统计数据分析工具，统计数据如何分析

前言：数据是资产，对企业而言，对网络品牌推广而言，数据的价值体现在描绘推广现状、呈现推广问题、帮助解决问题、指导推广策略规划。

一、数据分析的价值（为什么要做监测分析）

移动营销时代，数据是资产，也是影响企业决策的重要依据。数据分析的价值在于：企业在做推广时，实际效果是否达到预期目标；如未达到目标，问题在哪里，如何优化；达到目标后，下一步如何优化，如何发挥其最大价值。

企业所处发展阶段和行业特性决定了企业的品牌推广策略，企业必须要根据自个儿所处的发展阶段、产品或服务的市场情势、消费者的消费成熟度等等有关因素采用不同的推广策略。因此品牌推广策略的制定也决定了企业关键KPI的数据指标。

推广的形式多样性，比较常见的有带链接的图片（文字链接）、视频/flash广告、SEM、微信（微信二维码）、APP开屏、移动DSP、EDM邮件、手机短信、应用市场、手机厂商等。

投放的内容和目标

推广的形式多种多样，企业如何根据投放内容，制定投放目标呢？可以分两种，图片（含二维码）/文字链接及文案，不同的投放渠道反映不同的数据指标，比如以图片（含二维码及链接）来说，一般的效果类推广则反应在App下载，转化，分享等，其中APP下载的渠道，又分本地和应用市场两种渠道。

对于文案来说，通常是通过二维码及文章中嵌入二维码等形式，达到点击原文，进入minsite的目标。

二、如何让数据分析带来价值？

1、数据产生价值的前提条件

数据分析是让数据产生价值，但是前提是这些是：1、真实的数据2、准确的数据3、正确的分析，前面两个我们是从数据、监测的角度来说，后面则是从运营的角度来说的。数据产生价值三者缺一不可。

2、数据会说谎：真实的数据背后

在这个看数据的时代，一切成果用数据来说话。但是实际在操作过程中，常常掺杂一些虚假数据，这些异常虚假的数据，也就是我们常说的作弊。因此要透过表面数据看实质，揭开真实的数据面纱。

通常数据作弊分机器行为和人工行为。具体表现如下图所示：

机器行为：服务器刷量、客户端刷量、流量劫持

人工行为：真人作弊、程序作弊

在这些作弊行为中，机器行为中的客户端刷量，是比较常见的手段；而流量劫持，也是客户常见问题，比如下面这个例子：

流量劫持前：

http://www.99click.com

http://www.99click.com?utm_source=baidu

http://www.99click.com?ozs=1754574-1336

流量劫持后：

http://www.99click.com?utm_source=ABC

通过劫持对方流量，转为自己的流量。我们给出的解决方法就是：监测代码可以用一串没有明确意义的数字代码来替代，但是对于有地域域名的则不适用。

人工行为中的真人作弊判定时间较长，分析的时间也要长一些，这些行为常发生在旅游、航空等企业，通常都有一些占座的行为。日常可从点击、转化等判断出是否作弊，但对于广告量大、数据多的情况，则需要通过专业的工具来判定。

3、异常数据清洗

既然数据有真有假，我们就要学会剥离虚假的数据，常见的异常数据分析模型分为机器认为、人工行为。异常数据表现为：广告来源异常；曝光、点击频次异常；曝光、点击IP/地域集中；用户平均曝光量、点击量过大； 曝光、点击的UA分布异常；数据时段分布异常；到达率、二跳率、转化率异常；用户行为异常；用户留存异常等。掌握这些异常数据有助于我们快速辨别数据真伪。

4、数据会说谎：正确的分析

数据要产生价值，正确的数据才是前提，对于分析师来说，一切无法校验准确性的数据都是耍流氓。除了提供真实、准确的数据，还要对数据进行正确的分析。

正确的分析—案例分析：

1、推广策略：推广的目标，渠道已经给出了，现在需要在两个媒体投放广告。

2、媒体投放结果：

修正前：（媒体有异常数据投放后期，点击量暴涨），这时候A、B两家的媒体监测的用户数已达到500万。

修正后：清除虚假数据后，去除异常数据后A、B两家媒体监测的用户数470万

问题：修正后的数据，用户数470万就是正确的数据吗？非也，这时候我们要继续做深一步的分析，经过媒体重合度分析，A，B媒体的用户重合数为80万，去除重合用户，此次品牌推广实际覆盖人数390万。 再经过用户的性别与年龄层分析，找出本次目标用户，20-40岁男性用户覆盖人数为200万。仅完成了目标的一半。

从上面的案例我们不难发现，正确的数据分析帮助我们发现并锁定问题，重新制定解决方案， 可以制定两种不同的物料内容根据媒体属性进行投放，同时可根据时间段、地域、用户属性、客户端等因素制定不同的推广方案，比如根据不同省市消费人群的上网时间分时间段进行广告投放，锁定有需要的人群，才能实现最终的目的。

数据的核心价值来自对推广目标完成度的正确判断（查漏补缺），对现有渠道效果的评估、以及对下一次活动的客观指导，历史数据的积累。只有充分利用好大数据才能让品牌产生价值，让销量得到提升。