信息流账户数据分析，是每一个优化师的必备技能，也是最重要的技能，只有发现问题，才能解决问题。
但是还是有很多新手小伙伴不懂怎么做数据分析，今天就分享下信息流账户数据分析要怎么做。
了解信息流账户数据分析怎么做之前，要先知道数据分析的逻辑是什么。
还原用户使用过程——建立漏斗——逐层分析
通过用户的点击或行为数据，分析用户的常规行为路径，可以获得一系列的用户行为路径和对应的用户特征画像，有针对性的对这些路径进行优化。
通过观察各个节点的数据对比，查看相邻节点的转化率和其他数据，明确有待优化的阶段节点，例如点击广告、提交表单、拨打电话等。
. 定义
我们需要明确问题和目的，了解所需指标的定义，确定分析范围。
.收集
收集整理数据，然后去筛选确认我们需要的数据是哪些，然后检验我们需要的数据是否真实
.分析
通过统计方法或者工具对数据进行统计加工，看是否有异常数据。
.产出
总结分析结论，用结论来验证问题，从而产出解决方案。
.改进
方案产出后，要落实到具体实操中，通过结果数据反馈来进一步更正优化方案。
那么具体的信息流账户数据分析怎么做呢?下面以百度信息流为例，给大家分享信息流账户数据分析怎么做。
、账户分析
通过对营销流程表或账户后台的分日报告，分析流量大方向，找出变动指数，(需要重点关注的有：展现量、点击率、转化率、均价)从而找出影响数据变化的因素。
如果数据量比较少，建议拉取一个月的数据，只有确保数据基数足够才能找到问题。
、流量分析
以单元为维度，找出消费最大、或变动最大的单元，通过对年龄、性别、地区，来分析账户当前的主要消费人群是否为行业受众人群。
、意图词分析
百度终究是无法摆脱搜索的惯性，所以意图词也是百度信息流广告获取意向客户最重要的定向方式之一。
这里需要分析主要消费的意图词(前-)，是否为行业相关的意图词。
、兴趣分类分析
对比一下主要消费兴趣是否与转化较好的单元兴趣一致。
百度的兴趣消费和头条、广点通等其他平台不同，头条、广点通等分析的是后台转化人群的所有兴趣，而百度单元是独立的，可以精准的看到每个单元是哪个兴趣消费的。
希望能帮新手小伙伴梳理一个思路,去建立自己的数据分析逻
