CN117370448A - 品牌数字资产洞察分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了品牌数字资产洞察分析方法，所述方法包括如下步骤：建立品牌数字资产数据库，在品牌数字资产数据库内导入预先收集的品牌在数字平台的数字资产数据，并将平台地址进行标记，通过爬虫工具对标记地址进行实时数据抓取；对抓取数据进行清理和分类，在抓取数据进行数据清理后，将噪音数据和冗余重复数据剔除，并对缺失数据进行重点抓取后将数据按照资产类别进行分类后进行分析；将分类后的数据进行可视化展现，将资产类别进行图示化转换，通过机器学习将其数据关联点进行高亮展示，并通过批注在高亮区域分析关联点形成趋势；对数字资产类别中的品牌进行单独分析，对每个品牌单元的表现进行评估。

Description

品牌数字资产洞察分析方法

技术领域

本发明属于数字资产领域，特别涉及品牌数字资产洞察分析方法。

背景技术

目前，品牌数字资产洞察分析方法是一种基于数字技术和大数据分析的方法，旨在帮助企业了解其品牌在数字环境中的表现和价值。这种方法的实现需要依赖于先进的技术和工具，例如数据挖掘、机器学习、自然语言处理、数据可视化等。

数据挖掘技术是品牌数字资产洞察分析方法的基础，它可以从各种数字渠道和平台中收集大量的数据，例如社交媒体、网站、电子商务平台等。数据挖掘技术可以自动化地识别、提取和整理数据，帮助企业获取有关其品牌和竞争对手的全面和准确的信息。

机器学习技术可以帮助企业分析数据，并从中提取有价值的信息和洞察。例如，机器学习可以通过分类、聚类和回归等算法，分析品牌在数字环境中的表现和趋势，识别品牌的优势和劣势，以及预测未来的趋势和变化。

自然语言处理技术可以帮助企业理解和分析文本数据，例如社交媒体上的评论、评论和新闻报道等。自然语言处理技术可以自动识别和翻译文本数据，分析其中的情感和态度，以及提取关键信息和主题。这可以帮助企业了解其品牌在公众中的形象和声誉，以及了解消费者对其产品和服务的看法和评价。

数据可视化技术可以帮助企业将数据和洞察转化为易于理解和沟通的形式。例如，数据可视化可以通过图表、图形和地图等方式，展示品牌在数字环境中的表现和趋势，以及消费者对其品牌和产品的看法和评价。这可以帮助企业更好地了解其品牌数字资产的情况，以及制定相关的策略和行动计划。

品牌数字资产洞察分析方法的技术背景涵盖了大数据技术、自然语言处理、图像和视频分析、机器学习和深度学习以及数据可视化等多个领域的技术。这些技术的应用可以帮助品牌更好地理解用户需求、评估品牌声誉、预测市场趋势等，为品牌决策提供科学依据和洞察。同时，随着技术的不断发展，品牌数字资产洞察分析方法也在不断演进和创新，以更好地满足品牌管理和营销的需求。因此，现在亟需品牌数字资产洞察分析方法。

发明内容

本发明提出品牌数字资产洞察分析方法，解决了现有技术中没有一套完整的数字资产分析方法，无法给企业决策者相关信息和分析数据的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：品牌数字资产洞察分析方法，所述方法包括如下步骤：建立品牌数字资产数据库，在品牌数字资产数据库内导入预先收集的品牌在数字平台的数字资产数据，并将平台地址进行标记，通过爬虫工具对标记地址进行实时数据抓取；对抓取数据进行清理和分类，在抓取数据进行数据清理后，将噪音数据和冗余重复数据剔除，并对缺失数据进行重点抓取后将数据按照资产类别进行分类后进行分析；将分类后的数据进行可视化展现，将资产类别进行图示化转换，通过机器学习将其数据关联点进行高亮展示，并通过批注在高亮区域分析关联点形成趋势；对数字资产类别中的品牌进行单独分析，对每个品牌单元的表现进行评估，评估品牌在不同数字渠道上的曝光度、用户参与度、社交影响力数据，并将其关联关系形成图示化数据，在资产类别的子项中进行插入；在每个品牌单元中加入反馈分析和趋势数据的实时数据，将数字平台中的用户评价通过用户等级权重分类后按照权重系数由上至下进行排列，将数字平台中的历史数据收集形成趋势变化图示在品牌单元那种进行展示；结合资产类别和品牌单元中的分析数据，对品牌的数字资产表现、用户反馈和市场趋势通过统计分析后形成分析报告，并将分析报告导出。

