微博數據分析軟件（分析微博數據的網站）

本篇文章給大家談談微博數據分析軟件，以及分析微博數據的網站對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享微博數據分析軟件的知識，其中也會對分析微博數據的網站進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、有哪些微博數據分析工具可以推薦
• 2、有什么好用的微博運營數據分析工具？
• 3、有哪些好的app數據分析工具推薦嗎
• 4、有分析微博的工具嗎？
• 5、請問，有沒有可以分析別人微博粉絲的工具
• 6、微博平臺的數據信息要怎么提取和分析？

有哪些微博數據分析工具可以推薦

常見微博數據分析軟件的微博輿情數據分析工具微博數據分析軟件：

在面向企業客戶這塊，主要有識微科技輿情分析平臺、軍犬輿情分析軟件、知微事見輿情分析網站微博數據分析軟件；在面向政府客戶這塊主要有蟻坊軟件輿情分析平臺、新浪輿情分析軟件、清博大數據輿情分析網站等。

可推薦的微博輿情數據分析工具（識微科技輿情分析平臺）微博數據分析軟件：

1.微博輿情分析全面：可對微博輿情進行全面分析，針對不同的話題、最有影響力的博文/帖子/評論、躲在幕后的意見領袖、傳播者的媒體類別/性別/年齡/地域分布/職業/教育水平/等等，皆可實現全面綜合分析，讓一切不再神秘。

2.快速、準確地分析輿情信息：可以覆蓋到新浪、搜狐、騰訊、網易、鳳凰等主流微博平臺，并24小時監測全網輿情信息，提供靈活的關鍵詞監測分析功能，以企業為例，支持將關鍵詞與行業、領域等標簽自由組合、靈活設置訂閱，使輿情分析結果更加準確。

3.提供優質輿情分析報告：可以根據分析的輿情信息自動生成每日、每周、每月、每年的輿情監測分析報告，便于可以更好地采取輿情應對措施，掌握輿情發展情況。

4.實時預警，在第一時間通知用戶：可以手動定制輿情標準和預警方法，自定義選擇短信、郵件、微信和客戶端的輿情預警通知方式，不受時間和空間的限制，它可以在識別出相關正面和負面信息后，提醒延遲最快可在30秒內，有助于實時掌握微博上的輿情動向。

有什么好用的微博運營數據分析工具？

推薦使用西瓜微數微博版！

平臺功能十分全面，這是我們平臺的一個大致功能內容。

這是目前主要的幾大功能板塊：

大致一一介紹一下：

一、尋找優質博主

博主搜索

博主搜索支持通過名稱或關鍵詞查找博主，更提供多條件細分篩選，包含行業、粉絲數、微博認證類型、地域等等，篩選出最符合你要求的博主！

西瓜數據微博版-博主搜索

多維度微博榜單

通過排行榜來尋找優質博主一直是個不錯的選擇，目前已有的榜單：博主影響力排行榜、廣告微博排行榜、粉絲增長排行榜、博主地區排行榜、Vlog視頻榜、商品排行榜、電商達人排行榜等等，滿足不同需求的用戶。每個榜單提供相應的數據，并支持對不同周期、不同行業進一步篩選細分，輸出權威的博主排名。

博主影響力排行榜地區排行榜粉絲增長排行榜

二、博主價值分析

微博數據

博主詳情中可查看近7天/30天的數據概覽，以及最多可達近180天的微博數據變化趨勢，還提供博主的歷史微博以及往期的廣告案例，快速了解博主基礎運營信息。

博主概覽

粉絲畫像（相關文章：粉絲畫像功能更新，找號選號絕對不能忽略的事！）

廣告投放時，需要進一步了解粉絲人群特征，結合產品來做出更加精準的投放策略，更好地觸達目標人群。我們通過數據挖掘，從性別，地域，星座等多維度洞悉粉絲屬性，并根據獨創算法計算真實粉絲，幫助用戶在選擇博主時有更多粉絲數據進行綜合判斷。

粉絲畫像

微博診斷（相關文章：別再煩惱博主運營質量難分析，一鍵診斷簡單粗暴！）

微博診斷功能是針對微博賬號近7天或近1個月的運營情況生成診斷報告，診斷報告涵蓋微博綜合得分、熱門微博、內容分析以及留言熱詞等內容。幫助用戶快速了解博主近期運營質量，綜合分析投放價值！

