数据分析是建立在前期搭建的账户基础上，账户的搭建的几个方法，另一篇我们已经分享过。数据分析工作是优化人员最重要的工作之一，数据分析的准确与否，直接关系到帐户优化工作能否持续，帐户能否持续获得线索。所以数据分析可以直接看出，一个优化人员的技术能力高低。
不少优化人员觉得数据分析太难，它不像竞价推广，可以直接导出数据做分析，找到物料转化的好坏。信息流的优化分析有自身的特点，相对竞价来说，在熟悉操作后，这个分析的难度要更低一些的。做好数据分析，我们的工作就非常简单了，后面只要跟着分析结果，逐步优化调整，就能够有不错的效果。
信息流广告的数据分析更像是驾驶自动档汽车，而竞价数据分析而相对更复杂，类似于骑自行车，不仅手上要掌握好方向，脚下还得不断发力。其实数据分析的本质是一样的，广告类数据分析方法也相对简单，同专业的数据分析师来说，这都算不上什么。
广告分析主要是理清营销流转的过程，统计分析每个环节的数据情况。从无到有，累积到一定数据量时，再做数据分析才有意义，数据过少里面的偶然因素过多，分析结果没有参考价值。在业务已经起步后，各个环节都开始步入正轨，我们的数据已经开始变得稳定。这时候要做多个环节的数据分析，分析的维度尽量多，前期越多越细越好，在后期可以根据判断减少。数据分析的方法也相对简单，不过是加、减、乘、除四种。在各环节的分析结果出来后，以单个节点为中心，分析相关数据，相关的因素，找到问题点，以及有效的点。由于每个环节的独性，而且环节之间的权重占比不同，即每个环节对最终结果的影响大小不同，这时我们不必过于着急去做环节的判断。在分析多个数据后，找到尽量多的问题和原因，将问题原因进行总结归类，再将这些总结结果，与最终的结果，做一个影响大小的排序，就可以知道目前影响效果最大的因素。从这重要因素下手去调整，起到的优化效果相对更明显。最后根据优化后的效果反馈，再回来判断之前的决策是否正确。
前期我们不做单个数据对最终结果影响的判断，一是因为数据量还是太少，周期太短，还是有较大的偶然性存在。而且没有多个周期性的数据，这样的分析结果也比较片面。当我们有多个周期数据后，可以再深入分析多个环节，多个维度的分析工作。将这些因素的变化趋势，与最张结果数据的变化趋势，整合到一张曲线图表当中。以此图为中心，看与最终结果高度一至的数据有哪些，分析判断这些因素对结果影响的大小。不断总结出宏观的思路，据此，我们可以从源头的前期准备工作，如人群画像，前期的各种市场和效果预估，到中间的优化操作，再到最后的结果数据，都能有一个新的认识。
根据大方向的数据作指导，列出各个环节中影响最得要的影响，提升相对容易的点，深入到环节中，去做优化调整。这样的工作既有指导方向，又有可预期的效果，就不会迷茫，工作也更有信心。
推广数据分析并不是一个很难的工作，更需要我们的坚持、耐心与信心。坚定信心，确定好优化思路，不过就是在计划、尝试、分析到再回头做计划之间的一个过程。万事都是在不断尝试中，才能越做越好，一眼就看到的成功，往往不是成功。
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