Cómo las operaciones y los bloggers analizan los datos de Xiaohongshu | Lógica y metodologíaCierta marca creó un conjunto de números matriciales en Xiaohongshu. Su equipo de operaciones tiene un analista de datos a tiempo completo, porque no hay ningún problema. Si sabe cómo realizar análisis de datos en Xiaohongshu, comuníquese conmigo para realizar consultas. El papel del análisis de datos es muy importante en las operaciones de productos y el marketing. No solo es una base importante para que los líderes de varios departamentos del grupo tomen decisiones, sino también una forma importante para que los líderes de operaciones de marketing encuentren avances comerciales. Generalmente, un equipo de más de 10 personas estará equipado con un analista de datos para ayudar al negocio. Los equipos de menos de 10 personas pueden contar con personal de operaciones que comprenda el análisis de datos. Tres ámbitos del análisis de datos Tres ámbitos del análisis de datos: El primer nivel es obtener datos, organizarlos y reportarlos. El segundo nivel es procesar datos, descubrir problemas y hacer preguntas. El tercer nivel es descubrir conocimientos e influir en la toma de decisiones a través del análisis de datos. Los analistas de datos del primer piso van a buscar los datos a primera hora de la mañana. Si la empresa tiene una base de datos pero no una herramienta de recuperación visual, escriba declaraciones SQL para obtener datos en el servidor. La obtención de los datos puede tardar varias horas. Si la empresa tiene una base de datos y una herramienta de recuperación visual, deje que la base de datos calcule los datos deseados de acuerdo con los requisitos y luego cópielos y péguelos en la tabla de Excel. Después de obtener los datos que los líderes necesitan, clasifíquelos y colóquelos en una tabla o PPT para que los líderes los utilicen como referencia. Como hay datos nuevos todos los días, estos analistas de datos tienen que repetir su trabajo todos los días. Luego, cuando los líderes satisfagan la necesidad de recompensas ascendentes, habrá más tareas para procesar datos. El valor de este tipo de analista de datos radica en obtener datos y organizarlos, ahorrando así tiempo a los líderes y colegas. Pero al mismo tiempo, este valor se puede reemplazar fácilmente y el resultado es tiempo extra, velocidad de la mano, dominio de las teclas de método abreviado y ortografía cuidadosa. Trabajando horas extras como loco y sin atreverme a quejarme. Los analistas de datos del segundo piso procesarán los datos, lo que permitirá a los líderes ver fácilmente datos clave y encontrar problemas en numerosos datos, ayudando así a los líderes en la toma de decisiones. Por ejemplo, los líderes prefieren ver cambios de tendencias en datos como las ventas de un producto, mientras que los analistas de datos de primer nivel solo proporcionarán tablas de datos de ventas diarias. Los analistas de datos del segundo nivel pueden utilizar herramientas como PowerBI para generar gráficos de tendencias de datos, de modo que los líderes puedan ver claramente cómo cambian los datos recientes todos los días y si se deben realizar ajustes estratégicos. Si puede alcanzar este nivel, puede ser considerado un excelente asistente y un poderoso asistente en la toma de decisiones. El tercer nivel es el analista de datos de tercer nivel, que es bueno para encontrar problemas en una pila de datos, analizar problemas y diseñar estrategias para resolver problemas. Existe una leyenda que cuenta que un supermercado descubrió a través del análisis de datos que cuando se juntaban cerveza y pañales, las ventas de ambos aumentaban significativamente porque los padres con bebés compraban ambos al mismo tiempo. Aunque esto es una leyenda, significa que se pueden descubrir algunos conocimientos de marketing a través del análisis de datos, de modo que se pueden proponer las estrategias correspondientes para lograr resultados obvios. Cuando tenga tiempo en el futuro, escribiré un artículo sobre cómo uso el análisis de datos para tomar decisiones y lograr excelentes resultados. 2. El proceso de análisis de datos Los seis pasos básicos del análisis de datos: 1. Proponer el propósito del análisis. En muchas empresas, este paso lo realiza el jefe, quien entrega la tarea al analista de datos. Por ejemplo, hoy el jefe dijo: Dame una tabla para ver las estadísticas diarias de ventas en los últimos seis meses, las tendencias de crecimiento y el crecimiento por región y tienda. Por ejemplo, el jefe dijo anteayer: Ayúdame a mirar nuestros productos y ver qué pares de ellos son más apropiados. Por ejemplo, la semana pasada el jefe dijo que las recientes cifras de ventas eran un poco descuidadas. Ayúdame a descubrir cuál es el motivo. Pero los analistas de datos de mayor rango pueden encontrar su propio propósito para el análisis. Por ejemplo, ¿qué estrategias se pueden idear para incrementar las ventas de un negocio? 2. Adquirir datos Las tablas de Excel son adecuadas para procesar datos dentro de 654,38 millones de filas, y el procesamiento de datos dentro de 654,38 millones de filas también es promedio. También puede manejar miles de datos en línea, como documentos en grafito. Para procesar decenas de miles o cientos de miles de filas de datos, es necesario utilizar algunas herramientas profesionales de procesamiento de datos, como PowerBI. Si desea procesar de millones a cientos de millones de filas de datos, necesita utilizar algunas herramientas de bases de datos, como MySQL, y aprender lenguajes de bases de datos básicos. Para nosotros, es suficiente procesar datos relacionados con Xiaohongshu, tablas de Excel o tablas en línea de documentos de grafito.

