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如何剖析网络舆论案例
网络上的资讯琳琅满目，细分化且繁复，若需对浩如烟海的信息进行搜寻和整理，对网络舆论进行分析，实则非易事，如何对这些资讯进行迅速的抓取剖析呢？
从具体操作的角度来看，在构建较为完善的网络舆论分析机制之下，掌握网络舆论分析的方法途径，对于提升网络舆论研判的工作效能尤为关键。目前，尚未对网络舆论分析形成标准化的操作模式及其规范，就各地各部门所采用的常规性方法而言，主要包括了海量浏览法、关键词检索法、多文档精选法、模板因子法、网络实验法和案例库对照法等。
一、海量浏览法
海量浏览法是指通过对各网站网页的人工查阅而了解网上舆论的方法。由于这种查阅需要耗费巨大的人力，特别是在面对互联网海量信息的情况下，也需要调动海量的人力资源去实现查阅任务，故称之海量浏览法。这种方法具有信息查阅精准、内容反映详尽、舆论可靠性强和报告集成较慢、人力投入巨大、容易存在遗漏等特点。前三个特点是海量浏览法的优势所在，而后三个特点则反映出该法的不足和缺陷。
二、关键词检索法
关键词检索法是指根据目标舆论信息的话语特征，选择核心词语设为关键词，借助网络搜索引擎，通过人工或机器系统，进行舆论信息搜集的方法。这种方法比人工浏览法的效率高，能够将相关目标舆论信息及时地从网站网页上获取，并呈现出来。关键词检索法具有目标明确、检索效率高、收集范围广等优点，但是其搜索质量与所使用的搜索引擎工具的水平和设置密切相关，特别是借助机器系统按关键词的舆论信息，往往缺乏灵活识别、变通集成的人工优势，常使一些有价值的舆论信息不能得到及时反映。
三、多文档精选法
多文档精选法是在网络舆论研判中通过对涉及目标舆论信息的文档摘要，反映舆论内容本质的一种方法。这种方法最初在舆论报告中为了说明舆论内容的原真性而使用，后来逐渐成为网络舆论研判中的一种独立性方法。对网络舆论信息的文档选择和摘要可以通过人工去实现，也可以通过开发的应用程序由机器系统辅助实现。目前，在开发的网络舆论分析应用系统中普遍含有自动文档摘要功能。
四、模板因子法
模板因子法是通过对网络舆论的历史分析，依据其发生发展规律，建立相应的网络舆论形势模板，并提取其相关作用因子作为网络舆论研判的一种分析方法。这种方法与前述三种方法相比有着明显的不同，它是一种通过建模的范式对网络舆论进行研判的智能分析手段，既可以以人工的方式完成，也可以转化为相应的机器程序进行人工智能模拟，进而提高网络舆论分析效率。模板因子法所提供的理论研究模型尚未形成，相关研究机构和专业工作部门将其列为研究和探索的课题，已取得阶段性成果。
五、网络实验法
网络实验法是将网络舆论事件通过模拟的网络环境进行实验，进而分析其变化发展的情况。准确地讲，网络实验法是一种研究性的方法，多用于教学、科研机构对某一预设的舆论主题的研究，但也可以作为现实舆论研判的一个重要补充，应用于对当下网络舆论的分析和研判。
网络实验法从参加实验的网民群体划分，可以分为开放式网络实验和封闭式网络实验。所谓开放式网络实验就是面向所有网民在互联网上对某一议题进行舆论研究，它同时也是一个客观存在的真实舆论，只不过其发起者是研究机构。而封闭式网络实验则是在特定局域网上开展，参与的网民仅限于局域网的可控用户，它并非在网络空间上的真实存在的舆论，而是一种特定实验环境下的舆论模拟。
六、案例库对照法
案例库对照法是指将已经发生的网络舆论案例加以分类，建立档案库，并提取其主要特征作为对照因子，与目前发生的网络舆论对照，进行舆论研判的方法。这种研判方法属于一种经验方法，实质上是以过去发生的网络舆论案例作为一种研判的参照系，对当下发生的现实舆论进行研判。案例库对照法的优点在于其分析逻辑比较可靠，并有大量的经验数据可供借鉴；缺点是缺乏对外部舆论环境和网络运行环境变化的反映，不能建立起随外部环境变化的研判参照系。当然，任何舆论事件都不可能完全重复，但在处于社会转型期和技术创新和革命的时代，外部条件的变化周期比较短，对网络舆论的影响作用更为明显。
网络舆论的分析如果只是单靠人工来完成，工作的过程可能会比较艰难而且效率不会高，所以借助例如多瑞科舆论数据分析站系统舆论监测软件来辅助人工进行舆论分析会使工作的效率得到很大的提升。
网站运营数据分析通过哪些途径
网站运营数据分析通过哪些途径？
