微信平台数据（微信平台数据分析）

本篇文章给大家谈谈微信平台数据，以及微信平台数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享微信平台数据的知识，其中也会对微信平台数据分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何查看和分析微信公众平台的数据
• 2、微信数据分析报告怎么看2022
• 3、微信阅读数和什么有关？ ——我的微信公众平台数据分析
• 4、如何统计微信公众号一个月的发送量?
• 5、微信服务中心号数据分析怎么做？

如何查看和分析微信公众平台的数据

1、在电脑浏览器的搜索栏中输入“微信公众号”并搜索（任意一浏览器都可以）。

2、选择点击微信公众号的官网。注意尾巴是蓝色官网二字的网页。

3、在弹出的公众号登录页面，输入账号和密码，并点击登录。

4、点击登录后，还需要管理员用微信扫码确认登录。按提示扫码登录就可以了。然后在微信公众号平台的主页中，侧栏中有一个“统计”的选项组，根据自己需要点击相应的分析即可查看各类数据。

微信数据分析报告怎么看2022

微信数据分析报告看2022微信平台数据的方法如下：

打开微信软件微信平台数据，点击底部“发现”，使用上方“搜索”。然后在其中搜索“微信数据报告”并打开“微信数据报告2022”。打开后即可进入并查看微信平台数据你的微信年度报告了。向下滑动屏幕，可以翻页查看更多内容。

微信年度报告是对用户一年使用习惯和出行习惯的一个统计，小伙伴可以在这个数据里面看到自己在这一年的出行和喜欢使用的表情包等。

微信是一款手机通信软件，支持通过手机网络发送语音短信、视频、图片和文字，微信可以单聊及群聊，还能根据地理位置找到附近的人，带给朋友们全新的移动沟通体验。支持ios、Android、塞班等多种平台手机。

微信提供公众平台、朋友圈、消息推送等功能，用户可以通过“摇一摇”、“搜索号码”、“附近的人”、扫二维码方式添加好友和关注公众平台，同时微信将内容分享给好友以及将用户看到的精彩内容分享到微信朋友圈。

微信里如何查看和某个人发了多少条消息：

首先在我们的手机桌面上找到微信并点击它，然后点击一个聊天对话框，接着输入代码“//checkcount”并点击发送，通过以上操作，我们就可以知道我们跟这个好友有多少条聊天记录了。

微信阅读数和什么有关？ ——我的微信公众平台数据分析

微信(WeChat)是腾讯公司于 2011 年推出的一款移动即时通讯软件，在几年中逐步由一个沟通工具转化为移动平台。目前，微信的用户数超过 6.5 亿，月活跃用户超过 4.7 亿，微信在中国大陆的市场渗透率达 93%，海外用户数也已突破 1 亿。

微信公众平台是一个自媒体平台，它在仅在 15 个月内就增长到 200 多万个，并每天保持 8000 个的增长，呈现出超过亿次的信息交互。微信公众平台的文章可以方便地分享到微信朋友圈中。微信朋友圈是微信重要的社交功能，它已经成为了中国 Facebook 分享平台。朋友圈可以发照片和文字，也可以分享链接，而朋友圈链接分享的很大一部分来源于微信公众平台。

微信公众平台分为订阅号和服务号两类，订阅号允许每天群发 1 条消息。值得注意的是，微信公众平台的后台提供了包括用户分析、图文分析、消息分析等完善的统计数据，相当于 Google Analytics 的部分功能，因此微信公众平台的运营者可以通过对这些数据进行分析，优化运营结果。2013 年底，我申请开通了自己的微信公众平台订阅号 Etter（微信号：etter_ding）。一年来共群发 30 余次图文消息，获得 700 余人的关注。

很长一段时间我都在关注一个叫做「DW 月谈」的微信订阅号。「DW 月谈」的作者 DW 于 2014 年毕业于北京大学经济学专业，现就职于豌豆荚商业产品团队，她的文章十分生动有趣。前不久，我阅读了 DW 同学在她的微信公众号「DW 月谈」上发表的文章 《一个分享几人看：基于DW月谈的数据分享》 。这篇文章十分有趣，DW 根据她的微信号「DW 月谈」发表29篇文章的数据，做了回归分析并得出「一个分享大概 9 人看」的结论。

