在流量时代，越来越多的人涌现到“新媒体”庞大的流量池中；
它不仅是个人想法的表达，也是群体的集合。可以说新媒体是最大的社区运营体系，内容运营才是王道，但除了内容运营，我们还需要学会看数据。
数据的分析有助于我们更好的操作内容，对于大一新生来说，也可以帮助我们做好定位，降低成本。
今天老徐就给大家分享【新媒体运营必备的11款分析工具】——建议收藏
1，新榜
互联网渠道的价值标准：按照24大分类权威发布以微信为代表的中国各媒体平台最真实、最有价值的运营榜单，方便用户了解新媒体整体发展情况，为用户提供有效的参考指导…
2，清博大数据
中国新媒体大数据权威平台：清博大数据有清博指数、清博舆情、盈光公共品等几大核心产品。提供微信、微博、头条号、广告交易、舆情报告、数据咨询等新媒体排名…
3，神策数据
多维数据实时分析、事件分析、漏斗分析、保留分析、分布分析等八种分析模型，轻松满足数据分析需求。即使调整运营策略提高运营效果。深入洞察用户行为，深入了解用户来自哪里以及他们从哪里消失，寻找新的产品增长点，推动产品优化迭代并改善运营结果，定制多维分析场景，以及将数据分析平台私有化.
4，growingio
实时收集用户行为数据，并实时可视化和绘图。growingio的运营数据分析和多维度分析更准确。growingio在中国有一个更细化的用户行为洞察系统，帮助运营商灵活定制推广计划。
5， 伯格运营
运营助理，运营管家……微信官方账号运营的安全对于企业来说非常重要。凭借伯格的运营质量诊断和违规文章库，为微信官方账号的健康起到保驾护航的作用…
6，数说风云
一个实时全面的微信排名和监控工具。微信运营监控，来自媒体行业分类列表。
7，易赞
易赞建立了一个社交媒体营销平台，将媒体与广告商联系起来。目前平台提供微信官方账号用户头像查询和新媒体天文台大数据。数据查询和分析可以通过微信官方账号中的易赞官网和“易赞”获得。
8，微指数
国内领先的微信大数据领先品牌，为广告公司、微信号运营商、新媒体行业、传统企业提供与微信运营、微信营销、微信推广相关的最专业的大数据服务。
9，西瓜数据
微信官方账号内专业微信大数据服务商：从微信官方账号收集380万条数据，从微信官方账号收集4亿条帖子记录提供广告价值估算。在区域行业流行的微信官方账号排名。分钟级阅读量监控和全网竞争产品搜索监控是监控微信官方账号运营和广告效果的首选大数据工具。
10，微信指数
微信整合了微信上的搜索和浏览行为数据，在海量云数据分析的基础上，形成“关键词”当天、7天内、30天内、90天内的动态指数变化，方便人们看到某个词在一段时间内的热门趋势和最新指数动态。
. pstatp.com/large/pgc-image/b92c 5b 93 ea 2d 4 bb 0b 7e 9220 df 789 da 70 " alt=" 11新媒体必备大数据分析工具，网友：你怎么不早说，对我来说太难了"
11，大数据导航网
以大数据行业为主体，以大数据工具为补充，为用户更快地找到与大数据相关的工具提供了平台。
大数据专业就业前景 可以做什么
1.大数据开发工程师。大数据开发主要基于大数据服务平台。许多大中型商业应用程序包括企业级应用程序和各种网站。能够搭建大数据应用平台，开发分析应用。
2.大数据分析师主要负责数据挖掘，针对从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人员，使用hive、hbase等技术进行行业研究、评估和预测。通过使用spotifre、qlikview和tableau，新的数据可视化工具可以实现数据可视化和数据呈现。
大数据时代的意义和作用 快来这里系统的了解下了
1.将大数据分析纳入流程的实践揭示了非结构化数据，这有助于管理人员系统地分析他们的决策，并在必要时采用替代方法。
2.“bigdata”是近年来it行业的一个热门词汇。大数据在各个行业的应用逐渐广泛。2012年，“大数据”这个词被提到的越来越多。人们用它来描述和定义信息爆款时代产生的海量数据，并命名相关的技术发展和创新。
3.大数据的意义在于改变经济的力量：生产者是有价值的，消费者是价值的意义。有意义才有价值。消费者不同意，就卖不出去，就无法实现价值；只有消费者认同的，才能出售和变现。大数据帮助我们从消费者的源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原则。
4.大数据的意义在于改变组织的力量：随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源的发展，组织变革变得越来越不可避免。大数据会推动网络结构产生无组织的组织力量。各种分散的web2.0应用，如rss、wiki、blog等。是最先反映这种结构特征的。大数据之所以成为时代的力量，是因为它遵循意义而获得智慧。
大数据专业学什么课程 报考学生多参考
1.大数据技术是一门交叉学科：统计学、数学、计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。
2.还需要学习数据采集、分析处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是跨境人才(具有专业知识和数据思维)。
3.以中国人民大学为例：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学导论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统介绍、计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
