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数据分析是指通过对账户数据有目的地进行收集、整理和分析，发现账户中存在的问题，并根据问题制定相应的解决方案，以此来提高投入产出比。
由此可见，数据为根。但有多少竞价员真正了解竞价账户中所产生的数据呢?
很多竞价员只是装模做样地打开一个数据表格，然后盯着数据看而已。至于为什么要看这份数据报表，或许答不出个所以然来。
数据分析并不是说想看哪份数据就看哪份，它是有一套流程的，数据之间是有一定因果关系的。赵阳老师根据多年的竞价培训经验，将数据分析方法总结为以下4 步，供大家参考。
1、 数据分类
很多竞价员在面对错综复杂的数据时往往一头雾水，不知道该如何下手。 其实，在刚开始对数据进行分析时，建议先对数据进行分类。一般竞价数据可以分为 3 类，即账户数据、各种比率数据和各种成本数据。
01. 账户数据指消费额、展现量、点击量、抵达量、线索量等。
02. 各种比率数据指通过账户数据计算出的点击率、线索率、对话率等
03. 各种成本数据指通过账户数据计算出的点击成本、线索成本、对话成本等。
将数据分类后，利用 Excel 表根据不同维度收集、整理数据。
2、发现推广问题
当收集好数据后，便可以对数据进行分析，发现目前推广中所存在的问题。 在此可能很难单凭每天的数据变动就确定账户中存在的问题。因此，可以利用比重分析法进行分析。 首先按照维度进行划分，根据日期划分为上下两个维度，然后利用 Excel 中的数据透视表功能进行对比。
3、确定优化方向
比如账户目标为增量操作，那就可通过增加展现量或增加点击来达到目的。但到底是增加展现量效果好还是增加点击量效果好，不同优化方向产生的效果也会大相径庭。 这就需要进一步的分析去明确优化方向，比如可以采用假设法。 通过对不同的假设进行推理，发现增加展现量的效果要优于增加点击量的效果，那就可以进一步考虑，增加展现量都有哪些具体操作方法。4、确定优化方案
增加展现量是最优化方向，那增加展现量的方法有哪些?常用的方法有加词、放匹配、删否词、提价。
但又有新的问题产生。加词应加哪些词?放匹配应放哪些词的匹配?删词又应删哪些词?这就需要进一步搜集相应数据从而确定一个具体的优化方案。
以加词为例。答案自然是加那些有点击有转化的词。所以就需要下载相应的搜索词报告，筛选出那些有点击有转化的词，然后拓词添加到账户中。
同理，提价、放匹配、删否词也是如此。
通过对收集的数据进行分析得出具体解决方案后，便可据此进行执行操作了。
以上，就是数据分析的 4 个步骤。先对数据分类，然后进行分析发现推广中的问题，再确定优化方向，最后根据优化方向确定优化方案。
数据分析是最后一步，也是最重要的一步。很多竞价员都会反思自己为什么做不好数据分析，答案也许恰是因为你不了解它。所谓知己知彼，百战不殆，数据分析也是如此。只有了解它，才能更好地分析它、解决它。
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