微博數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站（微博數(shù)據(jù)分析報(bào)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(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話：175-8598-2043，或添加微信：1454722008

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(tái)，看看有沒有相關(guān)數(shù)據(jù)，我是對(duì)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(gè)平臺(tái)數(shù)據(jù)算很全了，除了要付費(fèi)外，數(shù)據(jù)更新算及時(shí)。

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(jìn)行了投票和投票的選項(xiàng)。但是發(fā)起投票的人是可以看到所有參與人數(shù)、每一個(gè)選項(xiàng)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(xiàng)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(hào)，進(jìn)入首頁；

2.在首頁中點(diǎn)擊用戶昵稱，進(jìn)入用戶微博頁面；

3.找到創(chuàng)建的微博投票，點(diǎn)擊微博后面的微博鏈接；

4.進(jìn)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(shí)間等信息。擴(kuò)展資料：創(chuàng)建微博投票的方法：1.在首頁中的輸入框中，點(diǎn)擊下拉菜單，選擇“投票”功能；2.填寫投票標(biāo)題、投票類型、投票期限、完成后點(diǎn)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(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)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(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，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(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)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(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺(tái)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(duì)于一個(gè)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(gè)行業(yè)的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動(dòng)次數(shù)、使用時(shí)長(zhǎng)等多個(gè)維度去對(duì)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(duì)應(yīng)的指標(biāo)在整個(gè)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(duì)比，會(huì)讓自己的產(chǎn)品定位、發(fā)展方向更加清晰。

評(píng)估渠道效果

在國(guó)內(nèi)，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運(yùn)營(yíng)商商店、操作系統(tǒng)商店、應(yīng)用商店、手機(jī)廠商預(yù)裝、CPA廣告、交叉推廣、限時(shí)免費(fèi)等等?？匆粋€(gè)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(huì)面臨一個(gè)選擇和評(píng)估渠道的難問題。但是通過統(tǒng)計(jì)分析工具，開發(fā)者可以從多個(gè)維度的數(shù)據(jù)來對(duì)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(shí)長(zhǎng)等角度對(duì)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(shè)備終端類型、網(wǎng)絡(luò)及運(yùn)營(yíng)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(jìn)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(zhǔn)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(yīng)用內(nèi)的行為，因?yàn)檫@些行為最終決定著產(chǎn)品所能夠帶來的價(jià)值。開發(fā)者可以通過設(shè)置自定義事件以及漏斗來關(guān)注應(yīng)用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化率對(duì)收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數(shù)據(jù)，可以針對(duì)性的優(yōu)化轉(zhuǎn)化率低的步驟，切實(shí)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(yīng)該看一下自己的產(chǎn)品是否足夠受歡迎，這是一個(gè)應(yīng)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(shí)長(zhǎng)、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評(píng)價(jià)用戶粘度。進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比分析的時(shí)候，要充分利用時(shí)間控件和渠道控件，可以對(duì)比不同時(shí)段不同渠道的用戶粘度，了解運(yùn)營(yíng)推廣手段對(duì)不同渠道的效果。

如果以上5點(diǎn)的數(shù)據(jù)都很漂亮，說明你的APP已經(jīng)做得相當(dāng)不錯(cuò)了。當(dāng)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(zhǎng)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(fēng)述科技的app先知。

APP運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

目前國(guó)內(nèi)發(fā)展不錯(cuò)的可以監(jiān)測(cè)web、app、流媒體等多種應(yīng)用性能監(jiān)測(cè)服務(wù)，叫“云測(cè)寶”。

云測(cè)試、友盟

云測(cè)試主要為開發(fā)者提供自動(dòng)化的移動(dòng)APP測(cè)試，包括功能、UI、性能、穩(wěn)定性、安全和競(jìng)爭(zhēng)測(cè)試，返回包括日志和截圖的詳細(xì)測(cè)試報(bào)告，支持iOS和Android兩大平臺(tái)。

云測(cè)寶主要通過分布全球真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)終端，監(jiān)測(cè)用戶訪問移動(dòng)應(yīng)用App、HTML5、移動(dòng)Web的真實(shí)體驗(yàn)數(shù)據(jù)，從最終用戶的視角跨越移動(dòng)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和國(guó)家地區(qū)范圍，從移動(dòng)“端”側(cè)對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的“云”服務(wù)性能進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)估，使移動(dòng)業(yè)務(wù)用戶所獲得體驗(yàn)效果達(dá)到最大。