现有技术在品牌数字资产洞察分析方面仍存在一些缺点：数据来源限制：现有技术通常只能从特定的数据源或渠道收集数据，难以实现多渠道的数据整合和全面的洞察分析。数据质量和准确性：由于数据清洗和分类的挑战，现有技术在处理大规模数据时可能面临数据质量和准确性的问题，需要额外的处理和校正。数据处理效率：现有技术在处理大规模数据时可能存在效率低下的问题，无法实时地进行数据抓取、清理和分析，导致洞察分析结果的时效性受限。数据分析深度：现有技术在品牌数字资产洞察分析中，对于数据的深度挖掘和模式识别能力有一定的局限性，难以发现更深层次的关联和趋势。品牌数字资产洞察分析方法相对于现有技术在数据整合、可视化展现和品牌单元分析等方面具备一定的优势，但仍需要克服数据来源限制、数据质量和准确性、数据处理效率以及数据分析深度等方面的挑战。随着技术的不断发展，这些问题可能会得到进一步的改进和解决。

作为一优选的实施方式，在建立品牌数字资产数据库时，首先确定数据源将需要获取的数据包括资产的基本信息和与资产相关的统计数据进行收集，并将收集数据在关系型数据库中进行存储。

作为一优选的实施方式，所述基本信息包括数字平台名称、IP地址以及数字资产类型，所述与资产相关的统计数据包括访问量、用户数和点击率数据。

作为一优选的实施方式，所述关系型数据库采用MySQL或Oracle中任意一种，并在存储时对数据结构进行重新设计，将数据类型、定义数据表和字段进行依次排列后重新录入数据库中。

作为一优选的实施方式，在按照资产类别进行分类后进行分析时对数据进行初步的探索性分析，通过统计描述对分类数据的基本特征、分布、相关性进行采集后进行分析。

作为一优选的实施方式，所述探索性分析首先对数据进行概览，将数据中的维度、特征的类型和数量进行采集，并对数据进行摘要统计，包括计算数据的均值、中位数、最大值、最小值、标准差，通过计算特征之间的相关系数获取相关性数据，通过绘制直方图、箱线图图表将数据可视化后，对同一分类中的不同数据集进行集成，并进行数据变换形成趋势变化数据。

采用了上述技术方案后，本发明的有益效果是：首先，建立品牌数字资产数据库可以收集和整理品牌在数字平台上的数字资产数据，有助于企业全面了解和管理自身的数字资产。其次，通过实时数据抓取和清理分类，可以准确获取和整理品牌数字资产的关键信息，帮助企业进行更有效的决策和优化策略。此外，将分类后的数据进行可视化展现，可以直观地展示资产类别的关联关系和趋势变化，为企业提供更清晰的洞察和分析结果。同时，对每个品牌单元进行评估和分析，可以了解品牌在不同数字渠道上的表现和影响力，为企业制定品牌策略提供参考。最后，结合资产类别和品牌单元的分析数据，通过统计分析形成分析报告，并导出报告，有助于企业对品牌数字资产的表现、用户反馈和市场趋势进行深入分析和评估。综上所述，品牌数字资产洞察分析方法能够帮助企业更好地理解和管理数字资产，提升品牌影响力和市场竞争力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例：

如图1所示，品牌数字资产洞察分析方法，所述方法包括如下步骤：建立品牌数字资产数据库，在品牌数字资产数据库内导入预先收集的品牌在数字平台的数字资产数据，并将平台地址进行标记，通过爬虫工具对标记地址进行实时数据抓取；对抓取数据进行清理和分类，在抓取数据进行数据清理后，将噪音数据和冗余重复数据剔除，并对缺失数据进行重点抓取后将数据按照资产类别进行分类后进行分析；将分类后的数据进行可视化展现，将资产类别进行图示化转换，通过机器学习将其数据关联点进行高亮展示，并通过批注在高亮区域分析关联点形成趋势；对数字资产类别中的品牌进行单独分析，对每个品牌单元的表现进行评估，评估品牌在不同数字渠道上的曝光度、用户参与度、社交影响力数据，并将其关联关系形成图示化数据，在资产类别的子项中进行插入；在每个品牌单元中加入反馈分析和趋势数据的实时数据，将数字平台中的用户评价通过用户等级权重分类后按照权重系数由上至下进行排列，将数字平台中的历史数据收集形成趋势变化图示在品牌单元那种进行展示；结合资产类别和品牌单元中的分析数据，对品牌的数字资产表现、用户反馈和市场趋势通过统计分析后形成分析报告，并将分析报告导出。

