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数据分析五大经典方法

2021年04月17日 阅读量:

一个短视频团队想要在同类团队中脱颖而出,必须要将自身的优势凸显出来,在这种情况下就必须将收集到的数据进行充分的分析后转化为信息,这样才能把握住趋势,从而吸引到更多的用户数据分析五大经典方法:

1、可视化分析

可视化分析是将数据、信息转化为可视的表示形式的过程。最基础的可视化分析工具就是Excel,通过使用Excel可以将收集来的数据与信息转化为图表,使得分析者可以对其有一个更直观的感受。随着网络数据总量愈发地庞大,仅仅通过人工来进行可视化分析已经变得愈发困难,现在有越来越多的公司专门提供了可视化分析软件来辅助分析。

以同道大叔作为例子,同道大叔拥有1300万“粉丝”,他的每一个短视频作品都会引起很大的反响,但是其中还是有一些作品的关注度要高于其他作品。在数据如此庞大的情况下,想要从数字里分析出哪个作品才能引发爆点无疑是非常费时费力的,但是如果将其转化为图表,进行可视化分析,就会将工作量大大压缩,同时得出的结果也可以令人一目了然。

数据分析五大经典方法

可视化数据分析可以更快地将分析结果传达出来,同时还可以增强观众的理解。可视化数据分析可以更直观地表现出哪些短视频作品收到的反馈结果是好的,哪些是不好的,这样有利于短视频团队在今后进行调整。可视化数据分析还可以起到观众市场指向性的作用,如果从某个作品处观众满意度大幅度下降,团队可以及时调整,避免酿成更糟的后果。

2、数据挖掘算法

数据挖掘算法是根据已有的数据创建出一个数据挖掘模型后进行计算的一种数据分析方法,如图6-9所示。这种数据分析方法的构成较为复杂,对于初学者而言,进行实践可能存在着一定的问题,但是掌握好这种算法后在短视频的数据实际应用过程中会带来极大的便利。

数据挖掘算法中有不同的分类,在为了达到不同的需求目的时应该采取不同的方法,选取适合的方法可以大大提高数据分析工作的效率。拿美拍这一成功的短视频APP作为例子,美拍在最初选定用户群体的时候,可以运用数据挖掘算法中的k-means聚类算法,将用户群体进行划分。然后再通过对目标群体的数据挖掘,接着对其兴趣特征进行聚类分析,得到了美拍的目标群体为年轻女性,以及年轻女性的兴趣特征等信息,在美拍接下来的发展中着重加强这一部分的用户体验,从而成为2017年最受欢迎的女性短视频APP。

数据挖掘算法是一种复杂的数据分析方法,其体系庞大,但是掌握好之后可以为短视频发展方向起到很好的指引作用。在数据量庞大的情况下,使用数据挖掘算法建立模型,对于错误数据的包容性较高,可以得出更准确的结果。不同的数据挖掘算法有其不同的优势,在实践过程中使用者可以更好地进行体会。

3、预测性分析

预测性分析所包含的是各种统计学技术,以上所提到的数据分析方法都可以为其提供理论支撑。想要预测性分析准确,必须要拥有足够的数据,数据越多,覆盖面越广,最后得出的分析结果就越有权威性。所以在进行预测性分析之前,还要进行预测数据收集。预测数据需要涵盖你想要预测的全部方面。

预测性分析并不是预言,它的结果并不是百分百准确的。预测性分析只是根据现有的数据进行建模,然后使用数据挖掘工具对近期的数据和过往的全部数据进行分析,从而对未来进行预测。预测性分析的本质还是概率,所以得出的结果依旧有一定概率不发生。即便如此,预测性分析对于一个短视频团队找准市场趁向还是有不可替代的重要意义。

4、语义引擎数据分析

语义引擎是最直接的应用语义技术的一种方式,可以令人们快速地从烦琐的搜索条目中更快捷、更精准以及更全方位地获取所需信息,提高用户互联网搜索的效率。语义引擎的分析是针对短视频目标群体进行的,充分分析其在搜索时的用词习惯,取出符合其搜索习惯的短视频名称,写出相应简介,从而提高该短视频被搜索到的概率,增加其曝光度。

日食记是一个从2013年开始做美食类短视频的账号,截止到2018年1月,该账号拥有了超过1100万“粉丝”。做美食短视频的博主数不胜数,日食记的成功体现了语义引擎数据分析的重要性。日食记看似拍摄的都是普普通通的美食短视频,但博主营销的其实是情怀,他分享的不仅仅是美食的做法,更多的是他的人生体悟。于是其短视频的文案大多与情感相关,如图6-10所示,这一期短视频的主题是“父爱”,在搜索引擎中如果搜索“父亲的家常菜”,相关推荐里就会出现这一视频,大大增加了视频的曝光率。

短视频团队在发布短视频的时候,要根据语义引擎数据分析得出的结果,尽量在短视频的题目及文案中多覆盖目标群体的搜索关键字,这样可以很大程度上提高目标群体通过搜索发现这期短视频的可能性,在短视频质量有保障的情况下,通过这种分析方法可以起到很好的营销作用。

5、数据质量和数据管理

数据质量在各个数据分析方法中都占有主导性地位。只有足够准确的数据才能得出有指导意义的结果,所以在数据的收集过程中必须要注重数据的准确度,辨明真伪。数据的采集必须要依照一定的制度和规范性流程,对于其中存在问题的数据—律不能采用,高质量的数据才能带来正确的短视频团队发展方向预判,而低质量的数据只会造成干扰,导致短视频团队走向错误的发展道路。

数据在收集到以后也应该依照一定的规章制度来进行管理。对于每一个进入数据库的数据都应该加以把控,确保其真实性。在管理过程中必须要保证数据的连续性,避免对数据的完整性产生不利的影响。数据应该有具体的分类,这样在使用数据的时候才能效率更高。构建数据结构时一定要保证其整个信息架构的合理性,只有这样才能为之后分析数据的步骤打下坚实的基础。

数据分析是将数据转化为信息的一种方法。短视频团队依靠数据分析可以最直观地了解目前存在的问题并加以改正,从而对短视频进行优化,同时还能根据数据分析充分了解目标群体的需求,找到正确的发展方向,避免走弯路。数据分析对于依托于网络来进行新媒体运营的短视频领域而言,是必不可少的。

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