㈠ 如何查看和分析微信公眾平台的數據
1、在電腦瀏覽器的搜索欄中輸入「微信公眾號」並搜索（任意一瀏覽器都可以）。
2、選擇點擊微信公眾號的官網。注意尾巴是藍色官網二字的網頁。
3、在彈出的公眾號登錄頁面，輸入賬號和密碼，並點擊登錄。
4、點擊登錄後，還需要管理員用微信掃碼確認登錄。按提示掃碼登錄就可以了。然後在微信公眾號平台的主頁中，側欄中有一個「統計」的選項組，根據自己需要點擊相應的分析即可查看各類數據。
㈡ 怎樣對數據進行分析—數據分析的六大步驟
時下的大數據時代與人工智慧熱潮，相信很多人都會對數據分析產生很多的興趣，其實數據分析師是Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據收集，整理，分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
很多人學習過數據分析的知識，但是當真正接觸到項目的時候卻不知道怎樣去分析了，導致這樣的原因主要是沒有屬於自己的分析框架，沒有一個合理的分析步驟。那麼數據分析的步驟是什麼呢？比較讓大眾認可的數據分析步驟分為
六大步驟。只有我們有合理的分析框架時，面對一個數據分析的項目就不會無從下手了。
無論做什麼事情，首先我們做的時明確目的，數據分析也不例外。在我們進行一個數據分析的項目時，首先我們要思考一下為什麼要進展這個項目，進行數據分析要解決什麼問題，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據就沒有什麼指導意義。
明確好數據分析目的，梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從那幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯化，確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數據分析的結果符合此次分析的目的。
數據收集的按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。常見的數據收集方式主要有以下幾種
一般地我們收集過來的數據都是雜亂無章的，沒有什麼規律可言的，所以就需要對採集到的數據進行加工處理，形成合適的數據樣式，保證數據的一致性和有效性。一般在工作中數據處理會佔用我們大部分的時間
數據處理的基本目的是從大量的，雜亂無章的數據中抽取到對接下來數據分析有用的數據形式。常見的數據處理方式有 數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取 等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 語言等。
對數據整理完畢之後，就需要對數據進行綜合的分析。數據分析方式主要是使用適當的分析方法和工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
在確定數據分析思路的階段，就需要對公司業務、產品和分析工具、模型等都有一定的了解，這樣才能更好地駕馭數據，從容地進行分析和研究，常見的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R語言 等，分析模型有 回歸、分類、聚類、關聯、預測 等。其實數據分析的重點不是採用什麼分析工具和模型而是找到合適的分析工具和模型，從中發現數據中含有的規律。
通過對數據的收集、整理、分析之後，隱藏的數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然。一般情況下，是通過表格和圖形的方式來呈現出來。多數情況下，人們通常願意接受圖形這樣數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出數據所要表達的觀點。
常用數據圖表 有餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖、矩陣圖 等圖形，在使用圖形展現的情況下需要注意一下幾點：
當分析出來最終的結果之後，我們是知道這部分數據展現出來的意義，適用的場景。但是如果想讓更多人了解你分析出來的東西，讓你的分析成果為眾人所熟知，這時就需要一份完美的PPT報告，一個邏輯合理的故事。這樣的分析結果才是最完美的。
一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次清晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象，直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
數據分析的四大誤區
1、分析目的不明確，不能為了分析而分析 。只有明確目的才能更好的分析
2、缺乏對行業、公司業務的認知，分析結果偏離實際 。數據必須和業務結合才有意義，清楚所在行業的整體結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，在根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據，同時，熟悉業務才能看到數據背後隱藏的信息。
3、為了方法而方法，為了工具而工具 。只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具
4、數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據是主觀的 。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析
㈢ 應該如何看待數據分析
分析是我們人人都具備的一種能力，而數據分析只不過是增加了分析的對象，對原本的含義並沒有多大改變，所以說，數據分析也是一種能力，也就是職場人士的技能。
以小編來說，小編的職業是編輯，充其量算個運營，但是工作中用到數據分析的時候還真不少，需要構建用戶畫像，了解用戶痛點，需要分析某一篇文章的打開率，閱讀量，收藏量等等。不止如此，還需要對自己賬號整體數據分析、用戶反饋的信息分析、同行爆款文章的分析等等。對於小編來說，數據分析只是輔助我工作的一項技能而已。
但是，也會有很多人說，目前很多公司都在招聘數據分析師啊，它就是一個職業啊。這點小編不否認，目前很多企業包括一些傳統企業都會招聘數據分析師，但小編的理解是，數據分析師只是一個崗位名稱而已，在這個公司是叫做數據分析，到了另外一個公司或者叫做市場調研也是有可能的。雖然名字不同，但工作的內容和本質是一樣的，用數據分析來幫助企業實現業務增長，關鍵點是業務的增長，業務怎麼增長，通過數據分析這項技能。
數據分析並不是職業，而是一項技能，而且是人人都應該具有的技能。最簡單的，如果領導讓你搜集某一地區的大學情況，我可以不用一條條的復制粘貼，用python進行抓取就好了，這樣不僅效率高，准確率也高。現在時代發展迅速，不會數據分析的人將漸漸被時代所拋棄。小編希望大家都能緊跟時代的步伐，掌握數據分析這項技能。
關於應該如何看待數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。