品牌数字资产洞察分析方法的工作流程为首先，需要建立一个品牌数字资产数据库，用于存储和管理品牌在数字平台上的数字资产数据。该数据库可以包括品牌在各个数字平台上的账号信息、内容发布情况、用户互动数据等；将预先收集的品牌数字资产数据导入品牌数字资产数据库，并对数字平台的地址进行标记。然后，通过爬虫工具对标记地址进行实时数据抓取，获取最新的数字资产数据。对抓取到的数据进行清理和分类。首先，剔除噪音数据和冗余重复数据，保留有效的数据。其次，将数据按照资产类别进行分类，例如社交媒体账号数据、网站访问数据等。对分类后的数据进行可视化展现。将不同资产类别的数据进行图示化转换，可以使用机器学习技术将数据关联点进行高亮展示，通过批注在高亮区域分析关联点形成趋势。对数字资产类别中的每个品牌进行单独分析。评估品牌在不同数字渠道上的曝光度、用户参与度、社交影响力等数据，并将其关联关系形成图示化数据。在每个品牌单元中加入反馈分析和趋势数据的实时数据。将数字平台中的用户评价通过用户等级权重分类后，按照权重系数由上至下进行排列。同时，将数字平台中的历史数据收集，形成趋势变化图示，在品牌单元中进行展示。结合资产类别和品牌单元中的分析数据，进行统计分析，并形成分析报告。报告可以包括品牌的数字资产表现、用户反馈和市场趋势等内容。最后，将分析报告导出，为企业决策提供参考。通过以上的工作流程，品牌数字资产洞察分析方法可以帮助企业全面了解和管理自身的数字资产，识别品牌在数字平台上的表现和影响力，并提供数据支持和洞察，以优化品牌策略和提升市场竞争力。

在分析过程中，需要注意数据的准确性和可靠性。数据清理和分类的过程中，要剔除噪音数据和冗余重复数据，确保分析结果的准确性。同时，对不同品牌的数字资产进行评估和分析时，要考虑到各个数字渠道的特点和用户群体的差异，以获取更全面的洞察和分析结果。最后，统计分析和报告导出的过程中，要确保分析结果的合理性和可解释性，为企业决策提供有价值的参考依据。

在建立品牌数字资产数据库时，首先确定数据源将需要获取的数据包括资产的基本信息和与资产相关的统计数据进行收集，并将收集数据在关系型数据库中进行存储。在建立品牌数字资产数据库时，确定数据源是非常关键的一步。数据源是品牌数字资产分析的基础，决定了分析结果的准确性和可靠性。一般来说，数据源可以包括以下几个方面：

资产的基本信息：包括资产的类型、名称、描述、创建时间、更新时间等基本信息。这些信息可以帮助企业了解和管理其数字资产的概况，以便进行更有针对性的分析和优化策略。资产相关的统计数据：包括资产的访问量、浏览量、点赞量、评论量、分享量等与资产相关的统计数据。这些数据可以帮助企业了解其数字资产在各个平台上的表现和影响力，以便进行更有针对性的优化和推广策略用户信息：包括用户的性别、年龄、地域、兴趣等信息。这些信息可以帮助企业了解其目标用户群体的特点和需求，以便进行更有针对性的内容策略和营销策略。在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。可以通过爬虫工具、API接口、人工录入等方式收集数据，但需要确保数据的来源可靠，避免收集到噪音数据或错误数据。

收集到的数据需要在关系型数据库中进行存储。关系型数据库可以有效地管理数据之间的关系，保证数据的完整性和一致性。常见的数据库管理系统（DBMS）包括MySQL、Oracle、SQL Server等。在选择数据库时，需要考虑到数据库的性能、安全性、可扩展性等因素，以满足品牌数字资产分析的需求。

所述基本信息包括数字平台名称、IP地址以及数字资产类型，所述与资产相关的统计数据包括访问量、用户数和点击率数据。在建立品牌数字资产数据库时，基本信息和与资产相关的统计数据是收集和存储的重要内容，基本信息包括数字平台名称、IP地址以及数字资产类型。数字平台名称指的是品牌在不同数字平台上的账号名称，例如各种互联网平台。IP地址是数字平台的网络地址，用于标识和访问特定的数字平台。数字资产类型指的是品牌在数字平台上的具体资产类型，例如文章、视频、图片等。这些基本信息可以帮助企业准确标识和管理品牌在不同数字平台上的数字资产。

