正版 新媒体数据分析 概念工具方法 访问量点赞量转发量阅读量引流流量提升方法技巧大全教程电商网络营销 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 尚佳亿图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115467911

商品编码：29624621312

丛书名： 新媒体数据分析 概念 工具 方法

开本：16开

出版时间：2017-11-01

《数据洞察：解锁商业增长的秘密》 内容简介： 在瞬息万变的商业时代，洞察数据是驱动增长、赢得竞争的关键。本书并非聚焦于某一特定平台或营销渠道的数据分析，而是从更宏观、更本质的层面，深入剖析数据分析的核心逻辑、思维框架以及通用方法论。它将带领读者跨越表面的指标，触及数据背后的商业本质，理解数据如何讲述品牌故事、洞察用户需求、优化运营策略，并最终实现可持续的商业增长。 第一部分：数据思维的基石——理解数据背后的意义 从“是什么”到“为什么”： 本部分将打破对数据表面的刻板印象，引导读者思考“为什么我们要分析这些数据？”、“这些数据背后反映了什么商业现象？”。我们将探讨数据驱动决策的思维模式，以及如何将数据转化为有价值的商业洞察。 数据的语言： 学习如何“听懂”数据，识别数据的信号与噪音。我们将介绍数据分类、数据维度、数据指标体系构建的基本原则，帮助读者理解不同类型数据的特点与应用场景，为后续深入分析打下坚实基础。 商业目标与数据关联： 强调任何数据分析都应紧密围绕商业目标展开。本书将教授读者如何将抽象的商业目标拆解为可衡量的具体数据指标，确保数据分析的方向性和实效性。 第二部分：数据分析的通用工具与方法——跨越平台的洞察力 数据收集与清洗的艺术： 介绍数据收集的多元化途径，以及数据清洗的关键步骤和技巧。无论数据来自何处，干净、准确的数据是可靠分析的前提。我们将探讨如何处理缺失值、异常值，以及如何进行数据整合。 描述性分析的智慧： 学习如何运用描述性统计方法，如均值、中位数、方差、百分比等，来概括和理解数据的基本特征。通过可视化图表（如柱状图、折线图、饼图、散点图等）的有效运用，让数据“说话”，快速揭示数据的趋势和模式。 探索性数据分析（EDA）： 强调EDA在发现数据隐藏规律和潜在问题中的重要作用。我们将介绍如何运用EDA技术，如相关性分析、分组对比、时间序列分析等，来探索变量之间的关系，寻找数据中的异常点和有趣现象。 推理性分析的进阶： 介绍如何基于样本数据推断总体规律。我们将探讨假设检验的基本原理，以及如何运用A/B测试等方法来评估不同策略的效果。 因果分析的探索： 深入探讨如何从相关性中抽丝剥茧，理解变量之间的因果关系。我们将介绍一些基础的因果推断方法，帮助读者更准确地理解行为背后的驱动因素。 第三部分：数据驱动的商业策略——实现价值最大化 用户洞察与画像构建： 学习如何通过数据分析，深入理解目标用户的行为习惯、偏好需求、人口统计学特征等，构建多维度用户画像，为产品设计、营销策略提供精准依据。 运营优化与效率提升： 探讨如何利用数据分析来诊断运营中的瓶颈，优化关键流程，提高资源配置效率。包括用户转化漏斗分析、用户生命周期管理、成本效益分析等。 风险预警与决策支持： 介绍如何利用数据分析来识别潜在的商业风险，并为重要决策提供数据支持。例如，市场趋势预测、竞争对手分析、用户流失预警等。 创新驱动与增长探索： 强调数据分析在激发创新、寻找新的增长点中的作用。通过对市场空白、用户痛点、新兴趋势的数据挖掘，为业务创新提供方向。 本书特色： 普适性与通用性： 本书内容不局限于任何特定平台或行业，所有商业活动中的数据分析都可以从中获得启示和方法。 思维导向： 强调数据分析背后的思维方式，帮助读者建立独立分析问题、解决问题的能力。 实践指导： 结合大量实际案例，以清晰易懂的语言阐述复杂的数据分析概念和方法。 深度与广度兼备： 从数据分析的基础概念到进阶应用，全面覆盖数据分析的各个层面。 本书将帮助您建立起一套强大的数据分析思维和能力体系，让您能够从海量数据中提炼出最有价值的商业洞察，从而在激烈的市场竞争中占据优势，实现持续的商业增长。

