微信群统计发言次数.docx
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微信群统计发言次数
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微信群统计发言次数
篇一：
史上最详细微信公众后台数据分析
史上最详细微信公众后台数据分析
数据分析微信公众号datadw
契约导读：
微信后台数据更加详细之后，我在点点客北京研究院和助理对本号从7月9日到8月7日的数据进行了详细分析。
主要分为3个部分，用户增长来源分析、图文阅读分析和用户属性分析，虽然我是科技类的自媒体，但是对于数据影响因素的分析还是具有一定的普适性，所以我希望通过解读本号数据背后影响因素，能给大家的微信公号运营，带来一些实质性帮助。
第一部分：
用户增长来源分析
1：
用户增来来源的5种方式
（1）搜索公众号名称，搜索微信公众号的名称获得关注，这类的号原本就有一定的品牌，或定位足够垂直，当用户有这方面需求时，就会自己通过关键词搜索。
比如可口可乐、杜蕾斯、汽车、减肥、羽毛球、北京（地方号）、移动互联网等。
所以在取名的时候，可以取一个和公号定位相符的名字，有利于被搜索到。
如果怕别人也用同样的名字，可以选择注册商标、认证、提高互动率等方式，提高公号排名。
比如本号“移动互联网”这个名字，就是一个很好的占位，而且在搜索的时候，一直排在第一名，必然会导入大量精准粉丝，所以在本号的粉丝来源里占了39%。
（2）搜索微信号，通过这种方式关注的用户，理论上应该都是来自微信ID在别处的曝光，比如经常用的互推，还有微博、人人网、XX贴吧等sns网站和传统媒体、线下等推广方式。
微信ID是一串字母加数字的结合，记忆和输入都很难，所以最好是结合公众号的名称设定ID，不但让人好记还好输入。
尽量减少用户的记忆和输入成本，会在一定程度上增加关注量。
本号通过搜索微信ID的占比不是很高，才8%，这应该和我几乎不参加互推有关，如果经常参加互推的号，这个占比应该高很多。
（3）图文消息右上角菜单，这个关注按钮隐藏较深，很多人不知道阅读文章时的右上角按钮里还隐藏了这么多功能，而且需要经过2步才能到公众号介绍页，最坑爹的是这个按钮不是在所有阅读的情况下都会出现，所以通过这个方式关注公众号的占比很低。
（4）名片分享，直接的名片分享，一般应该都是通过口碑传播，这个数据占比越高，说明这个号的质量越好
（5）其他，大部分账号的粉丝来源，都是“其他”类最多，一般包括3个渠道，图文消息标题下蓝色链接、微信公众号二维码、广点通系统推广
a、图文消息标题下蓝色链接：
这种蓝色链接字体关注的方式是较为常见的一种关注方式，而且很方便，用户点击一下就可弹出关注界面。
很多公众号都会在图文页面中加上提示，让用户关注公众号。
“移动互联网”账号通常也会在页面底部提示大家点击阅读原文进行关注，其实也是利用这样的方式；只是跳转了一个页面，比如点击阅读原文后跳转到这么一个提示页面：
提示：
最近看到不少微信公众号的微官网做的很炫、很漂亮，但是都没有引导用户关注公众号的快捷通道；这点需要注意一下，要不然辛辛苦苦做的宣传推广，反而没能带来粉丝的增加，就可惜了。
b、微信公众号二维码（包含线上二维码跟线下二维码两部分内容）
线上二维码：
（1）主要是通过pc端进行微信二维码的宣传，从而引导用户关注公众号；常见在pc端页面，视频广告中，或通过QQ群等方式进行公众号推广，直接扫描二维码更加方便；
微信本身或者移动端进行公众号二维码宣传，效果未必好；微信上看到的二维码需要先保存到手机中，然后再从相册中打开，操作较为繁琐
线下二维码：
此种营销宣传的方式比较多，而且不固定，比如通过宣传单，商品包装盒，快递，线下促销活动海报、甚至是电视等等，这些都是线下二维码展示的案例！
c、广点通系统推广
已开通广点通广告系统的公众号，点击文章最底部的蓝色链接，会跳转到新页面，直接通过右下角的“关注”按钮去关注公众号；有个叫“尚品宅配”
的账号，利用广
点通，一个多月积累了50多万粉丝，那这个“其他”的占比应该可以到95%以上
第二部分：
图文阅读分析
图文阅读分析主要包含7个指标：