微博診斷

微博監控（相關文章：想知道微博有沒有刷量？微博監控你真的會用了）

當下微博投放環境中依然存在很多可恥的“數據造假”行為，而利用微博監控就可以幫助用戶判斷博主是否有造假行為。該功能支持即時監控和預約監控，通過對單條微博進行分鐘級監控，提供數據總量與增量趨勢圖、數據詳情表以及留言熱詞，了解微博數據的真實變化情況。

微博監控

三、助力電商選品

商品搜索

商品搜索功能支持通過商品名稱或關鍵詞查找商品，同時也提供多條件的細分篩選，包含商品種類、價格區間、投放博主數、商品來源等等，充分滿足不同用戶的商品查找需求。

商品排行榜

商品排行榜支持日、周、月三種時間維度的榜單查看，同時可選擇商品類型對榜單篩選。通過商品榜，可以直觀查看商品的相關微博數、微博總點贊數等數據，幫助廣告主快人一步發掘潛在爆品，搶占市場先機，做出更優的選品決策。

四、品牌輿情分析

僅需輸入品牌、產品或事件關鍵詞，即可獲取微博上一段時間內的輿情分析報告，涵蓋相關微博數據、輿情走勢、內容分析、相關評論的正負面情感以及相關博主等信息。幫助用戶掌握競品的營銷動態與輿情走勢，做到知己知彼。

（相關文章：特殊時期下的微博營銷分析—楊紫代言妮維雅、三八節成疫后營銷第一戰，自然堂如何通過微博營銷脫穎而出？、瘋狂輸出表情包成功出圈，結合微博數據聊聊虞書欣的“作精”之路

就先介紹這么多吧，功能還在不斷開發中~這樣介紹起來還是比較粗略的，有興趣的話還是要親自去使用一下才能了解更詳細一點哦~

有哪些好的app數據分析工具推薦嗎

有哪些好的app數據分析工具推薦嗎

未至科技魔方是一款大數據模型平臺微博數據分析軟件，是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。采用多種的數據采集技術，支持結構化數據及非結構化數據的采集。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，很容易將其微博數據分析軟件他工具及服務集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰、服務于決策的過程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

App數據分析，有沒有好的工具推薦？

方法/步驟
行業數據
行業數據對于一個APP來說，至關重要。了解行業數據，可以知道自己的APP在整個行業的水平，可以從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，從而知道自己產品的不足之處。這種縱向的對比，會讓自己的產品定位、發展方向更加清晰。
評估渠道效果
在國內，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、微信、運營商商店、操作系統商店、應用商店、手機廠商預裝、CPA廣告、交叉推廣、限時免費等等。看一個APP的數據，首先要知道用戶從哪里來，哪里的用戶質量最高，這樣開發者就會面臨一個選擇和評估渠道的難問題。但是通過統計分析工具，開發者可以從多個維度的數據來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據數據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備終端類型、網絡及運營商、地域的分布特征。這些數據可以幫助了解用戶的屬性，在產品改進以及產品推廣中，就可以充分利用這些數據制定精準的策略。
用戶行為分析
在關注完用戶的屬性后，我們還要高度關注用戶在應用內的行為，因為這些行為最終決定著產品所能夠帶來的價值。開發者可以通過設置自定義事件以及漏斗來關注應用內每一步的轉化率，以及轉化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數據，可以針對性的優化轉化率低的步驟，切實提高整體轉化水平。
5
產品受歡迎程度
在了解了用戶的行為之后，我們應該看一下自己的產品是否足夠受歡迎，這是一個應用保持生命力的根本。開發者可以從留存用戶、用戶參與度（使用時長、使用頻率、訪問頁面、使用間隔）等維度評價用戶粘度。進行數據對比分析的時候，要充分利用時間控件和渠道控件，可以對比不同時段不同渠道的用戶粘度，了解運營推廣手段對不同渠道的效果。
如果以上5點的數據都很漂亮，說明微博數據分析軟件你的APP已經做得相當不錯了。當然，如果你的APP還沒有給你帶來收入，那么你仍然有一段較長的路要走。

app日活數據分析工具有哪些？

app日活數據分析工具有上海風述科技的app先知。

APP運營數據分析工具有哪些？

目前國內發展不錯的可以監測web、app、流媒體等多種應用性能監測服務，叫“云測寶”。

云測試、友盟

云測試主要為開發者提供自動化的移動APP測試，包括功能、UI、性能、穩定性、安全和競爭測試，返回包括日志和截圖的詳細測試報告，支持iOS和Android兩大平臺。
云測寶主要通過分布全球真實網絡中的真實終端，監測用戶訪問移動應用App、HTML5、移動Web的真實體驗數據，從最終用戶的視角跨越移動設備、網絡和國家地區范圍，從移動“端”側對移動互聯網的“云”服務性能進行監測與評估，使移動業務用戶所獲得體驗效果達到最大。
友盟是為中國開發者定制的靈活、簡單、免費、跨平臺的移動應用統計分析工具。
三個產品從不同的

