得數據者 得天下！
新媒體運營期間，除了每天創作併發布內容（圖文、視頻等）以外，進行定期內容數據分析與預測是非常必要的。今天，我們以頭條號後臺的數據分析圖為例，給大家分享幾個如何看懂數據圖的好方法，幫助大家進行有效分析。
讀懂頭條號數據分析圖，就能讀懂頭條創作的世界！
懂頭條號數據分析 助你成就爆款
首先我們要知道頭條號數據分析圖的主要設置，共包含兩大部分。一個部分是數據概況，這部分是將頭條所有內容的數據綜合展示。通過數據可以幫助我們大致瞭解每週/月的運營情況，有利於我們宏觀的掌握和預測未來發布內容的主題方向；另一部分是圖文、微頭條、問答和小視頻分析，此部分主要是進行不同內容形式的數據展示。通過數據可以瞭解每週/月各內容形式的佔比情況，瞭解每個發佈內容的細緻數據，有利於我們掌握每篇內容受眾的關注度和平臺推薦度。
▊ 數據概況部分
一、數據詳情
數據呈現內容包含每週/月的文章量、推薦量、閱讀量、粉絲閱讀量及評論量。我們可根據數據，從不同角度進行分析。比如將時間作為定值，對比每週文章量、推薦量、閱讀量、粉絲閱讀量及評論量的變化，以此判斷推送內容質量和類型；或是關注推薦量和閱讀量數據，分析其變化的原因；或是關注粉絲閱讀量變化，進而推測粉絲忠誠度等。
二、人群分析
數據呈現所有內容的閱讀性別比例和閱讀年齡分佈。可以通過每週/月提供的閱讀性別比例和閱讀年齡分佈推測用戶群的閱讀特點、興趣和習慣，有利幫助我們進行內容主題的策劃和選擇。
▊ 圖文、微頭條、問答和小視頻分析部分
逐條發佈內容的數據展示包括詳細分析、人群分析和行為分析。
一、詳細分析
數據呈現內容是平均閱讀進度、跳出率、平均閱讀速度和文章詳情（推薦量、閱讀量、讀完量和收藏量）。通過文章的和跳出率數據，我們可以推測本次內容策劃的質量和用戶受歡迎程度，肯定平均閱讀進度數值越高越好；平均閱讀速度可推測用戶對於內容的重視程度和消化能力，數值偏大則用戶觀看不細緻，數值偏小則內容用戶難以理解；文章詳情可以直觀瞭解到平臺推薦程度和用戶喜愛程度。
二、人群分析
數據呈現內容是閱讀性別比例和閱讀年齡分佈。這裡和上面數據概述部分的人群分析作用一致，這裡主要體現的是本次內容用戶的性別佔比和年齡段分佈。
三、行為分析
數據呈現內容為閱讀來源和閱讀完成度。通過對閱讀來源的分析，可以確定潛在用戶的大致數量，推斷確定主要的內容投放渠道；閱讀完成度可推斷內容的質量和受歡迎程度。
這裡值得一提的是，所有的數據分析會受到被調查對象（用戶）的主觀因素影響，預測會有一定誤差，因此我們不能全信數據展示。但數據是可以傳達一些方向性的信息供我們參考。可以刻意去完成一系列同類型的內容創作，整體數據誤差會相對小一些。
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