有什么好用的微博运营数据分析工具？

推荐使用西瓜微数微博版！

平台功能十分全面，这是我们平台的一个大致功能内容。

这是目前主要的几大功能板块：

大致一一介绍一下：

一、寻找优质博主

博主搜索

博主搜索支持通过名称或关键词查找博主，更提供多条件细分筛选，包含行业、粉丝数、微博认证类型、地域等等，筛选出最符合你要求的博主！

西瓜数据微博版-博主搜索

多维度微博榜单

通过排行榜来寻找优质博主一直是个不错的选择，目前已有的榜单：博主影响力排行榜、广告微博排行榜、粉丝增长排行榜、博主地区排行榜、Vlog视频榜、商品排行榜、电商达人排行榜等等，满足不同需求的用户。每个榜单提供相应的数据，并支持对不同周期、不同行业进一步筛选细分，输出权威的博主排名。

博主影响力排行榜地区排行榜粉丝增长排行榜

二、博主价值分析

微博数据

博主详情中可查看近7天/30天的数据概览，以及最多可达近180天的微博数据变化趋势，还提供博主的历史微博以及往期的广告案例，快速了解博主基础运营信息。

博主概览

粉丝画像（相关文章：粉丝画像功能更新，找号选号绝对不能忽略的事！）

广告投放时，需要进一步了解粉丝人群特征，结合产品来做出更加精准的投放策略，更好地触达目标人群。我们通过数据挖掘，从性别，地域，星座等多维度洞悉粉丝属性，并根据独创算法计算真实粉丝，帮助用户在选择博主时有更多粉丝数据进行综合判断。

粉丝画像

微博诊断（相关文章：别再烦恼博主运营质量难分析，一键诊断简单粗暴！）

微博诊断功能是针对微博账号近7天或近1个月的运营情况生成诊断报告，诊断报告涵盖微博综合得分、热门微博、内容分析以及留言热词等内容。帮助用户快速了解博主近期运营质量，综合分析投放价值！

微博诊断

微博监控（相关文章：想知道微博有没有刷量？微博监控你真的会用了）

当下微博投放环境中依然存在很多可耻的“数据造假”行为，而利用微博监控就可以帮助用户判断博主是否有造假行为。该功能支持即时监控和预约监控，通过对单条微博进行分钟级监控，提供数据总量与增量趋势图、数据详情表以及留言热词，了解微博数据的真实变化情况。

微博监控

三、助力电商选品

商品搜索

商品搜索功能支持通过商品名称或关键词查找商品，同时也提供多条件的细分筛选，包含商品种类、价格区间、投放博主数、商品来源等等，充分满足不同用户的商品查找需求。

商品排行榜

商品排行榜支持日、周、月三种时间维度的榜单查看，同时可选择商品类型对榜单筛选。通过商品榜，可以直观查看商品的相关微博数、微博总点赞数等数据，帮助广告主快人一步发掘潜在爆品，抢占市场先机，做出更优的选品决策。

四、品牌舆情分析

仅需输入品牌、产品或事件关键词，即可获取微博上一段时间内的舆情分析报告，涵盖相关微博数据、舆情走势、内容分析、相关评论的正负面情感以及相关博主等信息。帮助用户掌握竞品的营销动态与舆情走势，做到知己知彼。

（相关文章：特殊时期下的微博营销分析—杨紫代言妮维雅、三八节成疫后营销第一战，自然堂如何通过微博营销脱颖而出？、疯狂输出表情包成功出圈，结合微博数据聊聊虞书欣的“作精”之路

就先介绍这么多吧，功能还在不断开发中~这样介绍起来还是比较粗略的，有兴趣的话还是要亲自去使用一下才能了解更详细一点哦~

人工智能产品的定义较为广泛，智能硬件、机器人、芯片、语音助手等都可以叫做人工智能产品。本文讨论的人工智能产品主要是指在互联网产品中运用人工智能技术。

互联网产品主要着手与解决用户的痛点，对于C端产品来说，痛点就是指的个人想解决而无法解决的问题，如个人想要美化自己的照片，但是他不会复杂的PS软件，于是美图秀秀就可以解决这个痛点。从KANO模型中，就是满足用户的基本需求与期望需求。

