新媒体数据分析：概念、工具、方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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勾俊伟，哈默，谢雄 著

图书标签:

• 新媒体
• 数据分析
• 大数据
• 营销
• 传播学
• 统计学
• Python
• R语言
• 商业分析
• 社交媒体

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

产品特色

编辑推荐

　　1. 多平台数据分析：微信公众号数据分析、微博数据分析、头条数据分析、活动数据分析、网站数据分析
　　2. 精准营销，流量转化：关注阅读量、转发量、点赞数、推荐量、转化率、点击数、粉丝增长、活动效果、网站流量
　　3. 全彩印刷，图文并茂，赠送数据源文件

内容简介

　　《新媒体数据分析：概念、工具、方法》共分为8章。1章重点介绍了新媒体数据分析的意义、数据类别与来源、不同营销目的下的数据组合、数据分析工具及误区；2章重点介绍了新媒体数据分析的基本步骤、数据挖掘方法、数据加工与处理、数据分析及总结；第3章重点介绍了微信公众号后台的数据分析方法以及辅助的第三方数据分析工具；第4章重点介绍了微博后台的数据分析方法及第三方知微数据分析平台的使用方法；第5章重点介绍了头条中头条号文章、悟空问答和微头条的数据分析方法；第6章重点介绍了新媒体活动数据分析的基本思路与常见误区；第7章重点介绍了网站统计工具、分析指标、流量分析、访问来源分析、受访页面分析及访客属性分析；第8章重点介绍了数据分析报告的作用、类别、日常运营报告的制作方法、专项研究报告的制作方法及行业分析报告的制作方法。
　　本书适合新媒体营销的学习者和从业者使用，也可作为本科院校、职业院校营销类、企业管理类、商务贸易类、电子商务类专业的新媒体营销课程的教学用书。

作者简介

　　本丛书由PPT达人@秋叶担任主编，@秋叶是知识型IP训练营创始人，畅销书《社群营销：方法、实践与技巧》的作者，也是众所周知的微博大V，微信公众号百万订阅主。本丛书其他作者包括畅销书作者《微博控 控微博》的@萧秋水、蓝色光标客户经理刘勇等，他们都：
　　懂教学 ，国家教学标准核心专家组成员开发；
　　懂实战，全部服务过500强企业新媒体营销；
　　懂培训，全部有丰富的新媒体内训工作经历；
　　懂理论，全部有在线课程或新媒体图书出版经验。

目录

第1章4
新媒体数据分析概述4
//1．1新媒体数据分析的意义4
//1．2数据类别与来源8
//1．3不同营销目的下的数据组合13
//1．4常用的数据分析工具17
//1．5常见的数据分析误区21
第2章24
新媒体数据分析方法24
//2．1新媒体数据分析基本步骤25
//2．2新媒体数据挖掘方法28
//2．3新媒体数据加工与处理30
//2．4数据分析的9类方法33
//2．5新媒体数据分析总结41
第3章46
微信公众号数据分析46
//3．1微信公众号数据分析概述47
//3．2如何做好用户数据分析48
//3．3如何做好图文数据分析56
//3．4如何做好菜单和消息数据分析61
//3．5第三方数据分析工具64
第4章73
微博数据分析73
//4．1微博数据分析概述74
//4．2微博基本数据分析74
//4．3微博内容数据分析80
//4．4微博粉丝数据分析85
//4．5微博账号对比分析94
//4．6微博推广数据分析97
//4．7知微数据分析平台99
第5章105
今日头条数据分析105
//5．1今日头条数据分析概述106
//5．2头条号文章数据分析106
//5．3悟空问答数据分析135
//5．4微头条数据分析141
第6章146
新媒体活动数据分析146
//6．1新媒体活动数据分析概述147
//6．2活动前数据准备148
//6．3活动中的数据监测149
//6．4活动后的数据复盘150
//6．5新媒体活动数据分析常见误区153
第7章155
网站数据分析155
//7．1网站分析概述156
//7．2统计工具与数据指标158
//7．3网站流量分析160
//7．4访问来源分析163
//7．5受访页面分析167
//7．6访客属性分析172