友盟是為中國(guó)開發(fā)者定制的靈活、簡(jiǎn)單、免費(fèi)、跨平臺(tái)的移動(dòng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析工具。

三個(gè)產(chǎn)品從不同的

數(shù)據(jù)分析工具有哪些 python

　IPython

IPython 是一個(gè)在多種編程語言之間進(jìn)行交互計(jì)算的命令行 shell，最開始是用 python 開發(fā)的，提供增強(qiáng)的內(nèi)省，富媒體，擴(kuò)展的 shell

語法，tab 補(bǔ)全，豐富的歷史等功能。IPython 提供了如下特性：

更強(qiáng)的交互 shell(基于 Qt 的終端)

一個(gè)基于瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數(shù)學(xué)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(gè)自有工程里

簡(jiǎn)單易用，用于并行計(jì)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(gè) 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(diǎn)：

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

在單一平臺(tái)上可以分析表格數(shù)據(jù)、曲線、文字、圖像。

最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括深度學(xué)習(xí)，進(jìn)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(yùn)行同樣的代碼。

借助于靈活的 API 函數(shù)專注于任務(wù)或者機(jī)器學(xué)習(xí)。

在云上用預(yù)測(cè)服務(wù)便捷地配置數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

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

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

Pandas

pandas 是一個(gè)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(dòng)和數(shù)據(jù)預(yù)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(gè)短板。Pands 軟件就填補(bǔ)了這個(gè)空白，能讓你用 Python 方便地進(jìn)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(jìn)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(huì)執(zhí)行重要的建模函數(shù)超出線性回歸和面板回歸;對(duì)于這些，參考 stat *** odel 統(tǒng)計(jì)建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python

打造成頂級(jí)的統(tǒng)計(jì)建模分析環(huán)境，我們需要進(jìn)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(xué)家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

線性編程是一種優(yōu)化，其中一個(gè)對(duì)象函數(shù)被最大程度地限制了。PuLP 是一個(gè)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(xué)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(jí)質(zhì)量的圖表，用于各種打印紙質(zhì)的原件格式和跨平臺(tái)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(yīng)用服務(wù)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(diǎn)圖(scatterplots)等，。

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

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

Galvanize 公司的首席科學(xué)官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一個(gè)簡(jiǎn)單有效地?cái)?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(fù)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(shí)也可用于商業(yè)。Scikit-Learn

具備如下特性：

分類(Classification) – 識(shí)別鑒定一個(gè)對(duì)象屬于哪一類別

回歸(Regression) – 預(yù)測(cè)對(duì)象關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性

聚類(Clustering) – 類似對(duì)象自動(dòng)分組集合

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

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

預(yù)處理(Preprocessing) – 特征提取和規(guī)范化

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

Spark

Spark 由一個(gè)驅(qū)動(dòng)程序構(gòu)成，它運(yùn)行用戶的 main 函數(shù)并在聚類上執(zhí)行多個(gè)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(gè)按照聚類的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分區(qū)的元素的集合，它可以在并行計(jì)算中使用。RDDs 可以從一個(gè) 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(dòng)程序中其他的已經(jīng)存在的標(biāo)量數(shù)據(jù)集合，把它進(jìn)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(duì) RDD 進(jìn)行復(fù)用。最終，RDDs 無法從節(jié)點(diǎn)中自動(dòng)復(fù)原。

Spark 中第二個(gè)吸引人的地方在并行操作中變量的共享。默認(rèn)情況下，當(dāng) Spark

在并行情況下運(yùn)行一個(gè)函數(shù)作為一組不同節(jié)點(diǎn)上的任務(wù)時(shí)，它把每一個(gè)函數(shù)中用到的變量拷貝一份送到每一任務(wù)。有時(shí)，一個(gè)變量需要被許多任務(wù)和驅(qū)動(dòng)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(diǎn)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(jì)數(shù)器中和加法運(yùn)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(gè)應(yīng)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(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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