京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为微信公众号保驾护航 论大数据下的未来
近年来,基于微信的整个产业链一直表现抢眼,“低准入门槛、高上升空间”的微信公众号自推出以来更是倍受青睐,企业和个人纷纷进驻其中,涌现出了一大批优质的公众号,他们成功实现了流量变现。与此同时,整个行业的竞争也愈发激烈,让尚在观望和深陷其中的企业和个人开始明白,随便抄抄就能盈利的时代已经过去,微信大数据的价值开始显现。
微信公众号发展迅猛 大数据分析迫在眉睫
微信作为国内主流的网络社交平台,承载着绝大多数的自媒体业务,这也是和其庞大的用户基数密不可分的。根据腾讯最新财报显示,截止2015年底,微信和WeChat的合并月活跃账户数已经达到6.97亿,比去年同期增长39%。从数据来看,从2014年底突破5亿到2015年的接近7亿,微信每个季度都会新增5000万活跃用户,如此的增速着实惊人。
从微信庞大的用户群体我们不难预见微信公众号的增长速度同样是惊人的。事实也正是如此,从微信公众号刚刚推出到现在的百家争鸣,也不过短短数年时间而已。而微信公众号的发展也经历着起步、瓶颈、成熟这几个阶段的考验,激烈的竞争势必会淘汰掉一大批,而有高质量的精准粉丝、清晰可见的商业模式的公众号则能更好的生存下来。
之所以会如此,一方面是用户需求的不断提升,要求公众号提供更精准更专业的内容服务,另一方面竞争压力大以及获取用户的成本增加,都在逼迫公众号的运营者做出改变来适应变化、突围或退出,优胜劣汰的戏份每时每刻都在上演。在这样的大环境下,催生了对微信大数据的分析需求,运营者们纷纷希望借由平台提供的分析数据来谋求自身更好的发展方向。
大数据才有大未来 数据分析平台显成效
事实上,大数据分析平台人们并不陌生,在国内诸如艾瑞、易观这样的知名互联网数据分析平台比比皆是,为IT企业提供不小的助力。但国内专为微信公众号提供大数据支持的平台却为数不多,据悉,目前【很快】旗下的“快数”平台是一个专精于微信大数据的新兴平台。“快数”主要提供微信公众号榜单产品和微信公众号行业洞察报告。报告目前覆盖7大行业,提供行业现状和趋势,重点分析不同行业公众号特征,从宏观和微观两个层面解析特定行业微信公众号的发展动态。
“快数”会定位出与人们日常生活息息相关,并且关注人数多、覆盖率广的行业领域,其中包括:母婴、汽车、旅游、时尚、娱乐、医疗健康等行业,并且近期将针对上述行业做出一系列的深入报告,弥补当前行业的不足,让用户深入的了解行业的整体趋势,也利于企业与投资者做出最完美的决策。“快数”还对一些当前热门事件如春节旅游、哈尔滨天价鱼、海淘新规、二孩政策等话题进行详尽的数据分析,让大数据真正的融入人群,融入生活。
可靠有效的微信大数据,对于公众号运营者来说就意味着能够更准确的把握市场的脉搏。尤其是微信公众号目前竞争激烈的背景下,能抢先一步就能克敌制胜。在微信公众号越来越需要精准、专业的团队化运营的今天,大数据平台提供的数据支持将为团队分担庞大的用户数据整合工作;为运营者理清思路找准潜在的市场结合自身优势去做好做大;让公众号运营者能更好的了解目标用户需求,来定制精准的推广方式,保证吸聚用户的高质量。这些都是一个优秀大数据平台的价值体现,为公众号保驾护航。
从当前微信公众号的迅猛发展来看,运营者对于“快数”这样微信大数据分析平台会更加依赖。而大数据平台和微信公众号也是相辅相成的共同发展,一方面微信公众号需要平台的数据去合理规划发展,另一方面又可以反过来为大数据平台贡献自己的力量,只有两者都处在良性的发展生态中,才能不断壮大成长。
如此看来,“快数”这样一个能够为公众号从业者提供数据参考,记录行业发展轨迹并能预测行业发展趋势的大数据平台必定会成为未来微信公众号的坚实助力。未来这样的大数据平台注定会不断涌现,大数据的价值将愈发被重视起来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16