如期而至，今天請大家繼續跟隨筆者的足跡來探尋。
統計，非常重視數據邏輯的一塊內容，在這里。信息、邏輯被放在了首位來考慮，從類型上被分為了4個不同的類型：用戶、圖文、消息、接口。因為其中所探討的內容會比較的豐富，所以接下來筆者會采取分別拆開的方式來一一進行。
用戶分析：從名稱上我們可以知道，這一塊內容是專業針對用戶來進行數據的統計和分析的。而在界面上我們能直觀的看到左側的統計下面有一個：用戶增長、一個：用戶屬性。筆者以為，這是出于對群體和個體的角度出發，從這兩點來對用戶做一個完整的統計分析。既可以從整體上掌握用戶群體的范圍信息和公眾號產生關聯的途徑，也從用戶個體的角度來分析判斷公眾號的受眾群體的不同之處，加以分類。
下面是一個小的TIPS告知使用者對用戶管理中實時數據和在用戶統計中的區別（實時數據必然不可能被那么快的計算到統計當中）。在“昨日關鍵指標”的下面顯示的是最新的相關消息（微信團隊對于新消息的處理始終是第一位和顯眼的，這條原則貫穿始終。這一點非常值得稱道！）幾個關鍵的數據提煉，新加入的新離開的，凈加入的和總量。形成數據上的對應關系。并且不知大家是否有注意到右側的一個小小的提示符，MOUSEOVER的時候顯示出來的是對頁面上關鍵名詞的解釋，作用于對這類關鍵性詞語補充說明。
往下面的趨勢圖上做了很好的展示，非常的強大充分！通過兩個關鍵的篩選字段：時間、來源。針對時間，相應的有排序、篩選、對比和時間緊密相連的字段；針對來源，充分的分析了用戶產生的幾種來源方式：搜索名稱、掃描二維碼、分享文章關注等。在詳細的數據統計上，可以對上面的幾個關鍵字段做一個很好的排序查看，有助于更加直觀的對用戶群體和公眾號近況做了解。并且每一個字段都是可以單獨進行篩選，這是我們每一個在設計后臺用戶LIST的時候都需要考慮到，是一個非常考慮對信息邏輯的處理的能力。見OVERVIEW圖。
在用戶屬性中，基本上就是對關鍵用戶屬性字段的提煉了，微信團隊將這里分為了：性別、語言、地區、城市、終端。筆者以為這樣的數據呈現來帶的結果就是可以直接定位到例如在什么地方有哪一類人群用著怎樣語言的終端微信。可以從側面看出在關注這個微信號的都是哪一類人群；通過性別看出是男女性各占的比重；通過語言可以看出教育程度國籍？（筆者認為大多數人群還是以中文為主，少數教育程度頗高的知識分子會選擇其他語言和其他國家的在華人士）；城市可以定位到受眾城市，在哪些地方比較受歡迎；終端則可以看出來一定的經濟條件（由于后臺數據不全面，但是什么樣的機器的確在很大程度上能側面反映出收入能力）。在最下方的是對集中屬性的分類排序，可以綜合以上數據來進行用戶研究，相信是對每個管理公眾號的人的一種考驗，同時更是這樣一種能力的提升。
（圖略長，小編在此請各位允許我偷個懶? (∩_∩)）
祝各位晚安~