与资产相关的统计数据包括访问量、用户数和点击率数据等。访问量是指品牌数字资产在特定时间段内被访问的次数，可以反映品牌在数字平台上的曝光度和受众关注程度。用户数是指品牌在数字平台上的关注者数量，可以反映品牌在数字平台上的用户基础和社交影响力。点击率是指品牌数字资产被点击的次数与展示次数的比例，可以衡量品牌数字资产的吸引力和用户参与度。这些统计数据可以帮助企业了解和评估品牌在数字平台上的表现和影响力，为优化策略和决策提供参考依据。在建立品牌数字资产数据库时，需要从各个数字平台获取基本信息和统计数据，并将其存储在数据库中。可以通过API接口、爬虫工具或第三方数据提供商等方式获取数据。基本信息和统计数据可以作为数据库的字段，与品牌的其他信息进行关联和组织。通过对这些数据的收集和存储，企业可以更好地了解和管理自身在数字平台上的数字资产，从而优化品牌策略、提升市场竞争力

作为一优选的实施方式，所述关系型数据库采用MySQL或Oracle中任意一种，并在存储时对数据结构进行重新设计，将数据类型、定义数据表和字段进行依次排列后重新录入数据库中。实施品牌数字资产洞察分析方法时，可以选择使用关系型数据库MySQL或Oracle来存储和管理数据。这两种数据库系统都是业界广泛应用的关系型数据库，具有较高的性能、稳定性和可扩展性，适用于处理大量数据和执行复杂查。

在存储数据时，需要对数据结构进行重新设计。这是因为在数字资产分析中，可能需要对原始数据进行清洗、转换和整合，以便更好地满足分析需求。重新设计数据结构可以确保数据的合理组织和存储，提高数据查询和处理的效率。数据结构重新设计的过程包括以下几个步骤：根据品牌数字资产数据库的需求，为每个字段指定合适的数据类型，如整型、浮点型、日期时间型等。合理选择数据类型有助于提高数据存储和查询的性能。根据品牌数字资产的特性，创建适当数量的数据表来存储相关数据。每个数据表应包含一组相关的字段，如品牌名称、数字资产类型、发布平台、发布时间等。定义数据表时，需要考虑数据表之间的关系，如一对一、一对多等，以便在查询和分析时进行有效的数据关联。为每个数据表的字段设置合适的名称、数据类型和约束条件。字段名称应简洁明了，便于理解和使用。数据类型应根据字段所表示的数据特点进行选择，约束条件可以用于保证数据的完整性和一致性。

在完成数据结构重新设计后，可以将经过重新设计的数据类型、数据表和字段依次排列，并重新录入到MySQL或Oracle数据库中。这样，就可以利用这些数据库系统提供的查询和分析功能，对品牌数字资产进行深入的洞察和分析。

在按照资产类别进行分类后进行分析时对数据进行初步的探索性分析，通过统计描述对分类数据的基本特征、分布、相关性进行采集后进行分析。按照资产类别进行分类后，需要对数据进行初步的探索性分析。探索性分析是一种在不进行具体统计假设检验的情况下，对数据的基本特征、分布、相关性等进行采集和分析的方法。这种方法可以帮助我们更好地理解数据的整体情况，为后续的具体统计分析提供基础。

探索性分析包括以下几个步骤：数据可视化：通过对数据进行可视化展示，例如柱状图、饼图、散点图等，可以直观地了解数据的基本特征和分布情况。这可以帮助我们发现数据中可能存在的异常值、趋势或关系。统计描述：对数据进行统计描述，包括计算均值、中位数、众数、标准差等统计量，以了解数据集的集中趋势和离散程度。此外，还可以计算数据的偏度、峰度等指标，以了解数据的分布形态。相关性分析：对分类数据的相关性进行分析，可以帮助我们了解不同资产类别之间是否存在关联或相互影响。例如，可以通过计算相关系数、协方差、主成分分析等方法，对不同资产类别之间的相关性进行度量。初步发现和结论：在完成上述探索性分析后，可以根据分析结果初步发现数据中的规律和特征，并根据这些特征对后续的统计分析进行调整和优化。在按照资产类别进行分类后，通过探索性分析对数据进行初步的探索和分析，可以帮助我们更好地理解数据的基本特征、分布和相关性，为后续的具体统计分析提供基础。同时，探索性分析的结果也可以作为对数据进行进一步研究和解释的参考