中企动力信息化运营专家认为，需要分析的数据一般包括：哪些改变能吸引更多的网站浏览量（比如点击网络广告进入）；哪些网页的点击量最大；网站访问者进入网站的来源；通过什么关键词进入的；网站访问者在各种网页上逗留的时间有多长，等等。当然，最关键的指标是销售转换率（意向客户转化率）有多高，网站的注册人数有多少，每个客户的成本是多少等等。此外，企业还希望了解新的措施（如，定制新的当日递送的价格，为提高销售量在网站上开展促销活动等）是否有效。网站运营数据分析所需要的数据可以通过多种途径获得：企业网站的服务器日志记录了用户的IP地址，用户使用的是什么浏览器，进入网站以前他所在的位置，浏览的具体时间，以及用户的注册信息等。通过IP地址，企业可以了解用户所在区域，例如jp表示用户住在日本。网络跟踪文件是用户在访问网站时在硬盘上自动生成的文件。当客户进入网站并进行操作（例如使用购物车）时这些文件能发挥作用。客户再次访问该网站时，这些文件中的数据可以调出，从而了解该客户浏览的次数等信息。亚马逊网站就是利用网络跟踪器文件在主页上自动生成用户姓名的。页面标签（page tags）其实就是页面上的一个像元（pixel），用户是看不见的。在用户浏览一个页面时，页面标签被用来激活页面上的一个信息，例如何时将商品从购物车移出等。用户计算机硬盘上的网络跟踪器文件也可以用来激活标签，显示用户何时回访网站，在网站上做了哪些动作。
中企动力信息化运营专家指出，通常需要分析的数据涉及：哪些变动能吸引更多网站浏览量（例如点击网络广告进入）；哪些网页点击量最高；网站访问者的来源；通过什么关键词进入的；网站访问者在各网页上停留的时间等。当然，最关键的指标是销售转化率（意向客户转化率）的高低，网站的注册人数，每个客户的成本等。此外，企业还希望了解新措施（如，调整当日递送价格，开展促销活动等）是否有效。网站运营数据分析所需数据可通过多种途径获取：企业网站的服务器日志记录了用户的IP地址，用户使用的浏览器，进入网站前的位置，浏览时间，以及注册信息等。通过IP地址，企业可以了解用户所在区域，例如jp表示用户在日本。网络跟踪文件是用户访问网站时在硬盘上自动生成的文件。当客户进入网站并进行操作（例如使用购物车）时，这些文件能发挥作用。客户再次访问该网站时，这些文件中的数据可以调出，从而了解该客户浏览次数等信息。亚马逊网站就是利用网络跟踪器文件在主页上自动生成用户姓名的。页面标签（page tags）其实就是页面上的一个像素（pixel），用户是看不见的。在用户浏览一个页面时，页面标签被用来激活页面上的一个信息，例如何时将商品从购物车移出等。用户计算机硬盘上的网络跟踪器文件也可以用来激活标签，显示用户何时回访网站，在网站上做了哪些动作。
运用网站解析软件，企业可以对服务器的登录信息进行分析，进而解析用户的行为模式。
中企动力信息化运营专家提示：目前，谷歌的Analytics和百度统计都是智能的、功能强大的专业工具，用于统计企业网站运营数据，用户众多，广受好评。
B2C网站运营每周数据分析关键指标
用户下单和付款不一定在同一天完成，但一周的数据相对准确，因此我们将每周数据作为对比的参考，主要用途是比对上周与上上周数据间的差异，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有所变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身存在问题，并在此进行改进。
1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。
这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。以下是一些重要的数据指标：
1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我关注登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。
1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较好，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。
1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。
2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；
每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
2.1比对数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？
2.2对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？
2.3对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？这不是不可能。
所有的问题，在运营数据中都能够找到答案。
如何快速入门网站数据分析与运营
一、如何入门互联网数据分析
1、网站分析是一种能力
对于大部分人互联网从业者而言，网站分析是一种能力，因为基于网站分析之上的结论可以指导运营、产品、设计、技术的同事的工作。
2、网站分析解决的问题
用户是谁(目标用户)，
从哪里来(流量从哪里来，流量的价值等)，
到哪里去(为什么离开，如何降低用户流失)
3、对于产品OR运营，网站分析能做什么
产品改版是否合理?
