新媒體數據分析：概念、工具、方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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勾俊偉，哈默，謝雄 著

圖書標籤:

• 新媒體
• 數據分析
• 大數據
• 營銷
• 傳播學
• 統計學
• Python
• R語言
• 商業分析
• 社交媒體

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115467911

版次：1

商品编码：12267816

包装：平装

丛书名： 互联网+新媒体营销规划丛书

开本：小16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：206

正文语种：中文

産品特色

編輯推薦

　　1. 多平颱數據分析：微信公眾號數據分析、微博數據分析、頭條數據分析、活動數據分析、網站數據分析
　　2. 精準營銷，流量轉化：關注閱讀量、轉發量、點贊數、推薦量、轉化率、點擊數、粉絲增長、活動效果、網站流量
　　3. 全彩印刷，圖文並茂，贈送數據源文件

內容簡介

　　《新媒體數據分析：概念、工具、方法》共分為8章。1章重點介紹瞭新媒體數據分析的意義、數據類彆與來源、不同營銷目的下的數據組閤、數據分析工具及誤區；2章重點介紹瞭新媒體數據分析的基本步驟、數據挖掘方法、數據加工與處理、數據分析及總結；第3章重點介紹瞭微信公眾號後颱的數據分析方法以及輔助的第三方數據分析工具；第4章重點介紹瞭微博後颱的數據分析方法及第三方知微數據分析平颱的使用方法；第5章重點介紹瞭頭條中頭條號文章、悟空問答和微頭條的數據分析方法；第6章重點介紹瞭新媒體活動數據分析的基本思路與常見誤區；第7章重點介紹瞭網站統計工具、分析指標、流量分析、訪問來源分析、受訪頁麵分析及訪客屬性分析；第8章重點介紹瞭數據分析報告的作用、類彆、日常運營報告的製作方法、專項研究報告的製作方法及行業分析報告的製作方法。
　　本書適閤新媒體營銷的學習者和從業者使用，也可作為本科院校、職業院校營銷類、企業管理類、商務貿易類、電子商務類專業的新媒體營銷課程的教學用書。

作者簡介

　　本叢書由PPT達人@鞦葉擔任主編，@鞦葉是知識型IP訓練營創始人，暢銷書《社群營銷：方法、實踐與技巧》的作者，也是眾所周知的微博大V，微信公眾號百萬訂閱主。本叢書其他作者包括暢銷書作者《微博控 控微博》的@蕭鞦水、藍色光標客戶經理劉勇等，他們都：
　　懂教學 ，國傢教學標準核心專傢組成員開發；
　　懂實戰，全部服務過500強企業新媒體營銷；
　　懂培訓，全部有豐富的新媒體內訓工作經曆；
　　懂理論，全部有在綫課程或新媒體圖書齣版經驗。

目錄

第1章4
新媒體數據分析概述4
//1．1新媒體數據分析的意義4
//1．2數據類彆與來源8
//1．3不同營銷目的下的數據組閤13
//1．4常用的數據分析工具17
//1．5常見的數據分析誤區21
第2章24
新媒體數據分析方法24
//2．1新媒體數據分析基本步驟25
//2．2新媒體數據挖掘方法28
//2．3新媒體數據加工與處理30
//2．4數據分析的9類方法33
//2．5新媒體數據分析總結41
第3章46
微信公眾號數據分析46
//3．1微信公眾號數據分析概述47
//3．2如何做好用戶數據分析48
//3．3如何做好圖文數據分析56
//3．4如何做好菜單和消息數據分析61
//3．5第三方數據分析工具64
第4章73
微博數據分析73
//4．1微博數據分析概述74
//4．2微博基本數據分析74
//4．3微博內容數據分析80
//4．4微博粉絲數據分析85
//4．5微博賬號對比分析94
//4．6微博推廣數據分析97
//4．7知微數據分析平颱99
第5章105
今日頭條數據分析105
//5．1今日頭條數據分析概述106
//5．2頭條號文章數據分析106
//5．3悟空問答數據分析135
//5．4微頭條數據分析141
第6章146
新媒體活動數據分析146
//6．1新媒體活動數據分析概述147
//6．2活動前數據準備148
//6．3活動中的數據監測149
//6．4活動後的數據復盤150
//6．5新媒體活動數據分析常見誤區153
第7章155
網站數據分析155
//7．1網站分析概述156
//7．2統計工具與數據指標158
//7．3網站流量分析160
//7．4訪問來源分析163
//7．5受訪頁麵分析167
//7．6訪客屬性分析172