事实上，我一直在试图粗略估计 DW 月谈的关注量。不过我所能准确得知的唯一数据是每篇文章的阅读量（显示在每篇文章末尾）大概在两三千到六七千波动，另外我估计「DW 月谈」的阅读率会在 30%~40% 左右。（虽然对于很多公众号阅读率都可能达不到10%，但 DW 月谈的文章比较有趣，加上是个人账号推送也不算频繁，我对「DW 月谈」的阅读率估计要比常量高很多。）由此，我粗略计算出「DW月谈」的关注量大致会在 8000 至 10000 左右。不过 DW 在这篇文章中透露了真实数据：现在共有 5935 名关注者，文章的阅读率高达 53%。这个阅读率让我真的有点吃惊——我估计的还是太过保守，但是想到「DW 月谈」的确是我收到推送后几乎唯一会立即打开阅读的公众号，也能够信服。

在文章中 DW 试图找到影响单篇微信文章阅读量的因素。经过粗略的计算，DW认为文章分享量，微信号关注人数，以及文章标题劲爆程度和单篇文章的阅读量显著正相关，而文章字数、发布具体时刻、文章是否曾经发布过、文章标题字数等因素则与文章分享量不显著相关。DW 根据数据进行了一个简单的多元回归，得到了关注者数量和分享量和阅读量的关系：阅读量 = 9.04 * 分享量 + 0.53 * 关注者人数 – 157，其中阅读量和分享量 p-value < 0.01，同时通过计算了每篇文章预测值和真实值的差异，可以观察到「标题党」的阅读量显著高于预测值。DW 在文章总结到：「文章火起来的要点有三个：分享热、粉丝多、标题劲爆。」

这样的回归分析比较有说服力，不过联想到最近所学的计量经济学内容，我便沿著这个回归过程进一步思考下去。显然，DW 在该篇文章中使用了 OLS (Ordinary Least Square，普通最小平方法)进行回归分析。回顾 DW 在文章中总结到，文章阅读量与分享量、关注者人数、标题劲爆程度这三个变量显著正相关，并跑出回归方程：阅读量 = 9.04 * 分享量 + 0.53 * 关注者人数 – 157。

注意到，在这三个显著影响关注量的变量中，「标题劲爆程度」无法用数值衡量，所以被放到了误差项(error term)中。但是这样的处理是否合理呢？标题劲爆程度虽然是不可衡量变量，但是它和分享数有很大相关性，因为一般来说我们都会认为，标题比较劲爆的文章分享数也会比较多。那么如果单纯用 OLS 做回归，即将标题劲爆程度放在误差项中，是否会影响回归函数的准确性呢？

于是我在想是否可以引入工具变量(IV,Instrumental Variable)解决。根据维基百科，「在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。」当一个解释变量(regressor)和误差项(error term)相互独立，并不对因变量产生影响，称为外生性(exogeneity)。与外生性相对立的是内生性(endogenous)，也即误差项和解释变量存在相关性。在回归模型中，如果遇到内生性问题，使用OLS会出现不一致的估计量。那么可以使用工具变量(Instrumental Variable，简称 IV)解决这个问题。这里，工具变量应该满足： 1和内生解释变量存在相关性；2此变量和误差项不相关，也就是说工具变量严格外生。

接下来的问题是，在 DW 的数据中选择什么作为工具变量比较合适？我想了很久，觉得或许可以选择「关注数」作为一个较为合理的 IV。当然由于我手中没有数据，只能表示 IV 的选择并不是唯一的，只要满足所找的 IV 与分享数有关，但是和标题劲爆程度无关即可。找到合理的 IV 之后，用Two-stage Least Squares(2SLS)做回归，并用 Hausman Test 检验所选取的 IV 是否恰当。这样或许就可以得到一个更为一致的估计量了。

于是第二天，我把我自己对处理 DW 数据的一点思考 写了下来 。由于 DW 并不认识我，我没有想到 DW 竟然在博客看到了我的文章并 留下了评论 ，在此谢谢她的评论：「IV是一个很好的解决思路，但是在样本有限的情况下加入IV的意义就不大了，因为IV需要很大的数据量才会显著；此外找到一个合适的IV也是个问题。」

我觉得 DW 说的也有道理，这个思路就没有继续想下去。然而，分析我自己微信公众平台运营数据的想法却日渐强烈了。我的数据更加有限，但是也不妨用最简单的方法，稍微尝试一下。

我也准备探究一下我自己的微信订阅号阅读数和什么因素有关。由于微信于 2014 年 7 月才开放「阅读次数」信息，所以该数据不完整，我于是使用「阅读人数」作为因变量。影响因变量阅读人数的因素可能有：距上次发布相距时间，文章字数，订阅号累计关注人数，以及转发人数等等。接着我耐心的统计了数据，并通过跑简单的线性回归发现：「阅读人数」与「距上次发布相距时间」、「文章字数」等因素的相关性不明显，但是与「累计关注人数」以及「转发人数」明显线性相关。

