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公众号资讯:根据你的需求建立相对合适的分析维度即可

2019-09-09

 指定数据存档的位置

本次将收集的数据存储在:专属的Excel表格中。对于表格结构,我认为做到自己喜欢的风格,且便于寻找查询就可以。

我的表格中存储信息有:新闻资讯的时间和标题等信息记录,产品终端的新颖的功能或活动截图,百度指数数据统计数据统计截图。

三、我如何处理《一起来捉妖》的数据?

我认为处理数据的过程与收集数据的过程是不可分离的。

切记:在数据处理过程中,我们脑海中的数据是间歇性输出的过程,我们提前筹划给数据处理预留出足够的拓扑空间。在数据处理过程中,尽量按照自己理解的来处理。

3.1 为数据置入标签

在组建数据标题栏的时候,我们就应该时刻考虑,我们会从哪些方面处理收集的数据?单个层面下面应该包含多少子属性以及可扩展的属性等?我们不能控制住数据生产的源头,但是却有权利为它们置入我们所理解的标签,将它们变成我们想要的数据。

  • 对于《一起来捉妖》新闻资讯模块的信息,从时间、信息标题、商业化&特殊时刻、产品标签、存在的问题以及日志更新时间(暂且未用)等标签入手,完成新闻资讯模块内的数据收集和数据分析。
  • 对于《一起来捉妖》终端的应用落地的信息体验,从自身体验功能落地的情况,完成产品的实时数据收集和处理。
  • 对于《一起来捉妖》的百度指数的信息,从趋势研究——需求图谱——人群画像的路径完成信息统计;从关键搜索数据、关键的需求图谱、搜索的区域分布以及搜索的关键话题为主,完成百度指数的数据收集和数据处理。

3.2 依据数据标签提取相应的数据

在数据处理过程中,我们需要时刻保持着敏锐的眼见。

为什么这么说呢?因为在处理数据的过程中,我们会不经意发现:不同标签下的数据存在间歇性的联系,故我们需要时刻保持着将关联信息的提炼出来。我经常会看到以下几个层面的提取方式。如:

  • 基于时间维度的数据环比和数据同比;
  • 基于时间维度的不同数据之间的相互影响;
  • 基于文字维度的出现频率和出现权重;
  • 基于相同内容的不同热词变化。

四、我如何呈现&分析《一起来捉妖》的数据

4.1 确定数据呈现方式

确定数据呈现方式,我们就需要考虑的是:数据与数据之间的关联关系;数据与时间维度的关联关系;数据和其他信息的关联关系。

如:我根据每个月发布的新闻资讯的数量,构建二维数据图表;我根据为新闻资讯的信息置入的专属标签,再利用词云技术统计出的热词频次对比和热词权重的对比;我根据新闻资讯数量和百度搜索次数,构建二位数据图表等等。

分析如下:相同时间维度的不同数据放的呈现问题;相同层面的不同标签的比重呈现问题;不同时间维度的相同内容排序问题。

注:每个场景下都有自己的建模方式,根据你的需求建立相对合适的分析维度即可。