用户的反馈如何?
哪些功能存在问题?
功能使用频率?
转化路径是否靠谱?
对于运营：
用户来源路径?
用户活跃度如何?
如何分配广告预算
网站内容是否有效?
如何分解KPI?
4、为什么进行网站分析
5、网站分析的核心
二、网站分析的流程
定义问题——测量——分析——改进——维持
三、定义问题
如何你已经知道如何有效的去描述一个问题，那么你已经成功了一半了，因为你知道问题，而且也知道如何去问。
工作可不是试券设计好问题来问你，首先得你自己发现问题。
比如如注册转化率的降低就跟非常多的问题是正相关的。
产品支持度是否足够?
头像上传
邮箱验证
必填资料
营销是否到位?
新老访客比如何
外界口碑如何
问题的要素：本质、现象、特征、量化
定义一个问题：即给整个团队确认一个方向，围绕着这个目标往下分解，制定计划，在计划具体执行的过程中发现了某个问题，再来具体分析的。
确定一个问题：即对整个团队确立一个目标，围绕这一目标逐步细化，制订计划，在实施计划的过程中如发现某些问题，再来具体分析。
因此，作为一个网站分析师，其立足点应是从公司战略着手，掌握产品、运营、技术、商业逻辑等多方面的知识，为公司发展提供诸多建议。
献峰商业&产品&运营&设计，推荐的书籍清单：
豆瓣豆列的推荐人数达到1316人，收藏人数达到6291人。我阅读过的不到十分之一，但确实有助于从事网站分析的同事提升商业视野。
互联网产品经理全方位入门
苏杰老师整理的互联网产品经理全方位入门书籍。豆瓣豆列的推荐人数达到986人，收藏人数达到7774人。我感到惭愧，只看过豆列里面20%的书籍。
当当，仅仅通过阅读是无法培养行业视野的，还需要善于向他人请教、善用网络资源、亲身实践、实际操作等等。
如何准备求职互联网数据分析的行业知识？
四、监测
收集数据。
目前常用的数据流量监测工具：
Google Analytics、Google网站分析工具
Omniture Omniture SiteCatalys
百度统计、百度统计工具腾讯分析主要针对论坛
等等。
比如教育行业的数据，可以从一些行业数据收集的网站中获取。
另外，作为不会编写程序的产品或运营人员，只能通过第三方的工具或平台来获取数据，或者向技术同事提出需求。
技术是第一生产力。如果会一些SQL或Python，获取的数据将更加精彩……
推荐书籍：做数据分析不得不看的书籍有哪些？
这个问答下面推荐的书籍，基本上都是关于数据挖掘或获取的。
五、分析、改进、维持
比如某游戏的玩家行业轨迹是这样的
于是分析时决定重点关注新用户的流失问题
流失的任务类型分析：
操作复杂
任务不顺畅、不流畅
升级缓慢
有组队任务或其他互动任务
然后就是不断的循环优化。分析出问题，确认用户需求，改进产品，进一步统计并维持提升结果。
分析的流程方法大致如此，比较好掌握，但具体到工作中，远非这几句话能解释清楚，所以需要慢慢实践和成长。
1. 精益数据分析
2. 转化：提升网站流量和转化率的技巧
3. 数据分析：企业的贤内助
4. 网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营
5. 人人都是网站分析师：从分析师的视角理解网站和解读数据
6. 图解网站分析36大数据
通过网站数据分析，对网络营销起到什么作用？
网站数据是直接体现网络营销效果的数据。
网络营销的效果需要通过网站数据来体现。
如果没有网站数据统计，很难对网络营销成果进行量化，没有量化的数据统计，就不能对网络营销效果进行全面分析，只有进行了系统分析，才能取得良好的网络营销效果。
康那里士数字营销，长期从事网络营销策划与推广工作。
