新媒體數據分析與診斷 - 城邦阅读花园






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	目錄第1章　數據分析概述 1.1　數據分析的含義 1.1.1　數據分析的定義 1.1.2　數據分析的作用 1.1.3　數據分析常見誤區 1.2　數據分析原理 1.2.1　邏輯樹分析法 1.2.2　PEST分析法 1.2.3　5W2H分析法 1.2.4　SWOT分析法 1.2.5　4P行銷理論 1.3　數據分析常用方法 1.3.1　對比分析法 1.3.2　分組分析法 1.3.3　結構分析法 1.3.4　矩陣分析法 1.3.5　因素分析法 1.3.6　漏斗分析法 1.3.7　歸因查找法 1.4　數據分析的流程 1.5　數據分析常用術語和指標 1.6　本章小結第2章　新媒體數據分析概述 2.1　數據概述 2.1.1　數據的含義 2.1.2　數據的分類與特點 2.2　新媒體數據概述 2.2.1　新媒體數據分析的含義 2.2.2　新媒體數據的類別 2.2.3　新媒體數據分析的作用 2.3　常用的新媒體數據分析工具 2.3.1　網站分析工具 2.3.2　自媒體分析工具 2.3.3　協力廠商分析工具 2.3.4　本地Excel工具 2.4　本章小結第3章　微信公眾號數據分析 3.1　微信公眾號數據分析概述 3.1.1　微信公眾號數據分析的含義與作用 3.1.2　微信公眾號數據分析的常用指標 3.1.3　微信公眾號數據分析的過程 3.2　微信公眾號數據分析常用工具 3.2.1　西瓜數據 3.2.2　清博指數 3.2.3　新榜 3.3　微信公眾號數據分析實例 3.3.1　微信公眾號內容分析 3.3.2　微信公眾號用戶分析 3.3.3　微信公眾號菜單分析 3.3.4　微信公眾號消息分析 3.3.5　微信公眾號介面分析 3.3.6　微信公眾號網頁分析 3.4　本章小結第4章　微博數據分析 4.1　微博數據分析概述 4.1.1　微博數據分析的含義 4.1.2　微博數據分析的主要內容 4.1.3　微博帳戶認證類型 4.2　微博數據分析常用工具 4.2.1　西瓜微數 4.2.2　知微數據 4.3　微博基本數據分析 4.3.1　微博粉絲變化數 4.3.2　微博互動數據 4.3.3　微博文章和視頻 4.4　微博粉絲數據分析 4.4.1　粉絲數據分析的主要內容 4.4.2　粉絲的特徵 4.5　微博帳號數據對比分析 4.5.1　微博帳號類型分析 4.5.2　微博帳號粉絲分析 4.5.3　微博帳號內容分析 4.6　微博推廣數據分析 4.7　本章小結第5章　今日頭條數據分析 5.1　今日頭條數據分析概述 5.1.1　今日頭條數據分析的含義與作用 5.1.2　今日頭條數據分析的常用指標 5.1.3　今日頭條數據分析的策略 5.2　今日頭條數據分析常用工具 5.2.1　巨量算數 5.2.2　創作中心 5.3　今日頭條個人帳號數據運營 5.3.1　針對性運營 5.3.2　分層運營 5.4　本章小結第6章　小紅書數據分析 6.1　小紅書數據分析概述 6.1.1　小紅書數據分析的含義與作用 6.1.2　小紅書數據分析的常用指標 6.1.3　小紅書數據分析的過程 6.1.4　小紅書數據分析的策略 6.2　小紅書數據分析常用工具 6.2.1　千瓜數據 6.2.2　新紅數據 6.2.3　藝恩星數——小紅書 6.2.4　iFans數據 6.3　小紅書數據分析之個人帳號運營 6.3.1　千瓜數據助力小紅書內容創作 6.3.2　新紅數據助力小紅書帳號運營 6.4　小紅書數據分析之品牌方行銷決策 6.4.1　iFans數據説明品牌方提升行銷效果 6.4.2　藝恩星數助力品牌方篩選優質小紅書帳號 