《数字时代的洞察者：解构信息洪流中的商业价值》 在这个信息爆炸、触点多元的时代，我们每天都在经历一场前所未有的信息洪流。社交媒体的动态更新、新闻客户端的滚动推送、搜索引擎的精准匹配，甚至是智能穿戴设备的数据采集，都在无声息地汇聚成一股巨大的数字浪潮。然而，海量的数据本身并不能直接转化为价值，它们如同未被提炼的矿石，潜藏着巨大的潜力，却需要专业的眼光和先进的工具去发掘。 《数字时代的洞察者：解构信息洪流中的商业价值》正是这样一本旨在赋能读者，帮助他们穿越数据迷雾，直击商业本质的著作。本书并非提供一套固定的“模板”或“万能公式”，而是聚焦于构建一种思维模型和方法论，教会读者如何在这个快速变化的数字环境中，以一种更加敏锐、系统和科学的方式去理解、分析和利用数据，从而驱动商业决策，塑造竞争优势。 本书的独特视角与核心价值： 相较于市面上许多侧重于单一工具介绍或技术堆砌的读物，《数字时代的洞察者》将视角拔高，从战略层面出发，强调数据分析的核心在于解决实际商业问题。因此，本书的价值体现在以下几个方面： 1. 构建数据驱动的商业思维： 在数字时代，数据不再是IT部门的专属，而是渗透到每一个商业环节的核心资产。本书首先将帮助读者建立起一种“数据即资产”、“数据驱动决策”的现代商业思维。我们将探讨如何识别业务中的关键问题，并思考如何通过数据来找到解决方案。这包括但不限于：用户行为的理解、市场趋势的预测、运营效率的优化、产品创新的驱动等。我们不局限于“是什么”，更侧重于“为什么”以及“如何做”。 2. 揭示数据背后的逻辑与关联： 数据的价值在于其所承载的信息和隐藏的关联。本书将深入剖析不同类型的数据（如用户行为数据、交易数据、内容数据、社交互动数据等）之间是如何相互影响，并最终体现在商业成果上的。我们将学习如何识别数据中的模式、异常和趋势，理解这些现象背后的业务逻辑，从而挖掘出真正有价值的洞察。例如，为何某个社交媒体活动的参与度会影响用户的购买意愿？为何用户在特定时间段内浏览某些内容会增加转化率？本书将引导读者去探寻这些“因果关系”的蛛丝马迹。 3. 塑造灵活且普适的方法论： 技术的迭代速度极快，但核心的分析方法论却拥有更长的生命周期。本书摒弃了对具体工具的过度依赖，转而专注于介绍一套灵活、可复用且能够适应不同场景的数据分析方法论。我们将学习如何进行有效的需求定义，如何设计数据采集与清洗的策略，如何选择最恰当的分析模型（从描述性统计到预测性模型），以及如何将分析结果转化为 actionable insights（可执行的洞察）。这种方法论的训练，将使读者在面对新的数据类型或新的业务挑战时，能够迅速调整策略，找到有效的分析路径。 4. 强调数据解读与沟通的艺术： 再精妙的分析，如果无法被有效地传递和理解，其价值将大打折扣。本书高度重视数据可视化和叙事性沟通的重要性。我们不仅要能“看见”数据，更要能“讲好”数据的故事。本书将探讨如何根据不同的受众（如高管、产品经理、市场营销人员等），选择最合适的图表和表现形式，以及如何用清晰、简洁、有说服力的语言，将复杂的分析结果转化为易于理解的业务洞察，并最终促成决策的落地。 5. 前瞻性地拥抱数据伦理与合规： 随着数据应用的深入，数据隐私和伦理问题日益凸显。本书将适时地引导读者关注数据使用的边界与责任，如何在追求数据价值的同时，保障用户隐私和信息安全，以及如何遵守相关的法律法规。这是一种对商业责任的体现，也是建立长期信任基石的必要环节。 本书的核心内容框架（非详尽列表，而是指导性）： 本书的结构将围绕“理解–分析–应用–优化”的闭环展开，循序渐进地引导读者深入数据分析的世界： 第一部分：数字时代的商业基石——数据思维的重塑 为何数据驱动成为必然？从宏观趋势到微观实践。 理解数据价值链：从原始数据到战略决策。 商业问题的拆解与数据化思考：如何提出正确的问题。 数据素养的培养：每个商业人士都需要掌握的基本能力。 第二部分：洞察之眼——数据分析的逻辑与方法 数据的语言：理解不同类型数据的特性与潜能。 数据生命周期管理：从采集、清洗到存储的艺术。 探索性数据分析（EDA）：发现数据中的隐藏信息。 关键的分析模型与框架： 描述性分析： “发生了什么？”——用户画像、行为路径、漏斗分析等。 诊断性分析： “为什么会发生？”——关联分析、因果推断基础、A/B测试原理等。 预测性分析（概念与应用）： “未来会发生什么？”——时间序列分析、回归模型、分类模型等的基本概念和业务场景应用。 规范性分析（概念与应用）： “应该怎么做？”——优化算法、推荐系统原理等。 指标体系的设计与构建：如何定义衡量成功的关键指标（KPIs）。 第三部分：赋能决策——数据分析的应用与实践 用户洞察： 构建更精准的用户画像，理解用户需求与触点。 市场分析： 识别市场趋势，评估竞争格局，发现增长机会。 产品优化： 基于用户反馈和行为数据，迭代改进产品功能与体验。 运营增效： 优化营销策略，提升转化率，降低运营成本。 风险控制： 识别潜在风险，制定预警机制。 商业智能（BI）的落地： 如何搭建有效的BI系统，支撑日常决策。 第四部分：洞见的传播——数据可视化与沟通的艺术 数据可视化原则：清晰、准确、有洞察力。 选择合适的图表：柱状图、折线图、散点图、热力图等的应用场景。 仪表盘（Dashboard）设计：构建直观、高效的信息监控平台。 数据故事的构建：如何用数据讲述有说服力的商业故事。 与不同利益相关者沟通的技巧。 第五部分：未来展望与数据伦理 新兴技术对数据分析的影响（如AI、机器学习的深入融合）。 数据驱动的组织文化建设。 数据隐私、安全与合规的重要性。 数据分析师的成长路径与职业发展。 《数字时代的洞察者：解构信息洪流中的商业价值》并非一本简单的操作指南，而是一次思维的启迪，一次方法的锤炼。它旨在培养读者成为一个能够真正理解数据、驾驭数据，并最终将其转化为驱动商业成功的强大力量的“洞察者”。无论您是身处商业决策前沿的管理者，还是渴望在数据浪潮中抓住机遇的从业者，抑或是希望系统性提升自身能力的学生，本书都将是您探索数字时代商业价值的宝贵伙伴。它将帮助您从“看着数据”到“读懂数据”，再到“用好数据”，最终实现商业上的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