數據分析工具有哪些 python

　IPython

IPython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算的命令行 shell，最開始是用 python 開發的，提供增強的內省，富媒體，擴展的 shell
語法，tab 補全，豐富的歷史等功能。IPython 提供了如下特性：
更強的交互 shell(基于 Qt 的終端)
一個基于瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數學公式，內置圖表和其他富媒體
支持交互數據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自有工程里
簡單易用，用于并行計算的高性能工具
由數據分析總監，Galvanize 專家 Nir Kaldero 提供。

GraphLab Greate 是一個 Python 庫，由 C++ 引擎支持，可以快速構建大型高性能數據產品。
這有一些關于 GraphLab Greate 的特點：
可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數據量。
在單一平臺上可以分析表格數據、曲線、文字、圖像。
最新的機器學習算法包括深度學習，進化樹和 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上運行同樣的代碼。
借助于靈活的 API 函數專注于任務或者機器學習。
在云上用預測服務便捷地配置數據產品。
為探索和產品監測創建可視化的數據。
由 Galvanize 數據科學家 Benjamin Skrainka 提供。
Pandas
pandas 是一個開源的軟件，它具有 BSD 的開源許可，為 Python
編程語言提供高性能，易用數據結構和數據分析工具。在數據改動和數據預處理方面，Python 早已名聲顯赫，但是在數據分析與建模方面，Python
是個短板。Pands 軟件就填補了這個空白，能讓你用 Python 方便地進行你所有數據的處理，而不用轉而選擇更主流的專業語言，例如 R 語言。
整合了勁爆的 IPyton 工具包和其他的庫，它在 Python 中進行數據分析的開發環境在處理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不會執行重要的建模函數超出線性回歸和面板回歸;對于這些，參考 stat *** odel 統計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python
打造成頂級的統計建模分析環境，我們需要進一步努力，但是我們已經奮斗在這條路上了。
由 Galvanize 專家，數據科學家 Nir Kaldero 提供。
PuLP
線性編程是一種優化，其中一個對象函數被最大程度地限制了。PuLP 是一個用 Python
編寫的線性編程模型。它能產生線性文件，能調用高度優化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來求解這些線性問題。
由 Galvanize 數據科學家 Isaac Laughlin 提供
Matplotlib

matplotlib 是基于 Python 的
2D(數據)繪圖庫，它產生(輸出)出版級質量的圖表，用于各種打印紙質的原件格式和跨平臺的交互式環境。matplotlib 既可以用在 python 腳本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 應用服務器，和6類 GUI
工具箱。
matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變為可能。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，散點圖(scatterplots)等，。
為簡化數據繪圖，pyplot 提供一個類 MATLAB 的接口界面，尤其是它與 IPython
共同使用時。對于高級用戶，你可以完全定制包括線型，字體屬性，坐標屬性等，借助面向對象接口界面，或項 MATLAB 用戶提供類似(MATLAB)的界面。
Galvanize 公司的首席科學官 Mike Tamir 供稿。
Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一個簡單有效地數據挖掘和數據分析工具(庫)。關于最值得一提的是，它人人可用，重復用于多種語境。它基于
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等構建。Scikit 采用開源的 BSD 授權協議，同時也可用于商業。Scikit-Learn
具備如下特性：
分類(Classification) – 識別鑒定一個對象屬于哪一類別
回歸(Regression) – 預測對象關聯的連續值屬性
聚類(Clustering) – 類似對象自動分組集合
降維(Dimensionality Reduction) – 減少需要考慮的隨機變量數量
模型選擇(Model Selection) –比較、驗證和選擇參數和模型
預處理(Preprocessing) – 特征提取和規范化
Galvanize 公司數據科學講師，Isaac Laughlin提供
Spark