图文页阅读人数、图文页阅读次数、原文页阅读人数、原文页阅读次数、分享转发人数、分享转发次数、微信收藏人数；
每个指标的数据都来源5个渠道：
会话、好友转发、朋友圈、腾讯微博、历史消息
1：
先看下图文阅读人数跟图文阅读次数的数据：
篇二：
20XX微信用户数据报告（想知道的全在这）
20XX微信用户数据报告（想知道的全在这）
想运营好微信公众号，需要好好研究研究微信公众平台后台提供的数据显示以及统计功能更，比如增粉掉粉情况，图文阅读量留言点赞次数等信息，对于运营微信自媒体是很有益处的。
这次要给大家讲的数据主要分为3个部分，用户增长来源分析、图文阅读分析和用户属性分析，虽然我是科技类的自媒体，但是对于数据影响因素的分析还是具有一定的普适性，所以小编希望通过解读本号数据背后影响因素，能给大家的微信公号运营，带来一些实质性帮助。
第一部分：
用户分析
1：
用户新增来源的5种方式
【搜索公众号名称】：
即搜索微信微信公众号的名称获得关注，这类号一般是具有一定的品牌知名度，或定位足够垂直，或广告宣传到位，用户会自通过关键词搜索，例如杜蕾斯、汽车、北京（地方号）、移动互联网、ppT等。
所以在取名的时候，要取与公号定位相符的名字，有利于被搜索到。
如果怕别人也用同样的名字，可以选择注册商标、微信微信认证、提高粉丝互动率等方式，提高公号排名。
【搜索微信微信号】：
通过这种方式关注的用户，一般属于较为精准的用户，毕竟微信微信ID是一串字母加数字的结合，记忆和输入都很难，所以最好是结合公众号的名称设定ID，不但好记还好输入。
尽量减少用户的记忆和输入成本，会在一定程度上增加关注量。
建议使用拼音、英文名、字母+简单数字等组合，不太建议在微信微信号中加个下划线或短杠，会导致输入困难，关注量下降。
【图文消息右上角菜单】：
这个关注按钮隐藏较深，很多人不知道阅读文章时的右上角按钮里还隐藏了“查看公众号”的功能，所以通过这个方式关注公众号的占比很低。
【名片分享】：
直接的名片分享，一般应该都是通过微信微信人与人，或微信微信群的口碑传播，这个数据占比越高，说明这个号的质量越好，受欢迎程度越高。
【扫二维码及其他】：
大部分账号的粉丝来源，都是“其他”类最多，一般包括3个渠道，图文消息标题下蓝色链接、微信微信公众号二维码、广点通系统推广
a、图文消息标题下蓝色链接：
这种蓝色链接字体关注的方式是较为常见的一种关注方式，而且很方便，用户点击一下就可弹出关注界面。
很多公众号都会在图文页面中加上提示，让用户关注公众号。
账号通常也会在页面底部提示大家点击阅读原文进行关注，其实也是利用这样的方式;只是跳转了一个页面，比如点击阅读原文后跳转到这么一个提示页面：
提示：
不少账号会把作者名一栏改为“点击右边关注“之类的引导关注语，微信微信已经屏蔽了常见的此类语言，希望大家知道微信微信官方的态度，尽量少碰地雷为好。
b、微信微信公众号二维码（包含线上二维码跟线下二维码两部分内容）
【线上二维码】
（1）主要是通过pc端进行微信微信二维码的宣传，从而引导用户关注公众号;常见在pc端网页，视频广告，或通过QQ群等方式进行公众号推广，直接扫描二维码更加方便;
通过微信微信或者移动端进行公众号二维码宣传，效果未必好;微信微信上看到的二维码需要先保存到手机中，然后再从相册中打开，操作较为繁琐。
微信微信为了解决这个问题，推出了在微信微信聊天界面、朋友圈打开图片，长按图片出现“识别图中二维码“的功能，但由于普及率不高，知者寥寥。
【线下二维码】
此种营销宣传的方式比较多，而且不固定，比如通过宣传单，商品包装盒，快递，线下促销活动海报、甚至是电视等等，只要渠道铺得够广，还是能吸引不少粉丝的。
c、广点通系统推广
目前腾讯广点通已经支持公众号广告投放，已开通广点通广告系统的公众号，点击文章最底部的“关注”按钮去关注公众号。
据说某账号投入50多万，收获了近100万的粉丝量，壕公司可以考虑一下这种方式。
2、用户属性分析
用
户属性分析目前包含6种：
性别分析、语言分析、省份分布、城市分布、终端分析、机型分析。
由于各个公众号的定位以及用户群体不同，用户属性会有所差异。
男的站左边，女的站右边，其他的站中间，不知道这2.7%的人怎么想?
