[发明专利]一种用于新媒体营销的数据分析方法

说明书

本发明涉及计算机数据处理领域以及新媒体营销与数据分析的融合，更具体地，本发明涉及一种用于新媒体营销的数据分析方法。所述新媒体营销的数据分析方法，包括：数据采集模块，数据存储模块，数据整合模块，数据解析模块，数据模型，客户端。通过使用spark框架与python编程，能够将实时采集的数据与离线数据相结合，当数据量较大时使用离线数据分析处理，同时使用实时采集的数据对离线数据进行补充，以更好的应用于要求结果立即反馈的场景。同时，通过对数据的整合与解析，能够将多平台直播数据同时对比呈现，以便于实现多平台数据的对比统计与趋势预测。

技术领域

本发明涉及计算机数据处理领域以及新媒体营销与数据分析的融合，更具体地，本发明涉及一种用于新媒体营销的数据分析方法。

背景技术

随着自媒体行业的快速发展，网络直播也逐渐成为一个热门产业，吸引人们在这个平台上展示自己，同时从中获利，而直播平台最重要的就是数据分析，运营直播平台如何更好的对自己的直播流量进行统计与分析，并将流量更好的变现成为现阶段需要研究的一个重要问题。目前各直播平台层出不穷，但是后台数据处理平台对的信息的整合与发布并不统一，主播也无法快速找到现阶段的热门商品，供应商也需要从多个平台，大海捞针才能找到心仪的主播，因此，如何搭建一个可以实时采集个直播平台数据的综合型平台，同时将各平台数据进行分类与整个，实现各直播平台信息的统一对比分析，成为一个急需解决的重要问题。

发明内容

针对现有技术中存在的一些问题，本发明提供了一种用于新媒体营销的数据分析方法，包括：

数据采集模块，用于采集网络直播平台数据，并将采集的数据传送至数据存储模块；

数据存储模块，用于存储采集的数据，以应用于后续数据的整合，数据解析与数据模型的构建；

数据整合模块，用以对数据存储模块中存储的数据进行整合，并传送至数据解析模块；

数据解析模块，用以对数据整合模块中整合后的数据进行分类，并定义分类后的数据标签与标签属性，将标签属性数据传送至数据模型；

数据模型，建立线性回归数学模型，以用于数据筛选与数据变化趋势分析；

客户端，将分析得到的数据功能可视化。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述的网络直播平台，具体包括抖音、快手、小红书、斗鱼TV、哔哩哔哩、虎牙直播、战旗直播，花椒直播网络平台。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述的数据采集模块使用spark框架与python联合编程，用以数据采集与分析。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述的数据整合模块，包括数据清洗，用以清洗数据中偏离大部分值的异常值和离群点；数据过滤，用以滤除数据中出现多次的重复数据；数据转换，用于对不同字段的数据转换为同一字段；数据合并，用以对不同网络直播平台采集的数据进行整理。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述的数据解析模块对数据整合模块中整合后的数据进行分类，并定义标签与标签属性，通过对标签属性进行定位，从而提取出标签属性中存储的数据，以应用于数学模型。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述的数据模型，通过建立基于线性回归的数学模型，对标签属性中提取的存储数据进行分析，得到数据的变化趋势。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述的客户端包括主播端和品牌方端。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述的主播端包括各平台直播实时监视模块，数据流量监控模块，后台流量变现模块。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述的品牌方端包括热门商品排名推送，主播带货排名推送，单一平台商品销售额统计及预测，多平台商品销售额排名及预测，各平台日流量排名及预测。