数据分析方法讲座

‘壹’ 手把手教你微信公众号数据分析

手把手教你微信公众号数据分析

这是一篇公众号运营科普文

适用于公众号运营初级选手

欢迎误入的大神强插指点

闲话少叙，直接脱裤子进入正题：

公众号运营数据分析的地位

数据分析……

重要吗？

重要！

是最重要的吗？

不是最重要的！

没有数据分析就不能公众号了吗？

绝对能做，但是很可能做不好！

方向定位、内容运营、用户运营、活动运营、数据运营，有机结合起来才是微信公众号运营的完全体。

公众号运营数据分析的作用

如果把公众号运营比作“在黑暗中前行”

那数据分析则可以当成“探路的拐棍”

锁定300米远的目标要靠感觉

扫清3米内的障碍要靠拐棍

数据分析在微信运营中的作用主要有两个

1、验证，验证前面是路还是坑

2、启发，发现路上的金子

好吧，不要打这种稀奇古怪的比方了，咱说正经的。

公众号运营的过程一般是这样：

拍脑袋运营策略——初始状态的策略怎么定出来的？拍脑袋拍出来的呗！听了那么多讲座，看了那么多攻略，喝了那么多鸡汤，觉得自己啥都会了，脑袋一拍，啪，方案出来了；按策略运营执行——不管方案如何，磕磕绊绊先做出来；用数据验证策略——数据出来，潮水退去就能看到谁没穿裤子了，重新调整策略，把那些穿裤子的弄死……哦，不，留下那些穿裤子的好策略，干掉不好的策略；从数据获得启发——从数据中发现潜在的问题，发现新的机会；重新制定策略略——再来一轮循环，越做越牛逼。