Spark 由一個驅動程序構成，它運行用戶的 main 函數并在聚類上執行多個并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的彈性分布數據集(RDD)，那是一個按照聚類的節點進行分區的元素的集合，它可以在并行計算中使用。RDDs 可以從一個 Hadoop
文件系統中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系統的文件)來創建，或者是驅動程序中其他的已經存在的標量數據集合，把它進行變換。用戶也許想要 Spark
在內存中永久保存 RDD，來通過并行操作有效地對 RDD 進行復用。最終，RDDs 無法從節點中自動復原。
Spark 中第二個吸引人的地方在并行操作中變量的共享。默認情況下，當 Spark
在并行情況下運行一個函數作為一組不同節點上的任務時，它把每一個函數中用到的變量拷貝一份送到每一任務。有時，一個變量需要被許多任務和驅動程序共享。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點上緩存數據。另一種方式是累加器，這是一種只能用作執行加法的變量，例如在計數器中和加法運算中。

有哪些微博數據分析工具可以推薦

有 在微博里搜索 微知 這個應用。。 可以分析一條微博 被什么人轉發 有沒有水軍 這些

excel數據分析工具的有哪些

SQL
樓主說的工具指的是excel本身的嗎 還是指數據分析需要的啊

有分析微博的工具嗎？

據我（多年微博數據分析軟件的微博用戶微博數據分析軟件，基本每天最少刷三次微博的人）所知微博數據分析軟件，有以下可以分析微博的工具，僅供參考哦，比較好用的當屬北京大學 PKUVIS 微博可視分析工具，

八大微博傳播分析工具，北大PKUVIS微博可視化分析、、企業微博360、轉發粉絲數量統計、微博小分析、微博引爆點，知微、獨到、粉絲傳播分析。知微、獨到、企業微博360這三種工具均支持內容分析、粉絲分析、綜合分析及數據導出，因此這三種工具是以上10種微博分析工具中維度比較全面、可視化形式較高的工具，可視化能夠讓數據更加易讀，其數據通常采用易讀的表格來展示。

篇幅有限我只簡單介紹幾個，

北大PKUVIS微博可視化分析（北大的肯定不錯）：出品方微博: @PKUVIS微博可視分析功能合非常棒的微博傳播可視化分析工具，可以根據自己的需求選擇各種形狀的傳播圖，并可以自由設置條件對轉發者進行過濾，轉發分析數限制在1500以內

轉發粉絲數量統計（作為胡歌的粉絲我只要看他的微博轉發量就懂了）：功能特舊、針對一條微博的轉發情況，可以羅列出詳細的轉發者及轉發鏈接，統計覆蓋人數。

分析微博是想更加了解自己家愛豆的情況，或者營造好的網絡環境，不再是網絡暴力的微博。

請問，有沒有可以分析別人微博粉絲的工具

推薦一下西瓜數據微博版，使用過挺多微博數據分析工具，覺得這個功能最全，尤其是關于博主的數據。比如說你要查看別人粉絲的情況，就點進博主詳情里面，粉絲畫像可以看到這個博主的活粉，鐵粉等等，還有就性別、年齡、星座、地域這些，還有粉絲變化趨勢

除了這個，博主詳情里面還有這個人近期的微博總體數據，歷史的博文內容等等，具體的你可以去使用一下看看

不過這都是最只是一部分功能，還有微博各種榜單，微博監控，微博診斷什么的，我之前公司要找博主合作投廣告，就用這個工具找博主的。不知道你的用途是什么，但是只要是有關微博數據的，這個平臺里的功能應該能幫得上你。

微博平臺的數據信息要怎么提取和分析？

社交平臺的逐漸豐富和細化，而微博平臺作為當下極其火熱的社交媒體平臺，其用戶數量是龐大的。可這也就意味著微博數據量也是巨大的，但由于微博用戶、微博內容及其復雜性的持續增加，要想實現高效、快速的從海量微博內容中挖掘有價值的信息，需采用技術手段進行分析，也就是采用專業的微博大數據分析軟件進行分析。
通過微博數據分析軟件如蟻坊軟件這類的可對微博上的數據進行收集提取，根據系統提取的信息自動進行聚合、分類、分析，并生成相關的數據分析圖表和報告。 關于微博數據分析軟件和分析微博數據的網站的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。 微博數據分析軟件的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于分析微博數據的網站、微博數據分析軟件的信息別忘了在本站進行查找喔。

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