有哪些微博數據分析工具可以推薦?

最好是免費的。


該問題已經有人問過,以下為複製答案:

http://www.zhihu.com/question/19804199/answer/14676087

補充近期很火的一個分析工具: http://www.taou.com

設計很贊~

————updata————

adsage公司出了一款weibosage,具有多賬號同步管理、引爆點分析、話題趨勢分析、自定義來源、定時發布等功能。

_________________________________

粉絲分析:

1.微數據(新浪自帶)

2.關注查詢(可查詢活躍粉絲、殭屍粉等)

3.綠佛羅 (可更好互粉)

4微博分析家(t .http://468a.com)

5.粉絲工具箱

綜合管理:

1. 孔明社交管理

2. 周博通微博管家

3. 微博大師(http://www.weibomaster.com)收費

4. 眾趣(http://www.social-touch.com)

5. 微博易 (http://www.weiboyi.com)

微博桌面客戶端:

1. 微博桌面

2. 微博AIR

3. wing微博

單條微博分析:

1.獨到科技(分析單條微博轉發,推薦。地址:http://www.doodod.com)

2.北京大學PKUVIS (分析單條微博轉發,推薦。地址:http://vis.pku.edu.cn/weibova...)

微博長文字:

1. http://www.bigweibo.com

2. http://cwb.jaeer.com

3. http://www.taichangle.com

4. http://www.changweibo.com

定時器:

很多人或許只知道皮皮時光機,其實還有還有很多定時的應用

1. 皮皮時光機

2. 時光機

3. 定時V

4. 定時showone

5. 周博通微博管家,同時也有定時微博功能(http://www.chouboto.com)

6. 月光寶盒,同時也有定時微博功能(http://wei.ci123.com)

7. 孔明社交管理,同時也有定時微博功能(http://www.kmsocial.cn)

內容庫:

含有大量的內容

1. 皮皮時光機

2. 月光寶盒

多平台發布:

1. 享拍微博通(http://www.wbto.cn/)

2. yibo微博

3. Fewave(chrome插件)

補充:另外在Iphone和Android 平台上還有些應用


不推薦了!!!大部分功能已經不能用。

這是我做的一個新工具:簡直數據平台,用於獲取微信數據。

它包括一個瀏覽器插件(用於自助採集)和一個網站(展現和查詢數據)。

http://weixin.qq.com/r/U3WwqD7En2PgrXrL9yBB (二維碼自動識別)

http://weixin.qq.com/r/zHU7I2nEADR-rS1A9yDe (二維碼自動識別)

http://weixin.qq.com/r/1kxkfBzEI0FcrVgf9xnE (二維碼自動識別)

這是舊的微博應用

推薦我寫的一個小應用,可以批量查詢新浪微博用戶的信息。目前功能只有這一個。

【用戶信息批量查詢】圍脖圖表 - 應用詳情頁

這是一個小工具,能夠幫助研究者批量查詢、對比多個新浪微博用戶的信息。只要輸入多個用戶的昵稱,即可迅速獲得他們的粉絲數、關注數等微博信息。

————————————————————————————————

其他我知道的還有一些針對企業營銷的收費(或免費)服務,如

微眾營銷管理系統 http://http://mmt5.wintim.com/

其他朋友提到的孔明社交管理 孔明社會化媒體管理平台2.0


我自己常用的微博相關工具就這些:

1. 孔明社會化媒體管理平台2.0(包括消息整合分類管理、定時發布預製內容、智能挖掘潛在客戶、競爭對手智能分析、微博運營狀態監控、便捷的關係管理等)

2. 微播易-社會化媒體資源平台(微博平台廣告精準投放,適合做一個互動活動,效果還不錯)

3、北京大學 PKUVIS 微博可視分析工具 (傳播可是分析,還可以抓取微博數據)

4、皮皮時光機 - 最高效、穩定的微博定時應用(皮皮定時器,可以定時發布圖文,還可以進行轉播統計)

5、周博通微博管家(可同時登陸多個主流微博,保持多個微博時時關注,同步更新,支持特別收聽、關鍵詞提示等功能)

6、BDP個人版(可以進行數據可視化分析,快速展示數據結果,精準分析,驅動微博策略運營)

7、月光寶盒online(為用戶提供定時廣播、定時轉播、推薦配圖、經典微博段子、微博日曆及分析統計等服務)


近年來,對社媒的分析,首選Facebook、推特、微博等社交平台的數據切入,在我身邊,說到對微博數據的挖掘分析,躍躍欲試,但著手開始,問題撲面而來。一是論文方向確定的煩惱,二是確定後足夠的樣本數據的獲取問題,三就是真正分析了,結果是沒有結論,再試沒有結論,最後還是沒有結論,這樣對研究者來說是極其痛苦的,同時也很容易陷入為了分析而分析的窘境。

互聯網不乏一些對微博數據分析的工具,比如:

  • 知微傳播分析-WeiboReach,微博傳播分析、社會網路分析。

  • 孔明社會化媒體管理平台2.0,內容運營、客戶管理、數據分析(傳播分析、賬號分析、行業報告)、輿情分析等。

… …

百度一搜一籮筐,但真正符合我需求的還沒有,不是挑剔,是實話實說。

按我的理解,這些微博數據分析工具相當於是一個已經確定分析模型與演算法的輸出工具,輸入微博或是網址之後,諸如用戶情感值、粉絲質量、水軍分析、傳播視圖等分析報告新鮮出爐,作為一名比較死磕的研究僧,結論很重要,但過程更重要。所以,先選好論文方向,再建立分析模型,最後得出結論。

結合自己的經歷,下面說說微博論文方向和用到的工具。

(1)論文方向

搜搜知網,微博數據挖掘的研究方向五花八門,中國對微博最早的研究出現在2009年,不過對微博數據的挖掘,是從10年才開始熱起來的,這要結合當時微博的發展背景,一個產品,使用人數多到一定的程度便會引起更多的人去關注。

抓了在知網上有收錄的快兩千篇微博數據挖掘的論文信息,對研究主題進行分類統計,大概可以看出:

  • 社會網路關係分析12.8%

  • 輿情分析6.0%

  • 信息檢索和推薦6.8%

  • 用戶情感分析7.2%

  • 信息管理、組織等13.7%

  • 信息傳播12.6%

  • 影響力分析5.5%

  • 話題事件分析9.8%

  • 文本挖掘8.8%
  • 其他16.7%

研究方向萬花筒般,本人的研究方向傾向於文本挖掘,曾經參加過微博的一個商業項目(給XX公司做手機人群研究),由發布終端來判斷用戶的手機型號,從這些用戶的博文中挖掘不同手機用戶群體的差異。

以目標手機為關鍵詞,高級搜索出博文,提出無效樣本博文後,將這些樣本數據進行分詞打標,然後對不同機型的用戶博文差異詞進行分類匹配,統計不同機型的匹配度樣本數佔比,標籤詞對哪種機型較為匹配,則通過匹配度距離來衡量。

沒有用到複雜的分析工具,明確分析思路後建立分析框架就較為順手了,最後從中可以看到一些有趣的結論,XX手機的用戶相對XX手機的用戶具有更寬泛的話題(營銷傳播觸達難度更大),XX手機用戶討論的更多的是時政話題,而XX手機用戶較為關注網路購物,又或者是XX手機用戶相對XX手機更為年輕等等。因為涉及到商業協議,具體的分析結論不貼出了。

明確研究方向很重要,只是一個大概的方向還不行,這樣很容易像無頭的蒼蠅樣亂飛亂撞。

(2)工具

對於微博的挖掘分析,研究者首先最需要的應該是微博的原始數據。

程序員出生的話,自己動手寫寫爬蟲,當作編程作業,抓成後還可以收穫滿滿的成就感。不過也有像我同學一樣接近畢業著急趕論文耗不起搗鼓程序或者是對編程門外漢的朋友,這種情況就要藉助於一些數據獲取工具,對爬蟲術業有專攻的一些大牛研發的工具足夠解決微博的數據獲取問題了,所以不妨藉助它們。

  • PKUVIS(北京大學 PKUVIS 微博可視分析工具),傳播分析,可以抓取微博數據,好像也可以對接API介面。

這個工具知乎上也有人做過推薦,本著沒有使用就沒有發言權的原則,對於這個微博可視化分析工具不多做說明,有興趣的可以試試,我主要講下下面一個微博數據抓取工具箱。

因為我有自己的研究模型,所以在研究階段最讓我頭疼的應該是原始數據的獲取了,這個工具確實幫了大忙。

微博對抓取數據量和頻率做了限制,自己寫過爬蟲的人來說應該深有體會,採集的數據多了,必定會被封賬號,被封后還得清緩衝換ID換賬號,最終抓到的數據也不一定全。

GooSeeker集微庫微博數據採集工具,測試之後,效果還好,能夠獲取微博的原始數據,適合論文分析使用,不會編程,那就試試,它不需要任何一點程序知識。

測試可以先指定了一個明星的微博賬號,鄧超學霸~

鄧超學霸發了729條微博,它這個工具抓了大概10分鐘。

最後導出數據後是這樣的,有651條數據,雖然沒有729條但比我自己寫爬蟲抓的要全。

工具箱有5個小工具,分別是

  • 博主主頁內容採集

  • 關鍵詞搜索結果

  • 熱門在博文轉/評信息

  • 話題廣場輿論

  • TA的粉絲與關注者

基本上覆蓋微博的所有數據,這個工具箱對需要微博數據的研究僧算是福音了。

或者你有沒有想過(這是我看到的一個知友提過的想法):

從指定用戶開始,抓取他所有的微博信息及每條微博下面評論、轉發、點贊用戶的相關屬性信息(包括id、用戶名、所在地、粉絲數、關注數、標籤等等),然後進行迭代,抓取剛才抓到用戶(即剛才評論、轉發、點贊的所有用戶)的所發布的所有(可以自己設置抓取頁數)微博信息,在抓他每條微博下面評論、轉發、點贊用戶的相關屬性信息,以此類推…