哈哈～应该是他们的微信微信个人号，并未设置性别所致。
如果是专门定位为男性或女性服务的公众号，性别比例偏差会比较大一点。
用户的省份分布，“微互动“的粉丝数较为分散，但大多集中在北上广一带。
一般地方号的粉丝较为集中，都是本省或者周边省占据很高比例。
终端机型分析
Android和ios目前处于分庭抗里的状态，显然开放的Android的用户最多，wp7用户还在垂死挣扎。
已知的机型里，iphone最多，三星和小米其次，其他的应该绝大部分是Android手机，无奈国产机纷繁复杂，统计起来也非常麻烦。
如果是针对某一机型，或某一操作系统做的公众号，机型或终端分布才会出现巨大偏差。
机型对于判定用户质量有一定的帮助，尤其是App或者游戏的推广，会特别看重某一平台机型的比例，选择最适合自己的账号去推广合作。
第二部分：
图文阅读分析
图文阅读分析主要包含7个指标：
图文页阅读人数、图文页阅读次数、原文页阅读人数、原文页阅读次数、分享转发人数、分享转发次数、微信微信收藏人数。
每个指标的数据都来源5个渠道：
会话、好友转发、朋友圈、腾讯微博、历史消息。
1：
先看下图文阅读人数跟图文阅读次数的数据：
一般情况下通过会话（通过公众号下发的界面）和朋友圈，是图文阅读人数和次数的主要来源渠道，好友转发和历史消息其次，而腾讯微博转化作用可以忽略不计（也跟账号是否在腾讯微博宣传和相应微博粉丝数有关）
大家一直说：
文章标题决定打开量，文章内容质量决定转发量（包括好友转发和朋友圈转发），而且标题和内容互相影响。
除了公众号直接push的界面之外，朋友圈成了非常重要的用户来源渠道。
可见一个吸睛的内容和质量超高的内容，对文章阅读量的影响力极其重要。
这也是为什么很多大号的文章阅读量，远高于粉丝数的原因。
朋友圈除了可以传播文章之外，还可以通过第三方开发的方式，增加互动活动和小游戏，鼓励用户分享到朋友圈。
相信前段时间大家的朋友圈，都被各种小游戏、抽奖活动刷屏，这也是一种很好的传播方式，不过有些人比较反感，所以游戏的设计一定要新颖好玩，而且要参与门槛低、增强好友互动功能和鼓励分享朋友圈炫耀（充分利用社交软属性）。
最后还有一个建议，可以把历史文章做成专题或目录的形式，或是设置成关键词的自动回复，方便用户分门别类的查看，也可以在一定程度上增加阅读数，提高精华内容的曝光亮。
2、在图文消息中图文群发页面：
在每一篇图文的右上角，可看见“查看图文详解”、“加入图文对比”。
点击“查看图文详解”，会看见某一篇图文的详细数据，如：
整体数据、趋势图、读者性别分析、读者省份分布、阅读终端分析、机型分析、详细数据。
另可选择多于两篇的文章“加入图文对比”，查看不同图文的数据对比。
第三部分：
用户属性分析
用户属性分析目前包含6种：
性别分析、语言分析、省份分布、城市分布、终端分析、机型分析
由于各个公众号的定位以及用户群体不同，用户属性会有所差异;下面列出本号的用户熟悉以供参考（由于城市数量较多，就不列出）
篇三：
微信群的活跃度与生命周期研究
微信社交群的活跃度与生命周期研究
摘要
本题要求针对国内的一款移动社交网络产品，建立合理有效的数学模型，研究用户使用过程中的一些重要社交因素和规律性量化结果，并针对该社交信息群的生命周期进行量化模型预测。
本队选择了微信作为研究对象，求解的具体流程如下：
针对问题一：
对所得微信用户数据进行分析，该数据包含了各个用户一个月内每天使用微信各个功能的次数，每天在线时长，每天的活跃时间段。
通过统计用户每天使用的微信不同功能频次，用回归分析建立这些粘度因素对用户打开微信频数的影响，从而得出用户使用的粘度因素依次为：
朋友圈，微信群，发红包，摇一摇，扫二维码，公众号；而统计用户的活跃时间曲线是将每天划分为24个时间段，通过统计每个时间段的人数来记录曲线；再通过对110天内使用高频用户比例变化来分析使用粘度的演变情况，大致呈先上升再下降趋势。
在研究粘度因素，活跃曲线，粘度演变这三个子问题时，都利用数学软件进行曲线拟合，从而方便于研究这些变量的变化规律与确定权值。
针对问题二：
将研究微信群生命周期分为两方面，一方面要从原始群数据提取出衡量该群特征的指标值：
群关联度，群活跃度，群成员性别分布离散度与群成员年龄分布离散度。
