微博數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站（微博數(shù)據(jù)分析報告）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于微博數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、在哪里可以看微博熱搜數(shù)據(jù)的？

• 2、有什么KOL數(shù)據(jù)分析工具適合微博的？

• 3、微博怎么看投票數(shù)據(jù)分析

• 4、有哪些好的app數(shù)據(jù)分析工具推薦嗎

一、在哪里可以看微博熱搜數(shù)據(jù)的？

可以找一些第三方分析平臺，看看有沒有相關(guān)數(shù)據(jù)，我是對明星這塊最感興趣。想看明星近期聲量如何。

西瓜微數(shù)

西瓜微數(shù)-明星熱搜次數(shù)

西瓜微數(shù)

西瓜微數(shù)

二、有什么KOL數(shù)據(jù)分析工具適合微博的？

推薦西瓜微數(shù)，我主要用它來做微博投放，目前微博市面分析工具太少了，可能是老了吧，這個平臺數(shù)據(jù)算很全了，除了要付費外，數(shù)據(jù)更新算及時。

三、微博怎么看投票數(shù)據(jù)分析

是看不到的。發(fā)起微博投票的人是看不到都有哪些用戶進行了投票和投票的選項。但是發(fā)起投票的人是可以看到所有參與人數(shù)、每一個選項的票數(shù)、投票的占比情況。想要查看微博投票的參與人數(shù)、選項票數(shù)占比情況的操作方法如下：

1.打開新浪微博網(wǎng)頁端，登錄賬號，進入首頁；

2.在首頁中點擊用戶昵稱，進入用戶微博頁面；

3.找到創(chuàng)建的微博投票，點擊微博后面的微博鏈接；

4.進入到投票頁面中后，就可以看到創(chuàng)建的投票的參加人數(shù)、投票占比情況、截止時間等信息。擴展資料：創(chuàng)建微博投票的方法：1.在首頁中的輸入框中，點擊下拉菜單，選擇“投票”功能；2.填寫投票標題、投票類型、投票期限、完成后點擊“完成”；3.投票完成后，填寫微博文案內(nèi)容，發(fā)布即可。

四、有哪些好的app數(shù)據(jù)分析工具推薦嗎

有哪些好的app數(shù)據(jù)分析工具推薦嗎

未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺，是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行存儲，支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰(zhàn)、服務于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

App數(shù)據(jù)分析，有沒有好的工具推薦？

方法/步驟

行業(yè)數(shù)據(jù)

行業(yè)數(shù)據(jù)對于一個APP來說，至關(guān)重要。了解行業(yè)數(shù)據(jù)，可以知道自己的APP在整個行業(yè)的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數(shù)、使用時長等多個維度去對比自己產(chǎn)品與行業(yè)平均水平的差異以及自己產(chǎn)品的對應的指標在整個行業(yè)的排名，從而知道自己產(chǎn)品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產(chǎn)品定位、發(fā)展方向更加清晰。

評估渠道效果

在國內(nèi)，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統(tǒng)商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等?？匆粋€APP的數(shù)據(jù)，首先要知道用戶從哪里來，哪里的用戶質(zhì)量最高，這樣開發(fā)者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統(tǒng)計分析工具，開發(fā)者可以從多個維度的數(shù)據(jù)來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。

用戶分析

產(chǎn)品吸引到用戶下載和使用之后，首先要知道的就是用戶是誰。所以，我們需要詳盡地了解到用戶的設備終端類型、網(wǎng)絡及運營商、地域的分布特征。這些數(shù)據(jù)可以幫助了解用戶的屬性，在產(chǎn)品改進以及產(chǎn)品推廣中，就可以充分利用這些數(shù)據(jù)制定精準的策略。

用戶行為分析

在關(guān)注完用戶的屬性后，我們還要高度關(guān)注用戶在應用內(nèi)的行為，因為這些行為最終決定著產(chǎn)品所能夠帶來的價值。開發(fā)者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關(guān)注應用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數(shù)據(jù)，可以針對性的優(yōu)化轉(zhuǎn)化率低的步驟，切實提高整體轉(zhuǎn)化水平。