你有興趣的話,可以試試。


如果要說分析微博數據的話,有一個工具再合適不過了,BlueView「社群畫像」和「KOL畫像」(藍色游標大數據部出的)。分別講一下我的使用體驗吧:

1. 社群畫像

根據官方給出的定義,我總結了一下,其實就是「對微博上提及某一話題的人群進行畫像分析」

舉個例子,

我們想看看微博上討論「寧澤濤」的都是哪一類人,有什麼樣的屬性,可以在社群畫像里創建一個任務,輸入關鍵詞「寧澤濤」,並選定我們關注度的時間段,比如奧運期間就是8月5日-21日。

輸入關鍵詞(這一步很重要!)

選擇時間周期

數據量太大了,必須返回修改,把時間範圍縮短(這裡點數不夠還可以返回用戶中心「邀請好友」獲取點數)

以上完成之後,我們就可以看到一個社群畫像跑出來的結果總覽圖了!

我們來重點看下其中一些重點數據維度(點開右上角「顯示全部圖表」就可以展開所有數據維度了)

  • 熱門帖子:

這是一個非常重要的維度。這裡首先是把抓到的微博按照轉評贊數的高低排了TOP5,可以直觀看出來這其中哪些人是「關鍵先生」!,也就是KOL!如果覺得看TOP5還不夠,可以下載「原始數據表」,這個地方應該是題主最感興趣的地方了。原始數據表(excel表)里包含了這次任務抓到的所有微博以及每條微博的詳細數據!所以社群畫像中「熱門帖子」這個維度是可以拿來做很多分析的。牆裂推薦!

熱門帖子:可以選擇按照:評論、轉發、點贊來查看TOP5

原始數據表樣式

  • 熱門話題:

微博上活動類的帖子都喜歡打個##話題標籤,這裡就能用這個「熱門話題」維度來直接哪些話題現在的轉評贊數據最好。

點進話題之後,可以看到,奧運前有一個來自網路的話題在給寧澤濤造勢

  • 社群內關注關係:

這個說的再簡單一點,就是在討論這個話題的用戶中,選出來影響力最大的TOP5個KOL!

解釋一下,討論這個話題的用戶相互也有關注和被關注關係,而其中被關注最多的人,就是社群內最有影響力的KOL。這個數據維度對於營銷人選擇KOL非常有幫助。(另外補充一句,BlueView還有一個產品叫"KOL畫像",社群內關注關係在找到TOP5之後,可以直接用KOL畫像來對每一個微博大號進行詳細分析。)

數據維度比較多,就不做詳細的介紹了。

感興趣的話可以研究一下:http://www.blueview.cc

另外BlueView產品還有一個官方介紹,也分享給大家:

http://blog.blueview.cc


在線數據分析工具

  • GrowingiO:GrowingIO - 基於用戶行為的新一代數據分析產品

  • Sensors Data:Sensors Analytics - 神策分析

  • 諸葛IO:https://zhugeio.com/

  • 友盟:友盟 - 專業的移動開發者服務平台

  • 覽云:http://www.lambdacloud.com/

  • TalkingData:TalkingData - 移動.數據.價值

  • 易觀方舟:首頁 - 易觀方舟

  • AppAdhoc:http://www.appadhoc.com/

  • 百度統計:百度統計 - 最大的中文網站分析平台

  • 騰訊分析:網站分析 - 有TA相伴

  • 酷傳:酷傳 - 讓上傳更簡單

  • 數說故事:首頁 - 數說故事

  • 數據觀:數據觀 - 所有人都會用的數據分析工具

歡迎補充和留下寶貴的體驗經驗


北京大學 PKUVIS 微博可視分析工具


我知道的有http://www.kmsocial.cn/


建議可以用用看看這款新的工具,simplyAnalytics 數據處理分析工具 不需要下載 比較小白輕便的數據採集工具,像微博微信這些主流平台都可以採集,後台會自動完成數據採集、清洗、處理等環節,直接出可視化的簡單報表。


不推薦了,直接給你推薦一個搜數爬取軟體!


念知分析微博,不限轉發數:http://nianzhi.cc

還可以查殭屍、水軍。


近期玩的 知微傳播分析--普通版 不錯,能夠可視化信息傳播途徑,可以免費使用轉發量小於1000的微博


基於微博的網路話題挖掘分析?


知客數據分析平台-可以像分析一個網站一樣去分析微博人群的行為,興趣,消費力,品牌提及度等。知客數據能提供自由的數據分析服務,讓做線上(像微博,論壇等社交媒體類)數據營銷的老闆可以隨時隨地了解品牌流量,競品對比分析,用戶偏好,從而提供個性化的服務,定位線上營銷策略。同時實現用戶360度的畫像分析,從而提升單用戶的ARUP值。


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