评分☆☆☆☆☆

我是一名独立的内容创作者，平时一个人摸索着运营自己的自媒体账号，虽然对内容本身充满热情，但对于数据的理解和运用却一直是个短板。《正版 新媒体数据分析 概念工具方法 访问量点赞量转发量阅读量引流流量提升方法技巧大全教程电商网络营销》这本书，在我看来，简直是为我这样的“小白”量身定做的。它没有上来就讲一堆晦涩难懂的术语，而是从最基础的概念讲起，一步步引导我理解数据分析的逻辑。书中的“工具”部分，我非常感兴趣，希望能了解市面上都有哪些好用的数据分析工具，以及它们各自的优缺点，最重要的是，如何用最简单的方式将它们运用到我的日常运营中。而且，它把“访问量、点赞量、转发量、阅读量”这些我们经常挂在嘴边的指标，赋予了更深层次的意义，让我明白这些数字背后的用户行为和意图。我希望通过学习，能学会如何解读这些数据，并从中挖掘出有价值的洞察，用以指导我创作出更能引起用户共鸣的内容。此外，关于“引流流量提升”和“电商网络营销”的技巧，对我这个还在摸索变现模式的创作者来说，更是雪中送炭。我期待能在这本书里找到属于我的流量密码，并最终实现从内容输出到商业价值转化的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我一直对新媒体领域充满好奇，但总觉得隔着一层窗户纸，看不透其中的奥秘。《正版 新媒体数据分析 概念工具方法 访问量点赞量转发量阅读量引流流量提升方法技巧大全教程电商网络营销》这本书，就像是一把钥匙，为我打开了这扇门。最吸引我的地方在于它将“概念、工具、方法”融为一体，让我看到了数据分析并非高不可攀，而是可以通过系统性的学习和实践掌握的技能。我特别期待书中对“访问量、点赞量、转发量、阅读量”这些核心数据的解读，希望能了解这些表面数字背后隐藏的用户心理和行为模式，从而学会如何创造出更受欢迎的内容。对于“引流流量提升”的技巧，我更是充满期待，希望能从中学习到各种行之有效的方法，将我的内容或产品推送到更多目标用户面前。而“电商网络营销”的内容，则为我指明了将新媒体流量变现的可能路径，希望能从中获得关于如何优化转化率、提升用户购买意愿的宝贵经验。总而言之，这本书让我看到了新媒体数据分析的巨大潜力，并为我提供了一个清晰的学习路径，我相信它将极大地帮助我提升在新媒体领域的认知和实操能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名电商运营的初学者，对新媒体的营销方式一直感到好奇，尤其是如何通过各种平台来推广产品，吸引消费者。《正版 新媒体数据分析 概念工具方法 访问量点赞量转发量阅读量引流流量提升方法技巧大全教程电商网络营销》这本书，对我来说，就像一本“运营秘籍”。我最期待的是书中关于“引流流量提升”和“电商网络营销”的部分。我希望能够学到各种实用的流量获取渠道和转化技巧，比如如何通过社交媒体的互动来提升产品的曝光度，如何通过内容营销来吸引潜在客户，以及如何将这些流量有效地引导到我的电商平台，最终促成交易。书中关于“访问量、点赞量、转发量、阅读量”的分析，对我理解用户行为至关重要，我希望能知道如何去解读这些数据，判断哪些内容最受欢迎，哪些营销策略最有效，从而及时调整我的运营方向。这本书能够帮助我更系统地理解新媒体背后的逻辑，并将其应用到我的电商运营实践中，希望能让我的店铺在激烈的市场竞争中脱颖而出，获得更好的业绩。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在传统媒体行业摸爬滚打多年的从业者，如今也面临着数字化转型的压力。我一直在寻找一本能够帮助我理解和拥抱新媒体时代的书籍，而《正版 新媒体数据分析 概念工具方法 访问量点赞量转发量阅读量引流流量提升方法技巧大全教程电商网络营销》恰好满足了我的需求。这本书让我看到了新媒体数据分析的强大力量，它不再是冰冷的数字堆砌，而是连接内容与受众、驱动商业增长的关键。书中对于“概念、工具、方法”的系统性梳理，让我能够建立起一个完整的数据分析框架，摆脱过去零散、被动的学习方式。我特别关注书中关于“访问量、点赞量、转发量、阅读量”的解析，希望能够理解这些核心指标如何反映用户的情感和需求，以及如何通过优化这些指标来提升用户参与度和品牌影响力。同时，书中关于“引流流量提升”的技巧，对于我所在的传统媒体而言，是亟需解决的问题，如何在新媒体环境下吸引更多关注，并将潜在用户转化为忠实读者，是我们需要学习的关键。而“电商网络营销”的内容，也让我看到了传统媒体在新业态下的发展机遇，希望能从中获得启发，探索新的盈利模式。这本书的内容丰富且实用，让我看到了数字时代媒体转型的希望。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《正版 新媒体数据分析 概念工具方法 访问量点赞量转发量阅读量引流流量提升方法技巧大全教程电商网络营销》，还没来得及深入研读，但光看目录和整体框架，就觉得这是一本非常有价值的书。我一直以来都对新媒体运营充满热情，也深知数据分析在这个领域的重要性，但总是感觉自己抓不住核心，很多时候是凭感觉在做，效率不高，效果也不够理想。这本书的出现，就像一盏明灯，为我指明了方向。它不仅提供了扎实的数据分析理论基础，更重要的是，它把这些理论落地到了实操层面，用大量的案例和具体的方法论来指导我们如何去收集、处理、分析和应用新媒体数据。我尤其期待书中关于“访问量、点赞量、转发量、阅读量”这些核心指标的深度解析，希望能从中学习到如何更科学地去衡量内容的效果，以及如何通过数据洞察来优化内容策略，从而真正实现“引流流量提升”。书名中提到的“电商网络营销”部分，更是让我眼前一亮，这正是我目前工作中最需要解决的问题之一。我希望这本书能提供切实可行的电商转化思路，帮助我把流量真正转化为销量，而不是仅仅停留在“好看”的数据层面。整体感觉，这本书的覆盖面很广，内容也很扎实，相信它会成为我新媒体运营道路上不可或缺的参考书。