如何通过数据分析来优化公众号内容，教你操作数据分析

译者｜阿宝

作者｜爱营运的小沙芥

许多爸爸妈妈前段时间问我，社会公众号文本写作量老是不温不火，难以把握住该文文本的稳步高质量输入。我真的这当中的非常大其原因是没透过统计数据来预测他们的该文文本，接着再展开强化，制造出使用者喜欢的文本。

这首诗他们就来谈谈，怎样透过统计数据挖掘来强化高家岭文本，让他们的文本更受使用者讨厌。

这首诗主要就透过统计数据文摘和文本新体验TRAP三个层次展开预测，以供参照。

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统计数据文摘

统计数据文摘，单纯蔡伯介是对他们高家岭两周的统计数据展开预测，为何是两周？即使那个周期性并非极短，却能窥见统计数据存有的难题。

所以难题来了，他们如果看甚么样统计数据呢？

这儿他们看文本文摘的统计数据，主要就是看文本的许多关键性统计数据，如推送该文数、写作单次、转贴+珍藏单次、追加影迷数之类。

上面那个表单，能协助你更快地认知他们统计数据文摘的关键性统计数据部份是甚么。

透过那些统计数据，他们能基本上晓得两周统计数据的基本上概述，与此同时极为有参照象征意义heard下周一文本做参照。但这非常有限，即便是较为宏观经济的统计数据

除了那些，他们还需要对该文统计数据展开采集并导出预测，这儿他们需要用到一个工具插件—壹伴。

这儿并非为壹伴打广告，确实壹伴在高家岭统计数据挖掘方面做得挺好的。透过壹伴的该文统计数据导出，他们能对具体该文统计数据展开预测。

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文本新体验TRAP

文本新体验TRAP主要就是对文本方面展开着重预测，预测热文的特点、预测统计数据的异常点之类，这儿着重是为爆款该文展开预测，预测其成功的特点，而统计数据文摘只是单纯的两周统计数据、该文的单纯预测，这儿则更有针对性。

文本新体验TRAP分为整体统计数据挖掘和热文预测两部份。

整体统计数据挖掘，是按照各个层次展开统计，按周/月做表，了解统计数据特点，并重点预测统计数据异常点（是否跟时间节点、发文文本、营运动作等有关）

整体统计数据挖掘，他们同样需要用到一个工具——侯斯特。

那个工具能对你微信影迷展开精细化管理，并对其行为打上标签，这样你就能了解影迷的特点和统计数据异常在哪里了。

热文预测，需要注意几个步骤。

首先，第一步是给所有该文分别打上对应的标签。

第二，按照打开率/分享率三个层次，对该文展开聚类预测。这儿他们分为高打开率/高分享率、高打开率/低分享率、低打开率/低分享率、低打开率/高分享率四类。

第三，预测双高类该文的标签，对双高该文展开分类。

第四，找出最高打开率/分享率该文，按特点展开预测。

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总结

统计数据挖掘，对于高家岭该文来说，是至关重要的，统计数据是最客观地体现高家岭该文的各种指标的考量。每个营运者都如果在公号营运中，形成他们的一套统计数据挖掘标准，从而使他们具备稳步创作高质量文本的能力。

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