拿到《新媒体数据分析：概念、工具、方法》这本书，我一直在思考它对我日常工作的影响。我希望能通过这本书，真正地提升我的数据敏感度，学会用数据说话，而不是凭感觉做决策。我希望它能帮助我建立一套完整的数据分析框架，从问题的定义，到数据的收集、清洗、分析，再到结果的解读和应用，都能有条不紊地进行。 我最想看到的是，这本书能不能教会我如何将数据分析的结果，转化为具体的行动，并且能够衡量这些行动的效果。很多时候，我们能分析出问题，但却不知道如何去解决，或者解决了之后，也不知道效果如何。我希望这本书能够提供一些落地性的建议，让我在看完书之后，能够立刻将所学到的知识应用到实际工作中，并且看到积极的改变。如果这本书能让我成为一个更懂数据、更会用数据解决问题的新媒体从业者，那它就是一本非常成功的书。

评分☆☆☆☆☆

《新媒体数据分析：概念、工具、方法》这本书，我拿到手里的时候，心里是带着一丝期待和一点点忐忑的。毕竟，新媒体这个领域变化太快了，今天还在风口浪尖的东西，明天可能就过气了。我一直觉得，想要在这个圈子里立足，光凭感觉和直觉是不够的，必须得掌握一些硬核的分析能力。这本书的书名一下子就抓住了我的痛点，“概念、工具、方法”这几个词，听起来就非常实在，让人觉得它不会是那种讲一些虚头巴脑的东西的书。 我特别关注的是“概念”部分。在新媒体领域，很多术语更新换代的速度让人眼花缭乱，什么叫“留存率”、“转化率”、“用户画像”，这些词汇听起来耳熟，但真的要说清楚它们的来龙去脉，以及在新媒体场景下具体的含义，我感觉自己还是有些模糊。我希望这本书能把这些核心概念讲得透彻，不仅是定义，更要讲清楚为什么这些概念重要，它们之间有什么关联，以及它们是如何指导我们进行实际操作的。我最怕的就是那种只给你一堆术语，然后让你自己去体会、去琢磨的书。这本书如果能在这方面打下坚实的基础，那我就觉得值了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者，我在拿到书之前，也稍微了解了一下。我比较在意的是作者在新媒体数据分析领域的实际经验。我希望这本书不仅仅是基于理论的“纸上谈兵”，而是能够真正反映出作者在实际工作中遇到的问题、积累的经验以及思考的深度。比如，作者在书中分享的案例，是否真实发生过？他提出的分析方法，是否在实际操作中被验证过？ 我特别希望书中能有一些“干货”，一些作者独到的见解和技巧。毕竟，市面上关于数据分析的书籍有很多，如果这本书没有一些与众不同之处，很难在众多同类书籍中脱颖而出。我希望它能解答我工作中遇到的那些“为什么”，比如，为什么我的内容明明写得很用心，但传播效果却不尽如人意？为什么我的用户留存率一直不高？我期待这本书能够提供一些“拨云见日”的洞察，让我能够从更深层次理解新媒体数据，并找到提升的关键点。

