各位老铁们好，相信很多人对数据做可视化有什么作用都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于数据做可视化有什么作用以及数据呈现怎么弄好看点图片的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录
什么是数字图像矢量图和位图有何区别
数字图像是由像素组成的二维图形，每个像素包含了颜色和亮度等信息。矢量图和位图是数字图像的两种不同类型。矢量图使用几何图形描述图像，是基于数学方程的图像，可以无限放大而不失真，通常用于制作线条较为简单、颜色单一的图案，如商标、图标等。
而位图是由像素构成的图像，颜色和亮度信息都是存储在像素内的，放大后会出现锯齿和失真，通常用于处理照片和复杂的图像。
公众号数据怎么分析完整数据
如果是运营者，则侧重看公众号的近期头条或次条的阅读量趋势，近30天热门文章等等；如果是广告主则会侧重看公众号的广告投放价值及质量分析。
关于第二个问题要怎么去分析，这里发一篇之前写过的文章
如何分析公众号质量及投放价值，看这一篇就够了！
什么样的公众号质量好？什么样的公众号具备更高的投放价值？对运营者来说，如何在竞争激烈且相对饱和的市场中占有自己的一席之地？对广告主来说，如何通过数据分析综合判断一个号的投放价值？
为了解决上述这些疑问，我们通过样本研究各行业KOL历史发文数据，结合不同类型的广告主及媒介团队的投放经验，总结出今天这篇文章，内容较长。
Q1
什么样的公众号质量好？
高原创比
当流量红利消失，用户对所阅读的内容要求越来越高，单纯靠转载、复制粘贴的流量号想要留住粘性粉丝的能力也越发困难，而愿意投入时间精力去坚持原创的运营者往往对内容质量的把关也会更加严格。
从下图就能明显看出用户对原创文章的认可度，虽然发文位置在5条、6条，但阅读却超过了排在前面的文章，从点赞和评论数据来看也能反映出用户对原创内容的认可度都是高于非原创文章的。
（图例：公众号凯叔讲故事历史发文数据）
再举例之前给大家推荐过的一个账号【匡北北】，作为漫画号他们的原创能力极高，每篇文章的精选留言及作者回复基本都在40条以上，评论数点赞数也基本都在三位数。
我们发现往往原创比例越高的号，粉丝的粘性也越强、活跃度越高。因此我们通过公众号的发文原创比例结合西瓜指数做了个公众号原创排行榜，对原创类账号感兴趣的朋友可以登录西瓜数据官网查看更多排名。
（图例：西瓜数据原创类公众号排名）
高精选留言及评论点赞
上面的截图中其实也有这个数据，精选留言越多代表文章的全部留言数大概率也越多，而留言是最能直观反映用户活跃度的指标之一。我们经常看到一篇爆文，正文内容下拉到一半就结束了，剩下一半全都是留言，这类公众号的活跃度可以算是非常高了。
其次就是评论的点赞数，因为精选评论是运营者通过筛选展示出来的，数量都不会特别高，但评论的点赞数却能看出其余读者对文章的关注度以及对作者的认同程度。
（图例：公众号匡北北历史发文数据）
发文频率高且时间固定
绝大多数优质的公众号都能保持频繁的推文，这样可以保持粉丝的粘性，也代表公众号的运营者投入了许多时间与精力或是拥有一定规模的运营团队。
许多对运营质量要求很严的号主都会设定相对固定的发文时间，这么做是为了培养用户的阅读习惯，同时也为了督促自己按时截稿，保持创作效率。许多情感号的发文时间都集中在晚上9点后，因为这一时段人们的情感活动是敏感的。
（图例：公众号有趣青年历史发文数据）
高赞赏及好看数
虽然公众号将“点赞”改为“在看”后整体的在看率有所下滑，但很多优质账号的在看率并没有受到影响，特别是在（微信-发现）这一渠道增加了看一看的文章入口后，也有很多号主开始重视引导用户点击在看。
赞赏数是用户用真金白银支持运营者的，如果作者收到的赞赏数越多也能反映出粉丝对内容质量的认可。因此我们也根据公众号发文获得的赞赏数进行了排名，生成了公众号赞赏排行榜。
（图例：公众号桌子的生活观历史发文数据）
（图例：西瓜数据公众号赞赏排行榜）
阅读来源及传播数据分析
微信之父张小龙曾经说过：“早期的公众号有一个特别好的现象，当时的公众号阅读量其实70%、80%来自朋友圈的转发，只有20%、30%是来自于订阅号的。它符合一个二八定律，有20%的人去挑选信息，有80%的人去获益，通过20%的人挑选去阅读文章。”这一点从图文的传播比率及来源数据就能直观看出。
上图这种情况是公众号日常发文最常见的现象，一次传播的阅读大于二次传播（二次传播指的是用户在未关注公众号的情况下，在朋友圈点击阅读或者在朋友圈再次分享传播的行为）。相比一次传播，二次传播更加能够说明该篇文章推送的传播力和影响力，是深度传播，比一次传播的数据更有价值。
如果二次传播的阅读大于一次传播，这种文章往往有两种可能，一是爆文、二就是刷阅读了，因为正常情况下如果是广告文章二次传播肯定是要低于一次传播的。（下图为二次传播大于一次传播）
阅读跳出率低
近期公众号后台刚刚更新阅读完成情况数据对号主及广告主来说都是利好。正常情况下，粉丝都会将文章内容看完后在关闭，因此跳出率最高的地方应该在文末。而如果是机刷或者人工刷阅读基本是不会浏览到文章底部再退出，因此刷阅读的文章跳出比例最高的部分往往在开头部分。
广告主可以借此判断公众号的质量，也可以分析自己的广告文案对用户的吸引程度，而号主也可以用来分析读者喜好从而优化推文内容。
运营公众号菜单
公众号拥有自己的菜单栏也是大多数优质号都有的共性。菜单栏通常会放的栏目有往期文章、合作联系方式、自有商城等等，一方面提供内容服务，一方面提供功能服务。如果运营者会花时间去运营管理菜单栏，通常质量都比没有菜单栏的号要好些。很多专门“做号”的人是没有时间去做这个运营动作的，因为他们要把精力都花在怎么把数据做的“好看”上。
违规记录少
不考虑其他因素，违规记录越少的公众号显然价值更高，比如在出售公众号时，违规记录会影响公众号的交易价值。要把一个账号运营起来并不容易，优质号主们都很爱惜自己的羽毛，规则红线不会去触碰，对广告的要求也更高。
Q2
什么样的公众号更具备投放价值？
一个号的广告投放价值是相对而言的，对不同的广告来说，同一个号的价值可能完全不同，主要还是跟粉丝画像有关。我们今天就不讨论个例，而是说一些共性的地方。通常广告主们会通过以下几点做判断：
粉丝数
虽然粉丝数是能最直观反应公众号体量的数据，但我们并不建议广告主们单纯根据这个数据进行议价甚至投放，原因有两点：1、粉丝数并不代表实际阅读人数，关注公众号的人并不一定都会看公众号的推文，还有一些僵尸粉也是无法监测到的；2、粉丝数是最容易PS的...