网站运营怎能缺少数据统计？怎样的数据分析最有效？
简单的统计代码还是跟踪流量来源……或者根据网站运营目的，达到某一特定需求进行有效分析。早期的网站建设和运营，在数据很少的时候，网站更注重流量和渠道，而网站运营相对成熟时，数据分析更应该偏向于网站功能性发展方向，比如一家企业营销型网站，对用户购买率特别敏感，那么数据分析就应该以此为核心，进行分析；而对于展示型网站来说，对用户留存率特别感兴趣，数据分析依据就是兴趣，如果是一个靠广告获得收益的网站，如何引导用户点击广告。
网站数据分析有什么用途？
你想要实现什么目的，数据分析都可以起到辅助决策的作用。
微信运营数据分析怎么做？
从用户方面入手分析，包括以下几点：（微问数据）
1. 包括用户增长统计和用户属性统计。
2. 用户增长统计，按日统计，有4个维度：
3. 新关注、取消关注、净增关注、累积关注。
网站数据分析怎么样？
挺专业的，站长必备啊~~也就外出用手机关心一下网站流量，不能在电脑上直接查看网页GA，还要辛辛苦苦用3G查看，多么麻烦。
如何通过数据分析解决精细化运营？
这个问题问得比较广泛，你需要的是如何了解自己店铺的一些数据，然后根据数据结合，改变店铺的整体布局。
如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营？
1. 行业数据
行业数据对于一个APP来说至关重要。了解行业数据，可以知道自己的APP在整个行业的水平，可以从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应指标在整个行业的排名，从而知道自己产品的不足之处。这种纵向对比，会让自己的产品定位、发展方向更加清晰。
2. 评估渠道效果
在国内，获取用户的渠道非常多，如微博、微信、运营商商店、操作系统商店、应用商店、手机厂商预装、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。查看一个APP的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难题。但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。
3. 用户分析
产品吸引到用户下载和使用之后，首先要知道的就是用户是谁。所以，我们需要详尽地了解到用户的设备终端类型、网络及运营商、地域的分布特征。这些数据可以帮助了解用户的属性，在产品改进以及产品推广中，就可以充分利用这些数据制定精准的策略。
产品吸引到用户下载及运用后，首要明确的是识别用户身份。因此，我们需详尽掌握用户的设备终端类别、网络和运营商、地域分布特点。这些信息有助于理解用户属性，在产品优化及推广中，便能充分利用这些信息制定精确的策略。
4
用户行为研究
在关注用户属性之后，我们还需密切关注用户在应用中的行为，因为这些行为最终决定产品所能带来的价值。开发者可通过设定自定义事件和漏斗来关注应用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据，可针对转化率低的步骤进行优化，切实提升整体转化水平。
5
产品受欢迎度
在了解用户行为之后，我们应审视产品是否具备足够的吸引力，这是应用保持活力的关键。开发者可从留存用户、用户参与度（使用时长、使用频率、访问页面、使用间隔）等角度评估用户粘性。在进行数据对比分析时，应充分利用时间控件和渠道控件，对比不同时段、不同渠道的用户粘性，了解运营推广手段对不同渠道的效果。
