原标题:公众号数据分析网,数据分析网址
导读:
微信公众号数据查询官方网站是什么方法/步骤用电脑打开浏览器(不支持IE浏览器),进入百度,搜索“微问大数据”第一个就是,从百度打开微信公众号在线数据查询工具——微问大数据。进入...
微信公众号数据查询官方网站是什么
方法/步骤
用电脑打开浏览器(不支持IE浏览器),进入百度,搜索“微问大数据”第一个就是,从百度打开微信公众号在线数据查询工具——微问大数据。
进入页面之后,在屏幕上有一个显眼的输入框,在此输入微信公众号的名称或者微信号(输入微信号更加精准),点击查询。
查询之后,进入数据显示页面,在此页面,我们可以清晰的看到此微信公众号的历史最高阅读量、最高点赞量,平均阅读量和平均点赞量。另外还有公众号的发布周期都一目了然。
除此之外,在网页底部,还对微信公众号做出了进一步分析。头条,非头条的数据一目了然;另外,单篇文章的数据也进行了分析。
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。
数据分析网址
一、数据分析学习网站
二、个人微信公众号
三、数据公司网站
四、微信大数据分析工具
新媒体指数:
清博大数据-新媒体指数( www.gsdata)是新媒体大数据第一平台,为运营新媒体利器!现已开通账号分钟级监测服务,打击粉丝造假账号,支持用户自主监测新媒体数据、定制各类榜单,并提供数据API等各类增值服务。
数据可视化工具:
百度ECharts: echarts.baidu/
Cytoscape: cytoscape/
图表秀: tubiaoxiu/
数据观: shujuguan/
微博足迹可视化: vis.pku.edu/weibova/...
BDP个人版: me.bdp/home.html
ICHarts: icharts.in/
魔镜: moojnn/
词频分析工具:
Rost: cncrk/downinfo/5463...
图悦: picdata/
语义分析系统: ictclas.nlpir/nlpir...
Tagul: tagul/
腾讯文智: nlp.qq/semantic.cgi
Tagxedo词云: tagxedo/
舆情分析工具:
清博舆情系统: yuqing.gsdata/
云相: weidata/
PPT模板工具:
我图网: so.ooopic/
51PPT模板: 51pptmoban/ppt/
无忧PPT: 51ppt/
第1PPT: 1ppt/
站长之家: sc.chinaz/ppt/
设计师网址导航: userinterface/
互联网趋势分析工具:
微博指数: data.weibo/index
百度指数: index.baidu/
好搜指数:
搜狗指数: zhishu.sogou/
百度预测: trends.baidu/
在线调查工具:
腾讯问卷调查: wj.qq/
麦客: mikecrm/
ICTR: cn2.ictr/
问道网: askform/
问卷星: sojump/
调查派: diaochapai/
问卷网: wenjuan/
SurveyMonkey: zh.surveymonkey/
网站分析监测工具:
H5传播分析工具: chuanbo.datastory...
百度统计: tongji.baidu/web/we...
腾讯云分析: mta.qq/
51.la: 51.la/
社交媒体监测工具:
孔明社会化媒体管理: kmsocial/
企业微博管理中心: e.weibo/
知乎用户深度分析: kanzhihu/useranalys...
其他数据网站:
数据分析网:
媒体微博排行榜: v6.bang.weibo/xmt
友盟: umeng/
中国新闻地图: vis.360/open/cnnews/
中国票房榜: cbooo/
收视率排行: tvtv.hk/archives/catego...
农业大数据云平台: dataagri/agricultur...
房价指数: industry.fang/data/...
中国统计局: data.stats.gov/
中国主要城市拥堵排名: report.amap/traffic...
中国综合社会调查: chinagss/
中国P2P网贷指数: p2p001/wdzs/wdzs_p2...
Alexa: alexa/
易车汽车指数: index.bitauto/
旅游预测: trends.baidu/tour/
以上就是给大家推荐的一些用于数据分析的“必备神器”,其中很多工具是亲测过认为非常强大的,希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。