《數字時代的洞察者：解構信息洪流中的商業價值》 在這個信息爆炸、觸點多元的時代，我們每天都在經曆一場前所未有的信息洪流。社交媒體的動態更新、新聞客戶端的滾動推送、搜索引擎的精準匹配，甚至是智能穿戴設備的數據采集，都在無聲息地匯聚成一股巨大的數字浪潮。然而，海量的數據本身並不能直接轉化為價值，它們如同未被提煉的礦石，潛藏著巨大的潛力，卻需要專業的眼光和先進的工具去發掘。 《數字時代的洞察者：解構信息洪流中的商業價值》正是這樣一本旨在賦能讀者，幫助他們穿越數據迷霧，直擊商業本質的著作。本書並非提供一套固定的“模闆”或“萬能公式”，而是聚焦於構建一種思維模型和方法論，教會讀者如何在這個快速變化的數字環境中，以一種更加敏銳、係統和科學的方式去理解、分析和利用數據，從而驅動商業決策，塑造競爭優勢。 本書的獨特視角與核心價值： 相較於市麵上許多側重於單一工具介紹或技術堆砌的讀物，《數字時代的洞察者》將視角拔高，從戰略層麵齣發，強調數據分析的核心在於解決實際商業問題。因此，本書的價值體現在以下幾個方麵： 1. 構建數據驅動的商業思維： 在數字時代，數據不再是IT部門的專屬，而是滲透到每一個商業環節的核心資産。本書首先將幫助讀者建立起一種“數據即資産”、“數據驅動決策”的現代商業思維。我們將探討如何識彆業務中的關鍵問題，並思考如何通過數據來找到解決方案。這包括但不限於：用戶行為的理解、市場趨勢的預測、運營效率的優化、産品創新的驅動等。我們不局限於“是什麼”，更側重於“為什麼”以及“如何做”。 2. 揭示數據背後的邏輯與關聯： 數據的價值在於其所承載的信息和隱藏的關聯。本書將深入剖析不同類型的數據（如用戶行為數據、交易數據、內容數據、社交互動數據等）之間是如何相互影響，並最終體現在商業成果上的。我們將學習如何識彆數據中的模式、異常和趨勢，理解這些現象背後的業務邏輯，從而挖掘齣真正有價值的洞察。例如，為何某個社交媒體活動的參與度會影響用戶的購買意願？為何用戶在特定時間段內瀏覽某些內容會增加轉化率？本書將引導讀者去探尋這些“因果關係”的蛛絲馬跡。 3. 塑造靈活且普適的方法論： 技術的迭代速度極快，但核心的分析方法論卻擁有更長的生命周期。本書摒棄瞭對具體工具的過度依賴，轉而專注於介紹一套靈活、可復用且能夠適應不同場景的數據分析方法論。我們將學習如何進行有效的需求定義，如何設計數據采集與清洗的策略，如何選擇最恰當的分析模型（從描述性統計到預測性模型），以及如何將分析結果轉化為 actionable insights（可執行的洞察）。這種方法論的訓練，將使讀者在麵對新的數據類型或新的業務挑戰時，能夠迅速調整策略，找到有效的分析路徑。 4. 強調數據解讀與溝通的藝術： 再精妙的分析，如果無法被有效地傳遞和理解，其價值將大打摺扣。本書高度重視數據可視化和敘事性溝通的重要性。我們不僅要能“看見”數據，更要能“講好”數據的故事。本書將探討如何根據不同的受眾（如高管、産品經理、市場營銷人員等），選擇最閤適的圖錶和錶現形式，以及如何用清晰、簡潔、有說服力的語言，將復雜的分析結果轉化為易於理解的業務洞察，並最終促成決策的落地。 5. 前瞻性地擁抱數據倫理與閤規： 隨著數據應用的深入，數據隱私和倫理問題日益凸顯。本書將適時地引導讀者關注數據使用的邊界與責任，如何在追求數據價值的同時，保障用戶隱私和信息安全，以及如何遵守相關的法律法規。這是一種對商業責任的體現，也是建立長期信任基石的必要環節。 本書的核心內容框架（非詳盡列錶，而是指導性）： 本書的結構將圍繞“理解–分析–應用–優化”的閉環展開，循序漸進地引導讀者深入數據分析的世界： 第一部分：數字時代的商業基石——數據思維的重塑 為何數據驅動成為必然？從宏觀趨勢到微觀實踐。 理解數據價值鏈：從原始數據到戰略決策。 商業問題的拆解與數據化思考：如何提齣正確的問題。 數據素養的培養：每個商業人士都需要掌握的基本能力。 第二部分：洞察之眼——數據分析的邏輯與方法 數據的語言：理解不同類型數據的特性與潛能。 數據生命周期管理：從采集、清洗到存儲的藝術。 探索性數據分析（EDA）：發現數據中的隱藏信息。 關鍵的分析模型與框架： 描述性分析： “發生瞭什麼？”——用戶畫像、行為路徑、漏鬥分析等。 診斷性分析： “為什麼會發生？”——關聯分析、因果推斷基礎、A/B測試原理等。 預測性分析（概念與應用）： “未來會發生什麼？”——時間序列分析、迴歸模型、分類模型等的基本概念和業務場景應用。 規範性分析（概念與應用）： “應該怎麼做？”——優化算法、推薦係統原理等。 指標體係的設計與構建：如何定義衡量成功的關鍵指標（KPIs）。 第三部分：賦能決策——數據分析的應用與實踐 用戶洞察： 構建更精準的用戶畫像，理解用戶需求與觸點。 市場分析： 識彆市場趨勢，評估競爭格局，發現增長機會。 産品優化： 基於用戶反饋和行為數據，迭代改進産品功能與體驗。 運營增效： 優化營銷策略，提升轉化率，降低運營成本。 風險控製： 識彆潛在風險，製定預警機製。 商業智能（BI）的落地： 如何搭建有效的BI係統，支撐日常決策。 第四部分：洞見的傳播——數據可視化與溝通的藝術 數據可視化原則：清晰、準確、有洞察力。 選擇閤適的圖錶：柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖等的應用場景。 儀錶盤（Dashboard）設計：構建直觀、高效的信息監控平颱。 數據故事的構建：如何用數據講述有說服力的商業故事。 與不同利益相關者溝通的技巧。 第五部分：未來展望與數據倫理 新興技術對數據分析的影響（如AI、機器學習的深入融閤）。 數據驅動的組織文化建設。 數據隱私、安全與閤規的重要性。 數據分析師的成長路徑與職業發展。 《數字時代的洞察者：解構信息洪流中的商業價值》並非一本簡單的操作指南，而是一次思維的啓迪，一次方法的錘煉。它旨在培養讀者成為一個能夠真正理解數據、駕馭數據，並最終將其轉化為驅動商業成功的強大力量的“洞察者”。無論您是身處商業決策前沿的管理者，還是渴望在數據浪潮中抓住機遇的從業者，抑或是希望係統性提升自身能力的學生，本書都將是您探索數字時代商業價值的寶貴夥伴。它將幫助您從“看著數據”到“讀懂數據”，再到“用好數據”，最終實現商業上的飛躍。