所述探索性分析首先对数据进行概览，将数据中的维度、特征的类型和数量进行采集，并对数据进行摘要统计，包括计算数据的均值、中位数、最大值、最小值、标准差，通过计算特征之间的相关系数获取相关性数据，通过绘制直方图、箱线图图表将数据可视化后，对同一分类中的不同数据集进行集成，并进行数据变换形成趋势变化数据。所述的探索性分析是在建立品牌数字资产数据库后的一项重要工作，旨在对数据进行概览和摘要统计，以及通过可视化图表展示数据特征和相关性。对数据进行概览，即采集数据中的维度、特征的类型和数量。维度指数据表中的列，特征的类型可以是数值型、类别型、文本型等。通过概览数据的维度和特征，可以初步了解数据的结构和内容。对数据进行摘要统计。摘要统计包括计算数据的均值、中位数、最大值、最小值、标准差等统计指标，这些指标可以帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和极值情况。通过摘要统计，可以获取对数据的整体认识和描述。还可以计算特征之间的相关系数，以获取相关性数据。相关系数可以衡量两个变量之间的线性相关程度，通过计算相关系数，可以了解数据特征之间的关联关系。相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。为了更直观地展示数据特征和趋势，可以绘制直方图、箱线图等图表进行数据可视化。直方图可以展示数据的分布情况，箱线图可以展示数据的中位数、四分位数和异常值情况。通过可视化图表，可以观察数据的分布形态、异常值情况和可能存在的趋势变化。可以对同一分类中的不同数据集进行集成，并进行数据变换形成趋势变化数据。通过对不同数据集的集成和变换，可以更好地理解数据的演变和趋势，为后续的分析和决策提供更多的参考依据。探索性分析通过概览数据、摘要统计、相关性计算和数据可视化等手段，帮助我们深入了解品牌数字资产数据库中的数据特征和趋势，为后续的分析和决策提供基础和指导。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

建立品牌数字资产数据库，在品牌数字资产数据库内导入预先收集的品牌在数字平台的数字资产数据，并将平台地址进行标记，通过爬虫工具对标记地址进行实时数据抓取；

对抓取数据进行清理和分类，在抓取数据进行数据清理后，将噪音数据和冗余重复数据剔除，并对缺失数据进行重点抓取后将数据按照资产类别进行分类后进行分析；

将分类后的数据进行可视化展现，将资产类别进行图示化转换，通过机器学习将其数据关联点进行高亮展示，并通过批注在高亮区域分析关联点形成趋势；

对数字资产类别中的品牌进行单独分析，对每个品牌单元的表现进行评估，评估品牌在不同数字渠道上的曝光度、用户参与度、社交影响力数据，并将其关联关系形成图示化数据，在资产类别的子项中进行插入；

在每个品牌单元中加入反馈分析和趋势数据的实时数据，将数字平台中的用户评价通过用户等级权重分类后按照权重系数由上至下进行排列，将数字平台中的历史数据收集形成趋势变化图示在品牌单元那种进行展示；

结合资产类别和品牌单元中的分析数据，对品牌的数字资产表现、用户反馈和市场趋势通过统计分析后形成分析报告，并将分析报告导出。

2.如权利要求1所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：在建立品牌数字资产数据库时，首先确定数据源将需要获取的数据包括资产的基本信息和与资产相关的统计数据进行收集，并将收集数据在关系型数据库中进行存储。

3.如权利要求2所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：所述基本信息包括数字平台名称、IP地址以及数字资产类型，所述与资产相关的统计数据包括访问量、用户数和点击率数据。

4.如权利要求2所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：所述关系型数据库采用MySQL或Oracle中任意一种，并在存储时对数据结构进行重新设计，将数据类型、定义数据表和字段进行依次排列后重新录入数据库中。

5.如权利要求1所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：在按照资产类别进行分类后进行分析时对数据进行初步的探索性分析，通过统计描述对分类数据的基本特征、分布、相关性进行采集后进行分析。

6.如权利要求5所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：所述探索性分析首先对数据进行概览，将数据中的维度、特征的类型和数量进行采集，并对数据进行摘要统计，包括计算数据的均值、中位数、最大值、最小值、标准差，通过计算特征之间的相关系数获取相关性数据，通过绘制直方图、箱线图图表将数据可视化后，对同一分类中的不同数据集进行集成，并进行数据变换形成趋势变化数据。