可以看出，有了数据分析，上面这个循环才能不断优化不断完善，这就是数据分析最重要的作用。

啥？数据分析最重要的作用是写报告给领导看？

stop！眼光长远一点，牛逼的结果才是领导真想要的，想要牛逼的结果就必须让上面的循环高速、高效地跑起来！

公众号运营数据分析的方法

0、满满的好奇的心

如果只是随便玩玩，或者应付公司的差事，那你看了本文前两部分知道数据分析大概的是啥，可以去吹牛逼就够了。

如果你有很强烈的欲望把自己公众号做牛逼，那就接着往下看，因为，欲望越强烈，对数据的好奇心才会越大。

而好奇心是最好的老师，从现象和数据中追溯背后的原因，发现关键的因素和节点，在这个过程中获得乐趣和成就感。

只有如此，才能把数据分析这个工具的作用体现出来。

1、基础数据有什么

首先，我们要了解，微信公众号的基础数据有什么：

基础数据在哪能看到？

公众号的数据后台已经做得比较完善，在后台左侧的菜单栏，“统计”那个模块所有基础数据都在这里。

基础数据有哪些？

用户数据——与时间维度相关的用户数量（增，减，和）、用户来源等，可以多维度组合查看，还有基于全量用户的地域、性别、手机型号等属性的分布；

图文数据——与时间维度及文章维度相关的图文阅读量、转发量、点赞量、收藏量等数据，可以多维度组合查看；

消息数据——与时间维度及关键词维度相关的消息数据；

接口数据——调用技术接口的次数，非技术人士这块可以略过（恩，因为我也不会……）。

2、带着问题看数据

如果你没有“带着问题看数据”思想，那么，你看到上面几组基础数据时，心里一定在想：这特么都啥玩意儿啊。

只有当你强烈地想解决某个问题的时候，你才能从这些数据里看出些门道。

比如

当你很想知道图文头部放一个引导点击“蓝字”关注的提示，是否有用时，你才回去看用户来源的数据对比。

你才会发现，原来80%的新关注用户都来源于其他（其中点“蓝字”又是主要的）。

你才会发现把引导点“蓝字”提示做的更诱人是有效的。

3、从数据中发现问题

发现了数据中的乐趣之后，就要时不时去玩一玩数据，各种维度、各种交叉，从中发现不寻常的数据，再从不寻常中挖掘背后的原因。

比如上图

在图文分析-图文统计页面有排阅读渠道的按钮，可以查看各渠道的阅读来源对比。

你会发现朋友圈的阅读量远高于其他渠道，说明标题、内容有促转发到朋友圈的因素，才有可能成为爆文。

你就会有意识在标题、内容里布置促转发到朋友圈的元素了。

4、常规数据分析方法

a、列表

简单的列表，公众号数据后台已经提供，更全的数据表格可以选定维度后导出excel表，做更深度的处理。

b、作图

基础的图形展示，公众号后台也已提供，更复杂的图标，可以利用下载的数据表格进一步处理。

c、数学处理

简单数学运算统计快速傅里叶变换平滑和滤波基线和峰值分析

上面这些方法，是网络搜的，其实只用简单数学运算，对于普通公众号运营者完全够用了。

表格和数据列出来到底看什么呢？

看对比，看变化，看异常

比如观察基于时间维度的各数据项：比如按月、按日、按小时去分析各类数据项的变化，不同的维度可以发现不同的问题；

比如观察图文的各种数据变化：每篇文章的阅读量增长、衰减趋势、阅读、转发数据变化，找到你粉丝群体的喜好；

比如每天把后台给出的各种基础数据都扫一遍：发现与日常趋势不一样的异常数据，再挖掘背后的原因，很可能挖出金矿哦。

公众号运营数据分析的示例

1、几点群发好？

2、标题和内容哪个更重要？

3、头条和二条有区别吗？

4、粉丝都是用什么方式关注你的？

5、什么样的内容是好内容？

你一定以为接下来，我会用数据分析工具解答一下上面的问题

然而，并没有

方法你已经学会了，打开后台，去如饥似渴地玩弄自己的数据吧！

以上是小编为大家分享的关于手把手教你微信公众号数据分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

‘贰’ 数值分析pdf_《数值分析》课程教学改革探析

结合高等学校 21世纪人才的培养目标，根据本校的特点及多年的教学经验，对《数值分析》课程的教学改革进行了探讨，分别从教学思想和教学模式、教学内容、教学方法与手段、实践教学与考核方法等方面进行了论述。建立了“问题驱动式”的教学思想，实施了以“案例为主线，实验为指导，融知识传授与能力培养于一体”的教学模式，并针对《数值分析》涉及面广的特点，设计了分层次、分专业、分模块的立体结构式教学。
