对数据的分析,是各个学科的基础,尤其是经济和心理学的统计数据分析尤为重要。
今天周末,对创业主题的热门文章做了一些数据统计,同时做了心理猜测。
数据的选择根据如下:
(1)随机选择了热门里面的30篇文章;
(2)作者不重复,特约作者不算;
(3)选择2016年1月到7月的文章,个人认为8月和9月的文章比较新,数据还没有稳定下来;
采用的数据包括:文章的阅读数,文章喜欢数,喜欢比例(喜欢数/阅读数,我认为这个数据很有意义,显示了文章在其读者群里受欢迎的程度),作者写的总文章数,作者写的总字数,作者平均每篇字数,作者收到的总的喜欢数,作者平均多少字可以获得一个喜欢(这个数据也挺有意思),作者平均每篇文章可以获得多少个喜欢。
当把数据输入到SPSS后,得到的分析结果描述如下:
spss分析结果先说说相关性分析的结果
(1)软件显示只有一个相关性结果有意义:就是热门主题里收集的文章,文章的被浏览次数和文章的喜欢比例(喜欢数/浏览数)是负相关的。这就是在说:一篇文章的总浏览量越大,相对的被点赞的比率反而是是降低的。
我能想到的两个解释是:第一,标题起了很大的吸引读者的作用。如果标题吸引人,标题所表述的内容又正好是很多读者群关心的内容,那么浏览量就会很大。标题也同时吸引到了与实际文章内容无关的读者,而这些读者是不会点赞的,所以使得点赞的人下降了。标题与实际文章的文笔好坏、内容好坏和表述观点可能是无关的。或者第二,读者看到浏览量和喜欢量的数据都很大时,会懒于去点喜欢了。
(2)其他的一些相关分析没有得出有意义的结果,这说明作者和文章的个体随机性很大,没有统一的规律。
描述性数据分析,一些有用有趣的数据:
(1)30篇文章平均每篇文章被浏览3744次,获得154个喜欢,喜欢率为4.41%。30篇文章中最高的喜欢比例是8.77%(浏览量1619),最低0.50%(浏览量9806)。
(2)进入热门榜的文章的作者,平均每人写了34篇文章,每篇文章2000字左右。平均150个字获得一个喜欢。最厉害的作者每写9个字可以获得一个喜欢(这位作者写了13篇文章,平均每篇文章1700字),最累的作者是每写1007个字才能获得一个喜欢(作者写了54篇文章,平均每篇2000字)。这也说明了文章的受欢迎与否,还是跟人有关系。我不是说人写不好文章,所以不受欢迎。文章内容的受众面和浏览量很有关系。比如写金融分析的文章,或者写企业战略分析的文章,肯定不如一些鸡汤文受欢迎。
(3)文章的标题使用陈述句,疑问句或者反问句,和受欢迎程度似乎没什么关系(这个没办法用软件分析,只能眼看)
总结:只分析了创业主题;采样30个应该可以说明问题。但有一个因素,就是同一文章在其他主题如何表现没办法统计,只能假设一致。
其他版块应该有类似的数据和同样的读者心理。
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