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很多企業現在都在使用搜索推廣，如Google競價推廣、騰訊推廣等，每天我們都會接觸到大量的數據，賬戶里面直接可以看到的數據有點擊次數、點擊率、轉換次數和轉換率（如果安裝了轉換跟蹤的話）。這些數據為企業提供了很多信息，但是企業可以從中挖掘出多少信息，這些信息能為企業帶來多少價值，這就要看數據分析做的有多深入、多精準了。   

數據分析的需求

一般來說，在實際工作中需要做數據分析的情況主要有兩種：

1. 常規性的數據統計

比如每天的費用統計，每周的轉換分析，或者新上的廣告語的效果跟蹤，企業通常會為這種常規性的數據分析根據實際情況確定一個周期，每隔一段時間就做一次分析，目的是監控賬戶的運行是否正常。比如轉換一旦出現下降的現象，便可以及時發現，及時調整賬戶，避免在造大的損失之后才發現已經來不及彌補了。

2. 暫時性的數據分析

這種分析是在發現問題或者要分析某種現象的時候，為了分析問題的原因，提出解決方案而做的數據分析。比如在賬戶建立初期，表現還不穩定的時候，我們經常需要做類似的數據分析。

數據分析的注意事項

1. 數據分析要有目標性

確定了數據分析的目標，才能進行下一步的工作。后面的工作都是圍繞達到分析目標而展開的。這一點聽上去很簡單，很多新手卻很容易忽略它。沒有了目標，便可能被淹沒在海量的數據中，找不著北了。另外需要注意的是，數據分析不是被動去做表格，而是一種主動的行為。新手剛開始做表格的時候比較容易陷入被動的局面，告訴他需要做一個什么樣的表格，表格需要哪幾項數據，他就去把數據羅列出來，按公式計算出來。這樣沒有融入自己的思考在里面，很容易使數據分析變為一種枯燥無聊的任務，也會影響數據分析結果的深度和準確性。

2. 采集樣本真實可靠，具有普遍性

樣本是數據分析的基礎，如果樣本不夠可靠，就會影響數據分析的結論，導致錯誤的決策。所以采集樣本的時候一定要注意一點。采集樣本的時候，數據的時間段應該選擇的長一點，樣本足夠大，才能盡量減小特殊情況帶來的誤差。另外，避開節假日或特殊月份。

3. 影響因素很多，一定要考慮周全

一個現象的發生，是多個因素綜合作用的結果，而這些因素又會彼此作用影響。因此在數據分析的過程中，一定要把各種影響因素考慮周全，并且理清各種因素之間的相互聯系，才能對數據作出準確的判斷。否則，數據分析過程中的邏輯分析就容易走入死胡同。比如需要考慮了6個維度：點擊次數、展示次數、展示次數份額、錯失的點擊次數（預算）、錯失的點擊次數（評級）和評級排名。

4. 數據有時候也會騙人

分析數據時，一定要跟實際情況想結合。得出的結論，也要到現實中求證一下，如果可以的話。理論和現實總是有一定的差距。如果不能求證的話，就用實驗來驗證。因此即使是在充分的數據分析之后做出的結論，下一步的優化一般也比較謹慎，不敢大規模的實施，而是先在一個廣告系列中實驗一下，如果結果與我們的預期相 符，才可以進行大規模的應用。有這樣一個案例：有人開了一家珠寶店。數據顯示“訂婚”一詞在一月、四月、八月的搜索量會有上升，那么可以認為二月份為淡季，（因為二月的搜索量處于低谷），沒有必要投入太多的廣告費用。但是銷售方面反映，二月份的銷量還不錯，與搜索量并沒有呈現出完全的正比關系。所以，店主還是會努力爭取二月份的市場，不管數據分析是怎么顯示的。

數據分析沒有固定的方法，很多情況下都是隨機應變，根據實際情況確定分析方法。以上的內容希望能對大家有所幫助。