人工智能产品（在互联网产品中运用人工智能技术）则是要满足用户的兴奋需求。如将情感分析运用到电商的产品评论中，用户则可以通过可视化的数据展示来大致对产品有个全面、直观的了解，而不再需要自己一页一页的翻看评论内容。

互联网产品主要关注点在于用户需求、流程设计、交互设计、商业模式等。着眼于用户需求，设计满足用户需求的产品，通过合理的流程设计、交互设计达到产品目标，进而实现商业目标。典型的思路是发现用户需求——>设计满足用户需求的产品——>迭代完善、产品运营——>商业变现。

人工智能产品关注点在于模型的构建，它不再是对于布局、交互的推敲，而是通过选择合适的数据，构建合适的模型，最终呈现出来的是好的效果。什么是好的效果呢？这就需要引入评测指标。互联网的评测指标有我们熟知的留存率、转化率、日活跃等，那么人工智能的产品主要是通过一些统计指标来描述，以情感分析为例，把情感分析看成一个分类问题，则可以使用P、R、A、F值来描述。

1）查准率（Precision）：P值，衡量某类分类中识别正确的比例，如情感分析中，有10条被分类为“正向”，其中8条是分类正确的（由人工审核），那么P=8/10=80%

2）查全率（Recall）：R值，又叫查全率，又叫召回度，指的是某类被被正确分类的比例，同样以情感分析为例，100条数据中有10条是正向的，机器分类后，这10条中有7条被分类为正向，则R=7/10=70%

3)F值，因为P值和R值通常是两个相互矛盾的指标，即一个越高另一个越低，F则是两者综合考虑的指标，不考虑调节P、R权重的情况下，F=2PR/(P+R)

4）精确度（Accuracy）：这个最好理解，就是被准确分类的比例，也就是正确率。如100条数据，90条是被正确分类的，则A=90/100=90%。

以上指标越高，说明模型效果越好。

我们从上面内容可以知道，人工智能产品设计关注：数据——>模型——>效果评估。

现在我们以情感分析为例子说明产品设计的过程。

1）数据：

数据的选择对最终模型的结果有直接影响，情感分析，根据不同的目的，选择的数据也不同。如将情感分析运用于**票房预测，则一些更新及时、内容丰富的数据源，如微博，是比较好的选择。如果是应用于商品的评价，如电子产品，很多评测内容是无法在短短几句话内描述清楚的，这时候微博不是个好的选择，选择论坛上更新较慢、但是详细的内容就比较适合。

如果能在产品的早期就有引入人工智能的打算，则可以在产品中事先做好数据采集。

2）模型：

在选择模型中，产品需要了解不同的模型的优缺点，进而选择更加合适的模型。在情感分析中，NB、SVM、N-gram都是常用的模型，其中SVM效果最好（这是已有的结论），如果是其他的智能产品，可能需要算法团队进行实验，给出测试数据，进而选择合适的模型。

3）效果评估：

效果评估在上文中已经描述得比较清楚，具体指标不再赘述。

4）产品呈现：

最后这一步，是将结果展示给用户。在情感分析中，我们可以选择雷达图、词云、情感趋势图来展示结果。取决于产品属性，如电商产品评论挖掘，可以使用词云；

如舆论分析，可以使用情感趋势图。

人工智能产品的设计要关注：数据、模型、评判、呈现。

不知道你具体要分析微博的什么数据？我自己用的比较多是西瓜数据微博版（现在改名叫西瓜微数）和优传数据，不过优传现在好像已经改成投放中介平台了，所以就只在用西瓜微数了。

