数据分析报告
1、从用户的活跃度来分析:
阅读量和点赞:
题目
内别
时间
阅读
点赞
女孩,请不要看起来很贵
女性
5.2
808
21
比我爱你更像爱情的是在一起
情感
5.1
1357
20
当看到女生发自拍的时候
搞笑
3.1
333
12
人生无非幻乐一场,随意就好
音乐
2.27
1380
7
我曾也是那个无悔的少年
励志
2.20
500
12
在上面选取不同时间段的内容推送文章可以从阅读量来分析可以看出订阅号的用户更加喜欢女性情感、音乐一类的文章,这类文章有较高的阅读浏览量。
但音乐类的文章的阅读量虽然较高,但是用户的互动点赞量却是最低。
我们分析其中文章内容发现,文章内容不够犀利,给用户传递的观点不能和用户达成共鸣。
所以在后期的文章中我们会尽量避免这类问题,以提高用户的体验度。
2、基本功能的用户使用数据分析:
基本菜单功能的设置数据
菜单分析(2017-01-24至2017-02-23)
版本
一级菜单
二级菜单
菜单点击次数
菜单点击人数
人均点击次数
2017022201
历史推送
-
14
12
1.17
2017022201
关于浮躁
-
1
1
1
2017021802
历史消息
-
38
25
1.52
2017021802
关于我们
-
15
14
1.07
2017021801
历史消息
-
1
1
1
2017021801
关于我们
-
2
1
2
2017021201
情人节
-
37
27
1.37
2017021201
历史消息
-
59
35
1.69
2017021201
关于我们
-
19
15
1.27
2017012601
浮躁歌单
-
92
84
1.1
2017012601
历史消息
-
124
88
1.41
2017012601
关于我们
-
44
37
1.19
2017012502
浮躁歌单
-
7
7
1
2017012502
历史消息
-
7
6
1.17
2017012502
关于我们
-
2
2
1
2017012501
浮躁歌单
-
2
2
1
2017012501
历史消息
子菜单名称
2
2
1
2017012304
本周推荐
-
27
22
1.23
2017012304
历史消息
-
30
25
1.2
2017012304
关于我们
-
22
19
1.16
对菜单点击次数进行一个筛选,去掉次数低于20次的版本,然后根据人均点击次数的高低顺序排列可以得到这个月里最高点击的版本
版本
一级菜单
菜单点击次数
菜单点击人数
人均点击次数
2017012601
浮躁歌单
92
84
1.1
2017012304
关于我们
22
19
1.16
2017012601
关于我们
44
37
1.19
2017012304
历史消息
30
25
1.2
2017012304
本周推荐
27
22
1.23
2017021201
情人节
37
27
1.37
2017012601
历史消息
124
88
1.41
2017021802
历史消息
38
25
1.52
2017021201
历史消息
59
35
1.69
通过对上面数据的排名分析可以看出历史菜单栏的人平均点击次数次数较高,在2017012601版本的浮躁歌单的点击人数也比较其他版块较为高,可以发现历史菜单栏的版块设置是符合用户需求的,同时如浮躁歌单、情人节专题版块也是用户比较愿意点击阅读浏览的。
相对而言其他板块无论是从内容上还是用户的点击量来看,值得深度优化一下。
3、推送文章的热点度数据分析:
1月24日单篇文章一周数据
时间
图文页阅读-人数
图文页阅读-次数
从公众号会话打开-人数
从公众号会话打开-次数
从朋友圈打开-人数
从朋友圈打开-次数
分享转发-人数
分享转发-次数
微信收藏-人数
微信收藏-次数
2017/1/24
927
1133
12
20
905
1070
38
58
14
14
2017/1/25
484
590
6
6
477
573
11
13
5
5
2017/1/26
36
41
0
0
32
37
0
0
0
0
2017/1/27
9
9
0
0
9
9
0
0
0
0
2017/1/28
11
14
1
1
9
11
0
0
0
0
2017/1/29
10
10
0
0
9
9
0
0
0
0
2017/1/30
14
16
0
0
11
12
0
0
0
0
2月20日单篇文章一周数据
2017/2/20
233
320
13
19
222
297
12
16
2
2
2017/2/21
158
189
12
15
141
167
1
1
1
1
2017/2/22
22
23
3
3
15
15
0
0
0
0
2017/2/23
20
24
2
3
17
19
1
1
0
0
2017/2/24
15
16
1
1
14
15
0
0
1
1
2017/2/25
18
22
2
2
14
18
1
1
0
0
2017/2/26
5
5
0
0
3
3
0
0
0
0
5月2日单篇文章一周数据
2017/5/2
861
894
324
332
377
390
14
24
6
6
选取三个时间点的具体单篇文章数据的详情数据进行分析,可以看出首次传播的前两天的数据比例为2:
1然后大幅下跌。
说明我们的文章时效性很重要,存活的周期较短。
可以看出1月、2月的用户阅读来源主要是朋友圈,基本是用户分享后被2次曝光。
在5月可以看出公众号内直接曝光和被传播二次曝光的数据持平,可以判断用户的接受渠道在不断的转变,我们可与改变摘要、推送的方式来获得更多的曝光。
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