6.5　本章小結第7章　網站數據分析 7.1　網站數據分析概述 7.1.1　網站數據分析的含義與作用 7.1.2　網站數據分析的常用指標 7.1.3　網站存在的問題和網站數據分析的步驟 7.2　網站數據分析常用工具 7.2.1　百度統計 7.2.2　穀歌分析 7.2.3　友盟 7.2.4　智投分析 7.3　網站流量分析 7.3.1　流覽量分析 7.3.2　訪客數分析 7.4　訪問來源分析 7.4.1　來源分類分析 7.4.2　關鍵字和搜索詞分析 7.5　受訪頁面分析 7.5.1　跳出率分析 7.5.2　訪問時長分析 7.5.3　熱力點擊圖分析 7.6　訪客分析 7.6.1　地域分佈分析 7.6.2　系統環境分析 7.6.3　新老訪客分析 7.6.4　訪客屬性分析 7.6.5　忠誠度分析 7.7　本章小結第8章　電商平臺店鋪數據分析 8.1　電商平臺店鋪數據分析概述 8.1.1　電商平臺店鋪數據分析的含義與作用 8.1.2　電商平臺店鋪數據分析的常用方法 8.1.3　電商平臺店鋪數據分析的常用指標 8.1.4　電商平臺店鋪數據分析的步驟 8.2　電商平臺店鋪數據分析常用工具 8.2.1　淘數據 8.2.2　ECdataway數據威 8.2.3　生意參謀 8.2.4　量子恒道 8.2.5　京東商智 8.2.6　電商外掛程式工具 8.3　市場行情與選品分析 8.3.1　整體市場行情 8.3.2　行業熱詞排行 8.3.3　行業飆升排行 8.3.4　屬性成交分佈 8.4　競爭對手分析 8.4.1　什麼是競爭對手 8.4.2　搜集競爭對手的數據 8.4.3　電商平臺店鋪競爭對手分析內容與方法 8.5　商品定價分析 8.5.1　商品定價策略 8.5.2　商品定價方法 8.6　店內流量分析 8.6.1　電商平臺店鋪四大流量 8.6.2　流量結構分析 8.6.3　關鍵字分析 8.7　運營與銷售數據分析 8.7.1　交易數據分析 8.7.2　店鋪運營數據分析 8.8　本章小結第9章　短視頻數據分析 9.1　短視頻數據分析概述 9.1.1　短視頻數據分析的含義與作用 9.1.2　短視頻數據分析的常用指標 9.1.3　短視頻數據分析的目的 9.1.4　短視頻數據分析的使用策略 9.2　短視頻數據分析常用工具 9.2.1　熱浪數據 9.2.2　新抖數據和新快數據 9.2.3　清博大數據 9.2.4　TooBigData數據分析工具 9.2.5　短魚兒數據 9.2.6　飛瓜數據 9.2.7　卡思數據 9.2.8　樂觀數據 9.3　短視頻數據分析優化 9.3.1　提升短視頻的完播率 9.3.2　提升短視頻的點贊數 9.3.3　提升短視頻的評論數 9.3.4　提升短視頻的收藏數和轉發數 9.4　短視頻數據分析實例 9.4.1　新抖數據助力短視頻帶貨選品 9.4.2　通過短魚兒數據把握短視頻創作熱點 9.5　本章小結第10章　網路直播數據分析 10.1　網路直播數據分析概述 10.1.1　網路直播數據分析的含義與作用 10.1.2　網路直播數據分析的常用指標 10.1.3　網路直播數據分析的要點 10.1.4　網路直播間數據分析的誤區 10.2　網路直播數據分析常用工具 10.2.1　抖音電商羅盤 10.2.2　知瓜數據 10.2.3　抖抖俠 10.2.4　蟬媽媽數據 10.2.5　小葫蘆 10.2.6　抖查查 10.2.7　灰豚數據 10.2.8　螢火蟲數據 10.2.9　火燒雲數據 10.3　網路直播數據分析與診斷 10.3.1　從使用者角度分析網路直播數據 10.3.2　從帶貨角度分析網路直播數據 10.3.3　從運營角度分析網路直播數據 10.4　實例：使用抖音後臺數據工具查看直播間數據 10.5　本章小結