这个西瓜微数的功能是完全围绕微博平台，所以我感觉功能覆盖的比较全，比如最基础的就是博主的数据、视频号的数据，还有跟品牌相关的数据、热搜话题的数据。我自己是帮品牌方做事的，用得比较多的找博主和品牌功能。

博主搜索

这个搜索功能确实可以，该有的筛选条件基本都有以外，就你还可以有四种搜索方式。比如说去用关键词查发了带关键词的微博的博主，这个就很方便了，像我之前要找一些最近发过化妆刷种草文的博主，我就直接用这个找就很省事。

然后每个博主在里面都是有对应的博主详情，就是专门看这个博主的各种数据，比如最近的微博数据的趋势图，历史微博都发了什么，是可以直接跳转到微博平台去的，还有粉丝画像分析，对于找博主的时候很有用。

博主详情

品牌功能的话是有品牌舆情分析、品牌声量榜、品牌对比。我用的比较多的是前两个，品牌舆情分析简单来说就是按关键词去匹配一段时间内的微博，然后把符合条件的微博做成了一个微博分析报告，这个除了可以分析品牌，其实分析各种词都可以，产品名字、综艺名字、事件什么的我觉得都是可以用上的。最近全棉时代不是出了点负面情况，我就分析了一下“全棉时代”,分析的内容还是挺多的，我就随便截了一部分。

品牌舆情分析

品牌声量榜的话目前我感觉用处一般，就是把同一个大类的品牌根据在微博上的声量做了一个排行榜，可以看出来最近什么品牌在微博上有营销动作，比较有讨论度吧。

品牌声量榜

这部分我觉得比较有用的其实是品牌详情，这个品牌详情跟博主详情有点像，等于是专门可以查看这个品牌的数据。不过我看目前只有美妆时尚的品牌的有详情功能，问了官方是说这部分是用了AI智能去识别品牌，其他类的品牌在微博上的信息太杂，识别出来的信息很多是无意义的，所以暂时只适用在美妆时尚品牌上，其他类品牌可以通过品牌舆情分析去实现。

品牌详情

那其实还是比较能理解的，确实微博上每天信息量大又杂，真正比较集中做种草做推广的还是美妆时尚的品牌，总之这个功能对于这类品牌方就非常有帮助的，查看竞品品牌的投放动作、社媒数据很方便。

其他还有挺多功能我用的比较少，我就不一一介绍了，随便再截一些图，要详细了解的还是要直接去使用一下。虽然不知道你具体要什么数据，但是这个平台我自己觉得挺好用的，纯手码字，希望能帮得上你吧。

热搜功能

大概有十来种榜单

微博流量大盘

最近王和李的离婚闹得沸沸扬扬，相信大伙们都已经吃了不少的瓜。本文结合李的第一篇文章发文下面的网友们的评论来看看大家到底怎么看待这件事。

数据来自该地址： https://weibocom/5977512966/L6w2sfDXb#comment

爬取的下面的全部评论：

微博的网页属于Ajax渲染，当我们向下滑动的时候会显示的评论，地址栏的URL不变，需要找到实际的请求URL。

1、右击检查，找到Network

2、确定每页的内容URL

这里是首页部分

滑动之后显示每页内容的URL；

3、每页的URL地址

从第二页开始的URL地址多的部分是max_id，刚好这个参数的值是前一页的返回内容：

4、介绍第一页的爬取

比如我们可以获取第一个用户的相关信息：

最终我们可以看到第一页爬取的数据展示：

参考上面的逻辑可以爬取到微博下面的全部评论

导入需要的库：

查看我们爬取到数据的基本信息，我们导入前5行数据：

基本信息：查看数据的shape形状，总共是47638行，8个字段，并且不存在缺失值。

将我们爬取到的格林威治形式的时间转成熟悉的标准化时间形式：

国内的省份中北京、广东、上海、江苏都是吃瓜的大省份！

果然：女性真的很爱吃瓜