评分☆☆☆☆☆

我特别想了解《新媒体数据分析：概念、工具、方法》这本书在“方法”上的侧重点。我知道数据分析有很多种方法，比如描述性分析、诊断性分析、预测性分析，甚至是规范性分析。在新媒体这个快速迭代的行业里，到底哪些分析方法是最常用、最有效的？这本书会不会教我如何从海量的数据中提取出有价值的信息？比如，如何通过分析用户的互动数据，来优化内容选题？如何通过追踪传播路径，来提高内容的触达率？ 我尤其关注的是，这本书会不会提供一些实际的案例分析？光讲理论是很枯燥的，我更希望看到真实的案例，能够把我学到的方法应用到具体的场景中去。比如，一个新媒体账号在推广某个活动时，是如何利用数据分析来调整传播策略的？一个电商平台是如何通过分析用户购买行为，来推荐商品的？通过这些案例，我希望能更直观地理解“方法”的重要性，并学会如何举一反三，将这些方法应用到我自己的工作中。

评分☆☆☆☆☆

对于《新媒体数据分析：概念、工具、方法》这本书，我最大的期待在于“工具”的部分。现在市面上关于数据分析的工具简直是琳琅满目，从Excel到SPSS，再到更专业的Python库，还有各种各样的新媒体平台自带的数据分析后台，看得人眼花缭乱。我特别想知道，这本书会推荐哪些真正实用的工具？它会详细介绍这些工具的基本操作吗？比如，如果涉及到社交媒体数据的爬取和清洗，会介绍Python的哪些库？如果是分析用户行为，会推荐哪些可视化工具？ 更重要的是，我希望这本书不仅仅是简单罗列工具，而是能根据不同的分析场景，给出合适的工具选择建议。比如，对于一个初创的新媒体账号，可能不需要太复杂的工具，一个Excel就能搞定大部分事情；但如果是一个大型的内容平台，可能就需要更强大的数据库和分析软件。这本书能不能帮助我梳理清楚这些脉络，让我知道在什么情况下，应该选择什么工具，才能事半功倍？我希望它能像一个经验丰富的老前辈，给我指点迷津，少走弯路。

评分☆☆☆☆☆

送货及时，产品包装完好，这就是我需要的产品和服务，京东棒棒的

评分☆☆☆☆☆

一如既往的好，赞一个。

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还不错，没抢到券，一个组合贵了几十块。

评分☆☆☆☆☆

懂实战，全部服务过500强企业新媒体营销；

评分☆☆☆☆☆

信赖首选京东，商品基本隔天甚至当天就可以到达客户的家中，为什么我所有的评价都相同，因为在京东买的东西太多太多，商品积累的太多没有评价，最佩服的，还是京东物流，有时晚上11点前动动手指，购买的商品，第二天上午就送到单位或者家里，还可以刷卡付款。自营的商品挺有保证，售后，有问题打专属客服热线。客服很赞，一句话的事儿，直接上门取件退，上门更换新商品，平时基本不逛街，在家逛京东商城就能买到合意的超值商品，既省钱，又节省时间，希望京东一直保持高品质！

评分☆☆☆☆☆

3：内容电商的核心是人为创造沉浸式、冲动式、隔离式、单独评估的消费场景，在这种场景下诱导消费者进行消费，P59

评分☆☆☆☆☆

新媒体系列，准备认真研习！当事业应该会心态不同吧，比较实用的书，快递第一时间到！赞一个

评分☆☆☆☆☆

学习的好教材。。。。。。。。。。。