计算机教学 数值分析课程 教学改革
一、引言
“数值分析”作为计算数学的一个主要分支，是研究如何利用计算工具(如计算器、计算机等)求出数学问题的数值解(如数据、表格、图形等)的学问，是科学与工程计算的基础。“数值分析”既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点，又有应用的广泛性与实际实验的高度技术性的特点，是一门与计算机使用密切结合的、实用性和实践性很强的数学课程。通过本课程的学习，能使学生熟练掌握各种常用的数值算法的构造原理和过程分析，提高算法设计和理论分析能力，并且能够根据实际问题建立数学模型，然后提出相应的数值计算方法，并能编写程序在计算机上算出结果。这既能为学生在理论学习方面以及在计算机上解决实际问题等方面打下良好的基础，同时又能培养学生的逻辑思维能力和提高解决实际问题的能力。
在我校，《数值分析》课程是信息与计算科学专业的专业基础课，是数学与应用数学、计算机科学技术等本科专业的专业必修课，是工程力学、交通运输工程、通信工程等本科专业的专业必修课或选修课，也是控制科学与工程、机械工程、信息与通信工程、矿业工程、土木工程等学科的硕士研究生的公共基础课。课程涉及面广，实用性强，为此，研究本课程的教学改革具有重要的意义。
着名数学家李大潜院士倡导“问题驱动的应用数学”，我们以此作为指导思想，进行了数值分析课程的教学改革。利用实际问题引出所要讨论的计算方法，并且对计算方法进行理论和实践两方面的研究，最后解决实际问题。
二、教学思想与教学模式的改革
我们从实际出发，以“问题驱动式”作为教学思想，实施了以“案例为主线，实验为指导，融知识传授与能力培养于一体”的教学模式。
1.积极开展以“案例为主线，实验为指导”的教学模式。将案例引入课堂教学，通过有针对性的设计实验项目及内容，使学生在学习基础理论的同饥虚时掌握先进的应用技术，并充分认识到学习数值分析这门课的实用性，有效地避免了纯粹数学理论推导的枯燥性，提高了学生学习本课程的主动性。
蚂肢仿2.积极开展“以学生为中心，以教师为辅助”的讨论式教学，拓展学生思路。在课堂教学中注重启发式与讨论式，有计划地就某些问题开展专题讨论，将“课堂讨论式教学法”不断深化，充分调动学生的学习主动性。
3.开展与数值分析课程有关的学术讲座。通过开展教授讲座、博士论坛、青年学术沙龙等活动，定闷纤期邀请校内外专家学者进行与数值分析有关的学术讲座，使学生能够更深入了解该课程的学习内容及与实践结合的情况，开阔学生眼界，提高学生的学习兴趣。
三、教学内容的改革
设计了分层次、分专业、分模块的立体结构式教学。
1.根据不同层次、不同专业的培养目标，分别设计不同的教学目标和要求。根据各专业的不同要求以及培养不同层次学生的需要，把数值分析课程分为 4个类别，对理科类专业侧重理论知识及算法能力的培养；对工科偏理类的专业侧重算法实验，简化理论推导；对于一般工科专业的本科生及研究生，根据不同专业的特点，强调应用案例进入课堂；对尖子学生，结合科技创新活动，寻找实际问题，提取模型，指导其进行专业论文的撰写。
2.结合最新的科学发展动态，适度引入现代数值计算方法
结合教师的科研成果，将目前比较流行的数值计算方法，如支持向量机算法，神经网络算法，蚁群算法，遗传算法等引入课堂教学，介绍新方法的实际应用背景，并结合大学生数学建模竞赛，引入一些结构化的实例，使学生能够了解最新的科学发展动态，开阔视野，并学会应用相关的知识去求解实际问题，加深对所学知识的理解。
四、教学方法与教学手段的改革
1.问题驱动式教学。从教学过程中的基本矛盾出发，分析理论教学过程中存在的问题，每个章节都用普遍性较强、易懂的问题作为引例，让学生理解经典数值计算方法的应用。
2.案例式教学。结合我校“以工为主，矿业见长，工学、理学等多学科相互渗透，协调发展”的特点，根据不同专业的需求，如采矿方面、测绘方面、机械方面等等，精心设计案例，让学生充分理解数值分析的思想方法。
3.多途径、立体化教学。将传统教学手段和多媒体教学手段进行有机结合，在教学中特别注意合理解决“多媒体教学过程中学生反应速度与学生思路连续性之间的矛盾”。借助先进的教学手段，采用诸如启发式教学、互动式教学、研讨式教学等方式。