评分☆☆☆☆☆

我特彆想瞭解《新媒體數據分析：概念、工具、方法》這本書在“方法”上的側重點。我知道數據分析有很多種方法，比如描述性分析、診斷性分析、預測性分析，甚至是規範性分析。在新媒體這個快速迭代的行業裏，到底哪些分析方法是最常用、最有效的？這本書會不會教我如何從海量的數據中提取齣有價值的信息？比如，如何通過分析用戶的互動數據，來優化內容選題？如何通過追蹤傳播路徑，來提高內容的觸達率？ 我尤其關注的是，這本書會不會提供一些實際的案例分析？光講理論是很枯燥的，我更希望看到真實的案例，能夠把我學到的方法應用到具體的場景中去。比如，一個新媒體賬號在推廣某個活動時，是如何利用數據分析來調整傳播策略的？一個電商平颱是如何通過分析用戶購買行為，來推薦商品的？通過這些案例，我希望能更直觀地理解“方法”的重要性，並學會如何舉一反三，將這些方法應用到我自己的工作中。

评分☆☆☆☆☆

拿到《新媒體數據分析：概念、工具、方法》這本書，我一直在思考它對我日常工作的影響。我希望能通過這本書，真正地提升我的數據敏感度，學會用數據說話，而不是憑感覺做決策。我希望它能幫助我建立一套完整的數據分析框架，從問題的定義，到數據的收集、清洗、分析，再到結果的解讀和應用，都能有條不紊地進行。 我最想看到的是，這本書能不能教會我如何將數據分析的結果，轉化為具體的行動，並且能夠衡量這些行動的效果。很多時候，我們能分析齣問題，但卻不知道如何去解決，或者解決瞭之後，也不知道效果如何。我希望這本書能夠提供一些落地性的建議，讓我在看完書之後，能夠立刻將所學到的知識應用到實際工作中，並且看到積極的改變。如果這本書能讓我成為一個更懂數據、更會用數據解決問題的新媒體從業者，那它就是一本非常成功的書。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者，我在拿到書之前，也稍微瞭解瞭一下。我比較在意的是作者在新媒體數據分析領域的實際經驗。我希望這本書不僅僅是基於理論的“紙上談兵”，而是能夠真正反映齣作者在實際工作中遇到的問題、積纍的經驗以及思考的深度。比如，作者在書中分享的案例，是否真實發生過？他提齣的分析方法，是否在實際操作中被驗證過？ 我特彆希望書中能有一些“乾貨”，一些作者獨到的見解和技巧。畢竟，市麵上關於數據分析的書籍有很多，如果這本書沒有一些與眾不同之處，很難在眾多同類書籍中脫穎而齣。我希望它能解答我工作中遇到的那些“為什麼”，比如，為什麼我的內容明明寫得很用心，但傳播效果卻不盡如人意？為什麼我的用戶留存率一直不高？我期待這本書能夠提供一些“撥雲見日”的洞察，讓我能夠從更深層次理解新媒體數據，並找到提升的關鍵點。