5

產(chǎn)品受歡迎程度

在了解了用戶的行為之后，我們應該看一下自己的產(chǎn)品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發(fā)者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數(shù)據(jù)對比分析的時候，要充分利用時間控件和渠道控件，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。

如果以上5點的數(shù)據(jù)都很漂亮，說明你的APP已經(jīng)做得相當不錯了。當然，如果你的APP還沒有給你帶來收入，那么你仍然有一段較長的路要走。

app日活數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

app日活數(shù)據(jù)分析工具有上海風述科技的app先知。

APP運營數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

目前國內(nèi)發(fā)展不錯的可以監(jiān)測web、app、流媒體等多種應用性能監(jiān)測服務，叫“云測寶”。

云測試、友盟

云測試主要為開發(fā)者提供自動化的移動APP測試，包括功能、UI、性能、穩(wěn)定性、安全和競爭測試，返回包括日志和截圖的詳細測試報告，支持iOS和Android兩大平臺。

云測寶主要通過分布全球真實網(wǎng)絡中的真實終端，監(jiān)測用戶訪問移動應用App、HTML5、移動Web的真實體驗數(shù)據(jù)，從最終用戶的視角跨越移動設備、網(wǎng)絡和國家地區(qū)范圍，從移動“端”側(cè)對移動互聯(lián)網(wǎng)的“云”服務性能進行監(jiān)測與評估，使移動業(yè)務用戶所獲得體驗效果達到最大。

友盟是為中國開發(fā)者定制的靈活、簡單、免費、跨平臺的移動應用統(tǒng)計分析工具。

三個產(chǎn)品從不同的

數(shù)據(jù)分析工具有哪些 python

　IPython

IPython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算的命令行 shell，最開始是用 python 開發(fā)的，提供增強的內(nèi)省，富媒體，擴展的 shell

語法，tab 補全，豐富的歷史等功能。IPython 提供了如下特性：

更強的交互 shell(基于 Qt 的終端)

一個基于瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數(shù)學公式，內(nèi)置圖表和其他富媒體

支持交互數(shù)據(jù)可視化和圖形界面工具

靈活，可嵌入解釋器加載到任意一個自有工程里

簡單易用，用于并行計算的高性能工具

由數(shù)據(jù)分析總監(jiān)，Galvanize 專家 Nir Kaldero 提供。

GraphLab Greate 是一個 Python 庫，由 C++ 引擎支持，可以快速構(gòu)建大型高性能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

這有一些關(guān)于 GraphLab Greate 的特點：

可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數(shù)據(jù)量。

在單一平臺上可以分析表格數(shù)據(jù)、曲線、文字、圖像。

最新的機器學習算法包括深度學習，進化樹和 factorization machines 理論。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統(tǒng)上運行同樣的代碼。

借助于靈活的 API 函數(shù)專注于任務或者機器學習。

在云上用預測服務便捷地配置數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

為探索和產(chǎn)品監(jiān)測創(chuàng)建可視化的數(shù)據(jù)。

由 Galvanize 數(shù)據(jù)科學家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一個開源的軟件，它具有 BSD 的開源許可，為 Python

編程語言提供高性能，易用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。在數(shù)據(jù)改動和數(shù)據(jù)預處理方面，Python 早已名聲顯赫，但是在數(shù)據(jù)分析與建模方面，Python

是個短板。Pands 軟件就填補了這個空白，能讓你用 Python 方便地進行你所有數(shù)據(jù)的處理，而不用轉(zhuǎn)而選擇更主流的專業(yè)語言，例如 R 語言。

整合了勁爆的 IPyton 工具包和其他的庫，它在 Python 中進行數(shù)據(jù)分析的開發(fā)環(huán)境在處理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands

不會執(zhí)行重要的建模函數(shù)超出線性回歸和面板回歸;對于這些，參考 stat *** odel 統(tǒng)計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python