Puede ser más rápido ingresar pequeñas cantidades de datos manualmente. Algunos datos son un poco grandes o es más conveniente utilizar rastreadores, así que utilice rastreadores para recopilar datos. Por ejemplo, es más conveniente utilizar rastreadores para encontrar resultados en la búsqueda de Baidu. Por ejemplo, para algunas páginas web que no requieren ingresar un código de verificación para pasar por muchas páginas, usar un rastreador es más conveniente que páginas web que pueden ver el contenido deseado sin iniciar sesión en la cuenta. Si desea aprender sobre rastreadores, puede aprender el lenguaje de programación Python relacionado para este propósito. También existen algunas herramientas de rastreo relativamente simples, como Octopus y webscraper. Para los datos relacionados con Xiaohongshu, básicamente se recomienda ingresar los datos manualmente. Se pueden completar rápidamente cientos de miles de datos. 3. Después del procesamiento de los datos, los datos deben procesarse primero. Por ejemplo, ¿es correcto el formato de sus datos? Algunos formatos de datos no son convenientes para sus cálculos, clasificación y otras operaciones posteriores. Es posible que algunos formatos de datos no sean uniformes, que falten algunos datos y que algunos datos sean incorrectos. Si estos problemas pueden afectar los resultados de análisis posteriores, deben abordarse con anticipación. 4. Analizar los datos. Este es el paso más desafiante. ¿Qué tipo de análisis produce qué tipo de conclusiones convincentes? Antes de sacar la conclusión correcta, es posible que no sepamos necesariamente qué método de análisis utilizar ni qué ideas de análisis adoptar. Mirando retrospectivamente los resultados, puede que pienses que fue muy simple, pero el proceso fue muy difícil. Así como resolvemos grandes problemas matemáticos en la escuela secundaria. 5. Una vez completado el análisis de visualización de datos, la visualización se utiliza a menudo, no solo para hacerlo comprensible y claro, sino también para permitir que los líderes y colegas comprendan y vean con claridad. Haga que los resultados del análisis sean más simples e intuitivos. Los métodos de visualización de datos más simples y comunes son los histogramas, los gráficos circulares, los gráficos de líneas y los diagramas de dispersión. 6. Sólo sacando conclusiones ejecutables en el análisis de datos podemos sacar conclusiones, unificar las opiniones de todos y luego promover que todos tomen las acciones correspondientes. Si no reconoce adecuadamente una decisión y no la aprueba, entonces la ejecución puede entrar en conflicto o incluso ir contra la corriente. Por lo tanto, el análisis de datos es un método de persuasión que puede convencer a todos a través de datos, promoviendo así el desarrollo empresarial. En el análisis de datos relacionados con Xiaohongshu, las tareas de análisis se centran principalmente en los siguientes aspectos: análisis de cuentas propietarias, análisis comparativo y análisis de cuentas no propietarias. 3. Análisis de cuenta propia Como analista de datos del equipo de Xiaohongshu, la atención se centra naturalmente en analizar su propia cuenta. Usted puede ser responsable de una sola cuenta o puede ser responsable de varias cuentas. La cantidad de datos que se deben mantener es solo de 100 a 2000, por lo que la forma más rápida de obtener datos es ingresarlos manualmente en una tabla de Excel. Debido a que hay dos formas principales de ver los datos de la cuenta Xiaohongshu, una es iniciar sesión en la plataforma del servicio de creación en la computadora y la otra es verlos en el teléfono móvil en el centro de creación. El lado de la computadora tiene menos dimensiones de visualización de datos, pero puede ver el gráfico de tendencias de tráfico de cada nota en los últimos 30 días. Los datos en Xiaohongshu no están ordenados fila por fila y no se pueden copiar ni pegar directamente en la tabla. La plataforma tiene una estrategia anti-rastreo y no es fácil organizarla en tablas utilizando software de rastreo. Los datos principales sólo se pueden ver en teléfonos móviles, lo que es aún más problemático. Por tanto, los datos se recopilan manualmente. Utilice formularios para recopilar datos sin procesar. En el primer formulario, ingrese los datos de cada nota, incluidos al menos los siguientes campos: nombre de la cuenta, título, volumen de lectura, me gusta, colecciones, comentarios, acciones, fans, tiempo promedio de visualización, clics. tasa de finalización, evaluación de tasa de clics, tasa de finalización de reproducción de 5 segundos (un indicador de contenido de video), evaluación de tasa de finalización de reproducción (un indicador de contenido de video), riqueza de contenido, evaluación de riqueza de contenido, proporción de recomendación de página de inicio, proporción de búsqueda, proporción de página de inicio personal y seguir la página. Distribución por edad (cuente 1 a 2 grupos de edad o los 5 grupos de edad a pedido), distribución de ciudades (cuente 1 a 3 ciudades principales o 10 ciudades principales a pedido), intereses de la audiencia (cuente 1 a 3 intereses principales o 10 ciudades principales a pedido) ) interés). En el segundo formulario, ingrese los datos básicos de la cuenta, incluidos al menos los siguientes campos: páginas vistas diarias, páginas vistas en los últimos 7 días, tiempo total de visualización en los últimos 7 días, me gusta en los últimos 7 días, colecciones en el pasado 7 días y comentarios en los últimos 7 días, número de visitantes a la página de inicio en los últimos 7 días, número de notas compartidas en los últimos 7 días, percentil de clasificación de páginas vistas en los últimos 7 días, percentil de clasificación de interacciones en el pasado. 7 días, percentil de clasificación de tráfico recomendado en los últimos 7 días, percentil de clasificación de 7 días recientes.