建立bp神经网络模型并进行训练后，以上述四个群指标作为输入值，利用神经网络预测出该群生命周期总长度，即群寿命。
另一方面，由于微信群生命周期分为幼年期，成长期，成熟期与衰老期，且微信群与群之间也存在着用户份额竞争关系，故利用波士顿矩阵模型，对待评估微信群的相对竞争地位与相对竞争力进行量化评估，并以此为依据，将其归类进波士顿矩阵中的相应位置，即评估出该群当前所处的生命周期阶段，同时也预测出了该群会进入的下一个生命周期阶段。
最后利用单独群指标通过bp神经网络预测群生命周期长度，以各指标对应的预测精度作为判断该指标是否是影响群生命周期重要因素的依据，分析得影响群生命周期的重要因素依次为：
群成员关联度，群不同频度用户的构成，群活跃度与群成员年龄离散度。
本文所建立的模型，都基于对大量微信数据的分析，保证了具有强客观性，不受主观因素影响。
且经过求解分析后，体现了出色的准确性与可操作性。
关键词：
统计回归模型曲线拟合bp神经网络模型波士顿矩阵模型
目录
1.问题重述..............................................................3
2.问题假设..............................................................3
3.符号说明..............................................................4
4.问题分析..............................................................4
4.1问题一分析.........................................................4
4.2问题二分析.........................................................5
5.模型建立与求解........................................................6
5.1问题一模型建立与求解...............................................6
5.2问题二模型.........................................................8
5.3问题二模型求解....................................................15
5.4综合运用bcg矩阵与bp神经网络寻求影响群生命周期的重要因素.........21
6.模型评价.............................................................23
7.参考文献.............................................................24
附录...................................................................25
一：
问题重述
社交网络即社交网络服务，源自英文sns（socialnetworkservice）的翻译。
社交网络含义包括硬件、软件、服务及应用，由于四字构成的词组更符合中国人的构词习惯，因此人们习惯上用社交网络来代指sns（socialnetworkservice）。
近年来，随着移动终端设备和移动网络基础设施不断发展更新，社交网络逐渐由pc端发展到移动端，移动社交网络已经成为主流趋势。
国内的社交网络呈现集中化，发展初期腾讯QQ、腾讯微信、易信、微博、人人网、开心网、豆瓣占据了大部分市场；发展过程中由于现有的移动社交网络产品同化现象严重，缺乏创新，再加上其市场运营不成熟，缺乏有力的社交因素研究，未能及时的发现用户真实的社交需求，导致真正能迎合市场并成为主流的移动社交网络产品所剩无几。
请您针对国内的微信、QQ、新浪微博等其中的一款移动社交网络产品，建立合理有效的数学模型，研究人们在使用过程中的一些社交因素和规律性量化结果。
