很多企业现在都在使用搜索推广，如Google竞价推广、腾讯推广等，每天我们都会接触到大量的数据，账户里面直接可以看到的数据有点击次数、点击率、转换次数和转换率（如果安装了转换跟踪的话）。这些数据为企业提供了很多信息，但是企业可以从中挖掘出多少信息，这些信息能为企业带来多少价值，这就要看数据分析做的有多深入、多精准了。   

数据分析的需求

一般来说，在实际工作中需要做数据分析的情况主要有两种：

1. 常规性的数据统计

比如每天的费用统计，每周的转换分析，或者新上的广告语的效果跟踪，企业通常会为这种常规性的数据分析根据实际情况确定一个周期，每隔一段时间就做一次分析，目的是监控账户的运行是否正常。比如转换一旦出现下降的现象，便可以及时发现，及时调整账户，避免在造大的损失之后才发现已经来不及弥补了。

2. 暂时性的数据分析

这种分析是在发现问题或者要分析某种现象的时候，为了分析问题的原因，提出解决方案而做的数据分析。比如在账户建立初期，表现还不稳定的时候，我们经常需要做类似的数据分析。

数据分析的注意事项

1. 数据分析要有目标性

确定了数据分析的目标，才能进行下一步的工作。后面的工作都是围绕达到分析目标而展开的。这一点听上去很简单，很多新手却很容易忽略它。没有了目标，便可能被淹没在海量的数据中，找不着北了。另外需要注意的是，数据分析不是被动去做表格，而是一种主动的行为。新手刚开始做表格的时候比较容易陷入被动的局面，告诉他需要做一个什么样的表格，表格需要哪几项数据，他就去把数据罗列出来，按公式计算出来。这样没有融入自己的思考在里面，很容易使数据分析变为一种枯燥无聊的任务，也会影响数据分析结果的深度和准确性。

2. 采集样本真实可靠，具有普遍性

样本是数据分析的基础，如果样本不够可靠，就会影响数据分析的结论，导致错误的决策。所以采集样本的时候一定要注意一点。采集样本的时候，数据的时间段应该选择的长一点，样本足够大，才能尽量减小特殊情况带来的误差。另外，避开节假日或特殊月份。

3. 影响因素很多，一定要考虑周全

一个现象的发生，是多个因素综合作用的结果，而这些因素又会彼此作用影响。因此在数据分析的过程中，一定要把各种影响因素考虑周全，并且理清各种因素之间的相互联系，才能对数据作出准确的判断。否则，数据分析过程中的逻辑分析就容易走入死胡同。比如需要考虑了6个维度：点击次数、展示次数、展示次数份额、错失的点击次数（预算）、错失的点击次数（评级）和评级排名。

4. 数据有时候也会骗人

分析数据时，一定要跟实际情况想结合。得出的结论，也要到现实中求证一下，如果可以的话。理论和现实总是有一定的差距。如果不能求证的话，就用实验来验证。因此即使是在充分的数据分析之后做出的结论，下一步的优化一般也比较谨慎，不敢大规模的实施，而是先在一个广告系列中实验一下，如果结果与我们的预期相 符，才可以进行大规模的应用。有这样一个案例：有人开了一家珠宝店。数据显示“订婚”一词在一月、四月、八月的搜索量会有上升，那么可以认为二月份为淡季，（因为二月的搜索量处于低谷），没有必要投入太多的广告费用。但是销售方面反映，二月份的销量还不错，与搜索量并没有呈现出完全的正比关系。所以，店主还是会努力争取二月份的市场，不管数据分析是怎么显示的。

数据分析没有固定的方法，很多情况下都是随机应变，根据实际情况确定分析方法。以上的内容希望能对大家有所帮助。