微博粉丝增长分析-Excel报表顾问.docx

Excel报表顾问粉丝增长简单分析数据来源:微博后台,加V后,后台可以看到每日的粉丝增长。背景:6月4日粉丝为1848人(通过现在-日净增累计得到)。因为微博并不提供一条数据说你最终每天的粉丝是多少,而且还不考虑你加V之前的数据。只能反推。我加V为6月5日。我目前就职于某大型电商平台网站运营分析这块,擅长Excel报表自动化。微博***@Excel报表顾问。下面谈下我对我粉丝增长的分析。我从新浪后台导出数据如下::统计日期,就是每天的记录。新增订阅人数:就是每天加我微博关注的人数。退订人数:因各种原因不再关注的人数。指标反映退订的情况,退订很高,所以很多人关注你,想像你很美好,但之后发现你不合口味。净增订阅人数:新增人数-退订人数。指标反映真正的积累和留存粉丝。累积订阅人数:就是对日净增订阅的积累。数据BUG:我统计到12月26日的数据,然后发现了一个数据bug。我日常工作中有块也就是发现数据的bug,然后对接相关的BI部门去跟进和解决数据bug,以保证数据的准确性。数据准确是数据分析的前提,但说实话电商很多数据因为口径等非常复杂,或其他原因,电商数据的bug其实非常多。下面就谈我对下表发现的bug。发现汇总的净增订阅人数不等于累积订阅人数。这不是很奇怪吗,按上面的定义净增总和应该等于累积订阅人数。然后我用函数公式自己去计算累积人数。发现居然还真发现bug了。我就按照上述公式=SUM($D$2:$D2)。计算。还有exact对比系统导出和我计算之间的差异:到了8月13日的时候,发现2者不一致了。公式计算累积551,。也就造成了最后差距100多。我粉丝才几千,有些大V是上万,千万的话,那如果数据有错的话,那净增和累计的差异就会很大了。以上为我发现的一个bug。目前现状:6月3日,粉丝为1848人。6月4日加V。从6月4日到12月26日,共增长粉丝2547,退订179人,。,环比11月日均提升30%。,环比11月提升27%。,环比11月增长30%。6-12月粉丝日增长情况如下:6-12月日均粉丝增长趋势如下:近3月日均粉丝净增14人。粉丝退订