打造成頂級的統(tǒng)計建模分析環(huán)境，我們需要進一步努力，但是我們已經(jīng)奮斗在這條路上了。

由 Galvanize 專家，數(shù)據(jù)科學家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

線性編程是一種優(yōu)化，其中一個對象函數(shù)被最大程度地限制了。PuLP 是一個用 Python

編寫的線性編程模型。它能產(chǎn)生線性文件，能調(diào)用高度優(yōu)化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來求解這些線性問題。

由 Galvanize 數(shù)據(jù)科學家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib

matplotlib 是基于 Python 的

2D(數(shù)據(jù))繪圖庫，它產(chǎn)生(輸出)出版級質(zhì)量的圖表，用于各種打印紙質(zhì)的原件格式和跨平臺的交互式環(huán)境。matplotlib 既可以用在 python 腳本，

python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 應用服務器，和6類 GUI

工具箱。

matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變?yōu)榭赡?。你只需要少量幾行代碼，就可以生成圖表，直方圖，能量光譜(power

spectra)，柱狀圖，errorcharts，散點圖(scatterplots)等，。

為簡化數(shù)據(jù)繪圖，pyplot 提供一個類 MATLAB 的接口界面，尤其是它與 IPython

共同使用時。對于高級用戶，你可以完全定制包括線型，字體屬性，坐標屬性等，借助面向?qū)ο蠼涌诮缑?，或?MATLAB 用戶提供類似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科學官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一個簡單有效地數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具(庫)。關(guān)于最值得一提的是，它人人可用，重復用于多種語境。它基于

NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等構(gòu)建。Scikit 采用開源的 BSD 授權(quán)協(xié)議，同時也可用于商業(yè)。Scikit-Learn

具備如下特性：

分類(Classification) – 識別鑒定一個對象屬于哪一類別

回歸(Regression) – 預測對象關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性

聚類(Clustering) – 類似對象自動分組集合

降維(Dimensionality Reduction) – 減少需要考慮的隨機變量數(shù)量

模型選擇(Model Selection) –比較、驗證和選擇參數(shù)和模型

預處理(Preprocessing) – 特征提取和規(guī)范化

Galvanize 公司數(shù)據(jù)科學講師，Isaac Laughlin提供

Spark

Spark 由一個驅(qū)動程序構(gòu)成，它運行用戶的 main 函數(shù)并在聚類上執(zhí)行多個并行操作。Spark

最吸引人的地方在于它提供的彈性分布數(shù)據(jù)集(RDD)，那是一個按照聚類的節(jié)點進行分區(qū)的元素的集合，它可以在并行計算中使用。RDDs 可以從一個 Hadoop

文件系統(tǒng)中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系統(tǒng)的文件)來創(chuàng)建，或者是驅(qū)動程序中其他的已經(jīng)存在的標量數(shù)據(jù)集合，把它進行變換。用戶也許想要 Spark

在內(nèi)存中永久保存 RDD，來通過并行操作有效地對 RDD 進行復用。最終，RDDs 無法從節(jié)點中自動復原。

Spark 中第二個吸引人的地方在并行操作中變量的共享。默認情況下，當 Spark

在并行情況下運行一個函數(shù)作為一組不同節(jié)點上的任務時，它把每一個函數(shù)中用到的變量拷貝一份送到每一任務。有時，一個變量需要被許多任務和驅(qū)動程序共享。Spark

支持兩種方式的共享變量：廣播變量，它可以用來在所有的節(jié)點上緩存數(shù)據(jù)。另一種方式是累加器，這是一種只能用作執(zhí)行加法的變量，例如在計數(shù)器中和加法運算中。

有哪些微博數(shù)據(jù)分析工具可以推薦

有 在微博里搜索 微知 這個應用。。 可以分析一條微博 被什么人轉(zhuǎn)發(fā) 有沒有水軍 這些

excel數(shù)據(jù)分析工具的有哪些

SQL

樓主說的工具指的是excel本身的嗎 還是指數(shù)據(jù)分析需要的啊

以上就是關(guān)于微博數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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