1、研究该移动社交产品用户使用的粘度因素、用户每天的活跃时间曲线，以及使用粘度的演变情况；
2、社交信息群作为多人参与信息交流的一种方式，而信息群的活跃度、成员之间的关联度和生命周期是研究社交群并改进产品的重要部分，请针对社交信息群的生命周期进行量化建模研究，并给出影响社交信息群生命周期的几个重要因素。
二：
问题假设
1.假设本题使用的数据均为真实有效的。
（由于本题所使用的数据全部获取的难度较大，故用户与群的部分数据为模拟生成。
模拟数据包括：
用户每天使用微信各功能的次数，用户每天微信在线总时长，微信群内每天发送消息总数。
上述数据模拟的依据为《20XX年微信用户数据报告》《社交网络活跃度调查报告》以及本组所制作的微信使用调查问卷，模拟数据的关键图表见附录。
）
2.假设用户在使用微信过程中，网络信号持续正常，移动设施功能良好，且不存在人为的干扰正常使用的因素。
3.假设在所研究的微信群中，不存在群里全部成员都互为陌生人（即两两成员间毫无关联）的极端情况。
4.假设在所研究的微信群中，不存在仅一人持续大量发言，其余成员均不发言的极端状况。
5.假设所研究的微信群均符合正常社交群规律，即不存在临时建群后立即解散，以及人为恶意影响群寿命的极端状况。
三．符号说明
四．问题分析
4.1问题一分析
微信已走过5年的发展历程，截至20XX年9月，其月活跃用户量已达6.5亿，汇聚公众账号已超1000万，因此从理论上说，我们无法获取如此庞大的用户数据量
进行分析。
所以。
我们获取了一组截至20XX年5月的数据量在13万左右的微信用户数据，以此作为用户整体的样本研究用户行为。
题目中要求的粘度因素即影响到微信能否持续留住用户的关键原因，就实际情况来说，影响到用户对社交产品忠诚度的因素主要包括产品具体功能，产品经济因素，产品便利程度，产品更新速度，产品覆盖率等，我们就以上因素进行了问卷调查。
我们选择了高频用户所占总用户的比例作为衡量用户粘度的指标，先通过回归分析研究用户粘度与上述几个可能因素的关系，运用数学软件计算出回归方程，即确定各个因素的权值，权值绝对值的大小反映了该因素对用户粘度影响的大小。
在研究用户活跃时间曲线时，我们根据用户数据中包含的用户每天的活跃时间，将一天等分为多个时段，若有用户的活跃时间落在上述某个时间段内，则该时间段的活跃用户数量加一。
将经过上述处理后的数据绘制成折线图（由于数据量过大，不宜选择散点图）在用函数拟合，即得到用户每天的活跃时间曲线。
在研究粘度演变情况时，将研究周期内每天的用户粘度计算出后作为纵坐标，天数作为横坐标绘制图像，即可寻求用户粘度的演变情况。
4.2问题二分析
要对问题二求解，首先要明确生命周期的具体含义。
生命周期一般可按照时间分成幼年期，成长期，成熟期，衰老期四个阶段，同时微信群从建立到解散所经历的总时长称为群寿命，因此对群生命周期进行量化建模研究时需要把握群所处阶段和群寿命这两方面信息，这两个问题都需解决。
根据相关资料和实际生活经验，群寿命一般与成员关系结构（即成员关联度），群活跃度，群成员人口特征（含性别分布情况与年龄分布情况）关系密切，因此我们采用上述四个指标来预测群寿命。
由于原始数据量大且各指标间关系不明，非线性关系难以确定，故采用神经网络模型，将原数据分为训练值和测试值，对模型进行训练和测试。
在确定某群处于其生命周期的哪个阶段时，考虑到阶段的划分难以像预测群寿命一样，具体化为某一个数值，所以我们采用波士顿矩阵（bcgmatrix）模型来研究微信群的生命周期，即通过划分矩阵空间来区分对象的不同阶段。
在研究影响微信社交群生命周期的重要因素时，一方面可直接分析上述神经网络模型的训练结果，根据各因素所占的权值大小来确定重要因素；另一方面，我们将微信群用户按照活跃度高低分为三类，通过分析发现用户的组成能在很大程度上反映出群所处的生命周期阶段。
收集充足的数据，利用上述方法，不仅可以定量地预测出各微信群存在的寿命长度，找出对群影响较大的群指标，也可以分析出微信群当前所处的生命周期阶段，并通过不同活跃度群成员所占比对其生命周期的演变做出预测。
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