当前课程知识点：网络与新媒体调查分析 > 期末考试 > 期末考试 > 5.3常见的数据分析误区
同学们好
接下来我们来学习一下
常见的数据分析误区
新媒体分析的目的是
为企业新媒体工作作为支撑
通过研究企业的内部数据
同行的运营数据
以及行业的趋势数据
找到运营问题发现内部规律
从而用数据驱动新媒体团队的
整体提升
如果数据统计失误
或者是分析方法有错误
会直接影响新媒体数据分析的
准确性和有效性
其对新媒体运营的指导作用
也将大打折扣
常见的新媒体数据分析误区
共有四类
包括不分析数据
无目的的采集数据
只统计数字
和只关注短期数据的一个趋势
首先 来看一下不分析数据
新媒体的数据分析
数据挖掘只是中间过程
关键的是对数据进行分析
如果单纯的对数据进行挖掘
整理汇总
没有对数据进行前后对比
差异化分析或者是规律总结
数据便无法直接对新媒体工作
产生任何影响
无目的的采集
新媒体运营过程中会产生大量数据
仅一天的新媒体数据
就会产生上百万条
如果全部采集并分析
不仅会花费大量的时间
而且
最终可能无法得到我们所需要的
分析结果
因此
在数据挖掘或者采集工作开始之前
必须将研究目的梳理清晰
防止出现驴唇不对马嘴的
数据分析结果
只统计数字型数据
忽略结构化图文数据
新媒体数据包括
数值型及图文型两类数据
但是在实际的应用过程中
运营者容易进入
只统计业绩数字的误区
忽略对图文型数据的整理与分析
对数字进行统计与分析时
可以得到量化的结果
但无法呈现新媒体整体状态
而对于图文型数据进行整理与分析
才能真正体现数据的完整性
并对新媒体运营工作
提供更准确的支撑
只关注短期的数据趋势
新媒体数据分析
需要对数据进行全方位地
挖掘与整理
不完整的数据会直接影响
后续的分析与总结
特别是销售数据
如果只选择短期内的销售数据
而未挖掘完整的数据
会给数据分析结果带来重大的偏差
甚至会引发错误的决策
好了 同学们
我们这部分的内容到这结束
谢谢各位同学
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