于是我对「阅读数」与「订阅号累计关注人数」以及「转发数」做了回归分析，得到数据结果：

阅读次数 = 0.205 * 订阅号累计关注人数 + 10.78 * 转发数 + 58.15

这说明，文章在朋友圈的转发 1 次，大概可以增加 10 人阅读；而关注人数增加 5 人，才能带来 1 人阅读量的增加。

这个结果大致符合了 张小龙在 12 月微信公开课上的一个数据分享 。他在演讲中提到，订阅号有非常多的阅读量来自朋友圈，这符合 2/8 分布原理，「20% 的用户到订阅号里面去挑选内容，然后 80% 的用户在朋友圈去阅读这些内容」。我看到有人质疑过该论断的合理性，但是从我回归分析的数据中看，我觉得这大致是合理的。

微信订阅号有 80% 的阅读量来自朋友圈，也即朋友圈里好友转发的内容才是用户阅读的主要来源。看来，好的内容才是提高微信订阅号阅读数最重要的因素，这也提醒我如果想增加文章的阅读数，就必须写出更好的文章，并获取更多的转发。

原文链接： http://dinglisa.com/blog/2015/01/09/wechat-analysis

如何统计微信公众号一个月的发送量?

微信自己的公众平台安全助手，进去后选我的账号——数据——群发数据，下面选择查找的时间范围就可以统计出来了。

微信公众号文章发布数量统计需要在微信公众平台素材管理查看所有文章数量。

1、查看任意时间段内用户数的增长、取消关注和用户属性等统计。

2、查看任意时间段内图文消息群发效果的统计，包括送达人数，阅读人数和转发人数等分析。

3、查看针对用户发送的消息的统计，包括消息发送人数，次数等分析。

微信公众号数据统计步骤

1、用搜索引擎搜索“微信公众平台”，找到微信公众平台的官网。点击进去，找到登录入口，登录网页版微信公众号。

2、进入微信公众号的主页。下拉页面，在左侧工具栏找到“统计分析”，下面包含有不同种类的数据统计。

3、用户分析——新关注、取消关注、净增关注、累积关注。点击用户分析，这里就是你的微信公众号人数粉丝的增长，有多少人是新增加的关注，有多少人取关，都在这里可以看到。如果你想更加直观地看你的账号粉丝变化数，就将页面往下拉，下面就是图文的分析，曲线图还有具体的数字变化。

4、图文分析——指的就是你发布的微信文章送达给多少人，有多少人阅读了有多少人点赞转发了，这个比较直观的看清晰。

5、菜单分析——菜单分析指的是你的微信公众号下面设置的菜单以及子菜单都有多少人点击，对这个数据的统计。页面往下拉同样也是曲线图以及具体的数字分析和对比。

6、消息分析——指消息发送人数次数以及人均的数据，以及，消息发送人数跟昨日一周的对比，送达人数的对比还有人均的数据。

7、点击右边的消息关键词指的是用户回复的消息中出现的频率，比如说排第一的就是大家最近一个月回复最多的关键词，有利于我们分析。下面还有一个接口分析是关于技术层面，第三方绑定数据等的统计。

微信服务中心号数据分析怎么做？

微信服务中心号数据分析做法如下目前公众号后台自带数据微信平台数据，包括用户分析，图文分析，菜单分析，消息分析，接口分析，网页分析这六大模块。徐总，接口分析和网页分析只针对公众号二次开发后的数据分析。一，用户分析，在微信公众平台上统计用户分析。用户分析数据包含用户增长和用户属性两块数据，通过微信平台数据他们可查看粉丝人数的变化和当前公众平台用户的画像。且用户属性分析，每个公众号男女比例与行业特性有关，据此可以对文章的风格有侧重性的调整。二，图文分析，在微信公众平台统计图文分析单篇图文和全部图文。可以查看微信平台数据你发布的微信文章送到多少人，有多少人阅读了。有多少人点赞转发了公众号打开率也是通过取数据得知。三，菜单分析，在微信公众平台统计菜单分析，即可查看微信公众号会话页面里的一级菜单以及此菜单的点击情况。四，消息分析，在微信公众平台统计消息分析，可以查看粉丝在公众号回复情况。根据小时报，日报，周报，月报查看相应时间内消息发送人数，次数以及人均发送次数。总之我们信息获取的场景产品不可能相同，但是数据分析主要从这四个方面入手，用户分析找的关键用户的属性，找到主要开源渠道。图文分析，找到关键流量点，找出内容规律。菜单分析，找到用户感兴趣的内容，合理化菜单与产品充分结合。休息分析，找到用户集中访问时间，找到关键词。数据分析最重要的是找出规律，并将规律迭代工作。 关于微信平台数据和微信平台数据分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 微信平台数据的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于微信平台数据分析、微信平台数据的信息别忘了在本站进行查找喔。

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