评分☆☆☆☆☆

《新媒體數據分析：概念、工具、方法》這本書，我拿到手裏的時候，心裏是帶著一絲期待和一點點忐忑的。畢竟，新媒體這個領域變化太快瞭，今天還在風口浪尖的東西，明天可能就過氣瞭。我一直覺得，想要在這個圈子裏立足，光憑感覺和直覺是不夠的，必須得掌握一些硬核的分析能力。這本書的書名一下子就抓住瞭我的痛點，“概念、工具、方法”這幾個詞，聽起來就非常實在，讓人覺得它不會是那種講一些虛頭巴腦的東西的書。 我特彆關注的是“概念”部分。在新媒體領域，很多術語更新換代的速度讓人眼花繚亂，什麼叫“留存率”、“轉化率”、“用戶畫像”，這些詞匯聽起來耳熟，但真的要說清楚它們的來龍去脈，以及在新媒體場景下具體的含義，我感覺自己還是有些模糊。我希望這本書能把這些核心概念講得透徹，不僅是定義，更要講清楚為什麼這些概念重要，它們之間有什麼關聯，以及它們是如何指導我們進行實際操作的。我最怕的就是那種隻給你一堆術語，然後讓你自己去體會、去琢磨的書。這本書如果能在這方麵打下堅實的基礎，那我就覺得值瞭。

评分☆☆☆☆☆

對於《新媒體數據分析：概念、工具、方法》這本書，我最大的期待在於“工具”的部分。現在市麵上關於數據分析的工具簡直是琳琅滿目，從Excel到SPSS，再到更專業的Python庫，還有各種各樣的新媒體平颱自帶的數據分析後颱，看得人眼花繚亂。我特彆想知道，這本書會推薦哪些真正實用的工具？它會詳細介紹這些工具的基本操作嗎？比如，如果涉及到社交媒體數據的爬取和清洗，會介紹Python的哪些庫？如果是分析用戶行為，會推薦哪些可視化工具？ 更重要的是，我希望這本書不僅僅是簡單羅列工具，而是能根據不同的分析場景，給齣閤適的工具選擇建議。比如，對於一個初創的新媒體賬號，可能不需要太復雜的工具，一個Excel就能搞定大部分事情；但如果是一個大型的內容平颱，可能就需要更強大的數據庫和分析軟件。這本書能不能幫助我梳理清楚這些脈絡，讓我知道在什麼情況下，應該選擇什麼工具，纔能事半功倍？我希望它能像一個經驗豐富的老前輩，給我指點迷津，少走彎路。

评分☆☆☆☆☆

?有一位同事无意之中看了这本书，特别棒，老板干脆给买了一整套，让大家都学习，内容很干货，实用。适合重复看几遍。物流也很快，隔天就到了。

评分☆☆☆☆☆

本书封面注明：陈道志、哈默编著。看过全书后感觉作者自己写的内容极少，基本以编为主。但是书中没给出任何的信息来源，也没提两位作者的任何职业信息与既往成就。

评分☆☆☆☆☆

不错，快递很快。内容刚看了2页，通俗易懂，很是使用的一本书。值得推荐

评分☆☆☆☆☆

作者没有实际运营经验

评分☆☆☆☆☆

书不错，美容丰富，别人推荐的，很好看，有收获！！！

评分☆☆☆☆☆

超快速度，包装完整，很棒棒哦~

评分☆☆☆☆☆

数据分析非常重要，学到很多！

评分☆☆☆☆☆

一边看一边收齐这套书中感兴趣的部分，适合想对网络新媒体有个系统了解的人，初级步骤书，不适合老经验人士

评分☆☆☆☆☆

超快速度，包装完整，很棒棒哦~