4.利用教学网站，扩展课堂教学。采用网上 QQ群讨论、答疑、实验指导等措施，建立课程立体资源。不断充实完善课程内容，将课堂教学与实际应用相结合，与科技创新活动、竞赛活动、企业需求相结合。实验教学和实践环节与教师的科研相结合，并以科研与学科建设为驱动，不断改进和设计创新性实验。
五、实验改革及考核手段改革
根据数值分析的特点，要实现数值分析课程教学目标，在教学中必须配有相应的实验手段。通过实验促进学生对理论、方法和概念的理解，培养学生运用实验手段进行算法设计、分析、研究的能力，提高学生灵活应用算法解决实际问题的能力，实现理论和实践的有机结合。实验教学是实现课程教学目标的重要环节。
1.实验改革
结合我校的实验平台，引进工科实验室的特殊软件，进行数值分析实验的设计。
我校具有山东省高等学校计算机实验教学示范中心，设有科学计算实验室、金融统计实验室、多媒体技术实验室和大学生创新实验室等创新平台。测绘专业有先进的遥感测绘软件、采矿专业有专业的力学计算的有限元并行软件，材料专业有基于机群的高分子模拟的专业软件，我们将这些平台有效的利用起来，针对不同的专业，布置不同的专业实验，做到有的放矢。实验类型从早期的经典算法实验到现在包含验证性、案例性、设计创新性等类型的实验，并且因材施教，提供了 MATLAB版本的实验和指导材料。自行设计的实验既锻炼了学生掌握现有软件工具的能力，又提高了学生熟练使用高级编程语言的水平，同时也锻炼了学生的动手实践能力。
2.考核手段改革
结合数值分析教学内容及教学模式的改革，克服传统教学中期末考试一卷定成绩的考核模式，采取试卷考试与实验考试相结合的考核方式，并在此基础上，适当采用课程设计加分、科研创新加分等手段，评定总成绩。
六、科研促教学，鼓励学生科技创新
1.将科研成果融入到教学中，拓宽学生的知识面，激发学生学习的积极性通过及时把参加国内外学术会议的情况介绍给学生，使学生能够了解本学科的最新发展动态，开阔视野。同时，把课堂延伸到研究所，使学生通过近距离接触先进的软件工具、设备、系统，加深对知识的理解，激发他们的好奇心和热情，促进他们学习和研究的兴趣。另一方面，通过让学生参与实验室建设，可以提高他们分析问题和解决问题的能力，并引领他们向深度发展。
在我校，科研和学科建设中的前沿课题，不仅仅是科研人员关注的焦点，也频频出现在本科生的课程设计和毕业设计之中，这是以科研促教学取得的显着成效之一。以科研促教学不仅提升了教师的教学水平，丰富了教学内容，还为学生实践能力和创新精神的培养提供了良好的平台。
2.教师积极组织、鼓励学生的科研创新活动
在教师的积极组织与鼓励下，每年都有上百人参加大学生科研与科技创新活动；在学校的大力支持下，为学生提供免费的科研与科技创新活动的场所，开放实验室，并提供强有力的指导力量，培育学生的科研能力和创新精神。有了这些方面的培养，相关老师组织的学生在国家、省级的各种竞赛中取得优异成绩，获得各种国家级、省级奖项若干。
七、结束语
近年来，我们按照“厚基础、强能力、重实践、求创新”的要求，结合高等学校 21世纪人才的培养目标，根据学校不同专业的需求，对数值分析课程进行了一系列的改革，取得了良好的效果。我们以加强素质教育和能力培养为前提，坚持以“夯实基础、拓宽专业面、注重新技术，加强人文素质课程”为原则进行课程设置，通过对数值分析课程教学的改革及不断的累积，制定了切实可行的人才培养方案。通过对课程体系和教学内容以及教学环节和教学方法进行改革，提出了科研育人新理念。通过鼓励学生进行科技立项、参与教师的科研活动，进行自主的科技创新，提高了学生的科研水平与创新能力。所有这些措施的实施对学生的考研、就业及综合素质的提高都起到了良好的促进作用，学生的实际动手能力及分析解决问题的能力明显提高。
参考文献：
[1]李庆扬，王能超，易大义.数值分析(第四版)[M].北京：清华大学出版社，2001.
[2]曾金平.数值计算方法[M].长沙：湖南大学出版社，2004.
[3]黄兵.《数值分析》课程教学改革的几点思考[J].重庆教育学院学报，2005，（6）：13-15.
[4]李大潜.关于大力提倡和推动以问题驱动的应用数学研究的建议[J].中国科学基金，2006，（4）：223-226.
[5]谢治州.“数值分析”实验教学的实践与探索[J].实验室研究与探索， 2010，（5）：133-136.
本论文受到山东省高等学校省级精品课程及山东科技大学群星计划项目资助。

‘叁’ 新手怎么学习数据分析

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。