粉丝活跃度
判断粉丝活跃度的方法就是上述提到的公众号评论数、评论点赞数、作者回复点赞数这些最直观的数据，通常情况下开通留言功能的号粉丝活跃度会比没有开通留言的号要高很多。
（图例：公众号不会画出版社历史发文数据）
另外的渠道就是查看公众号后台的新增消息数，消息越多代表粉丝活跃度越高。
平均阅读
相较于粉丝数而已，日常发文的平均阅读才是反应一个公众号真实影响力的重要指标之一。大多数公众号的头条与次条阅读量比在2:1-5:1之间，如果更多些有可能是头条爆文导致的。如果出现10:1就是有点问题了。
广告平均阅读
对于精明的广告主而言，他们除了看日常发文的平均阅读之外，可能更在意公众号发广告时的表现，由于广告文章的转发人数都会比普通发文低很多，所以广告的阅读量不会比平时的高，这就涉及到广告报价的问题。
如果按平均阅读来计算成本，正常阅读有1w，报价1w，单阅读成本看似是1元。但其实广告文章的阅读一般都只有2k，那实际投放的单阅读成本则应该是5元！这也是许多广告主的roi达不到预期的原因之一，在合算成本时就估错了。
借助西瓜数据的历史广告统计数据就能快速查看公众号的头条广告平均阅读与次条广告平均阅读数据，帮助广告主们更高效的制定投放决策。
广告复投次数
另一个很有说服力的数据就是公众号的历史复投情况，如果一个号被同一个广告多次复投过，说明这个号的转化效果应该是不错的。借助西瓜数据的广告分析工具也能快速找到这些高复投的公众号。
（图例：西瓜数据公众号历史品牌复投数据）
（图例：西瓜数据广告文章搜索功能）
当然，最终影响到投放效果的因素还有很多，感兴趣的广告主们可以看看《公众号广告投放达人指南》，也可以登录西瓜数据官网了解广告投放六步法，对大家找号投放一定会有所帮助。
数据做可视化有什么作用
在以前，人们只能依靠数据和文本进行分析，即使是一个比较简单的企业业务发展分析也很容易制作成几页甚至十几页的纸质内容，这种方式非常考验分析人员的查漏补缺能力，而且还会让数据分析人员将注意力集中到避免数据出错上，反而影响到实际分析效果。
数据可视化就是为了解决这个问题诞生的，人们利用大脑更容易处理图像信息的优点，以图形化的方式，将数据和文本制作成丰富的图表，并将这些图表互相关联，制作成富有逻辑性的可视化图表，让观看者更容易理解分析得出的信息。
不仅如此，数据可视化还让数据更容易被人消化，原本分析人员用数据很难将不同业务数据联系起来，只能靠自己的解说来帮观看者理解内容。但可视化报表不同，图表之间是可以用不同形式、不同配色、逻辑布局等传达出信息之间的关联。
除此之外，数据分析人员还经常遇到分析趋势之类的需求，而在实际分析过程中，数据是很难直观展现数据之间的变化情况，总是需要在数据旁边加上注释或是用文字标注上说明。但这个需求在数据可视化中却很容易实现，只需要简单的折线图，柱形图就可以轻松实现。
最后，企业还可以部署派可数据商业智能BI，将业务数据经过ETL处理后以指标、标签的形式直接储存在数据仓库中，这样分析人员就可以将数据和可视化报表连接，方便取数。BI中可视化报表还可以实现图标之间的联动、钻取，为图表添加更多逻辑性，辅助管理人员进行决策。
Excel怎么制作漂亮的条形图
我们想利用表中的数据制作出每种烘焙产品喜好人数的条形图，这样可以通过人数的多少直观看出每种产品受喜爱的欢迎程度。
选中数据，然后点击插入，选择条形图，选二维条形图中的第一个簇状条形图。
点击后条形图出来了，但是看起来不够美观，下面我们继续对其进行改造，让它漂亮起来。
点击数据图，然后选择添加数据标签。
删除掉背景网格线，系列标识、X轴，然后将纵轴的刻度线设置为无，将颜色也设置为无，点击关闭。
单击数据点，然后选择设置数据点格式，填充，选择纯色填充，选择想要的颜色，点击关闭。
依次将其他的类别修改成目标颜色，就完成了直观漂亮的条形图。
关于数据做可视化有什么作用和数据呈现怎么弄好看点图片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。
