本论文试图适当地整合一些基础数据和辅助数据。 我们希望通过这些指标表达微博数据的越来越多的含义，直接减少数据的误差，更深入地理解微博数据背后可能包含的隐藏副本。

.注释总数+转发总数/微博数。

由于相关微博数据统计工具的不足，在统计本指标时，建议只统计1周的数据，例如1周的注释总数、传输总数、微博数。 该指标在一定程度上可以反应引起统计的id话题的能力和该id发出的话题的交互热量。 比率越高，引起话题的可能性就越强，话题的互动热度就越高。 如果比值小于1，则可能缺乏该id的话题能力和互动性。 这个指标的设定为了感谢悟空童鞋( socialbeta的另一个文案贡献者)，建议增加转发次数。 他还建议删除注释并传输的部分保证数据的正确性。 这可以根据现实情况，明确或忽略删除和转发注释的部分。

.传输总数/微博数。

以一定的周期，统计计算该比，可以在一定程度上反映微博id的传递效率。 我知道传输数越高，传输速度越高。 而且总是受到其他id的转发，反映了这个微博id有一定的影响。 我们可以以这个比率进一步反映客户传达的效率。 采用该比率时，在一个统计周期内统计传输次数时，有时只有少数微博没有得到高传输次数(传输次数不均匀)，有时需要考察统计期间内连续的日传输次数，或者需要多个注意。 另一方面，在得到的传输总数多分布均匀的情况下，该比反应的id的传输效率更正确。

.收藏数量/微博数量。

在统计期间，计算该比，可以在一定程度上反应该微博id发出的微博的新闻质量，进而有可能反应该微博id在一定程度上具有专业性。 如果这个比值大，证明这个id发行的复印件质量好，值得收藏。 通常，一个微博被很多人收藏，通常意味着这个微博的复印件有几个优点:1.知性。 2 .有实用性3 .有资料性。 这个比率高的客户如果经常收藏的微博复印件与你们公司的产品和服务相关，就应该关注。

在考察上述一些数据时，需要注意一些:1.我们现在不能明确具体的标准。 例如，比率有多少可以代表本文提到的相应能力或效率，因此将普通客户作为参考系进行比较可能是一种方法。 2 .在考察上述数据的同时，必须适当参考相应的微博复印件。 单纯看数据可能会产生很大的误差。 从客户分解的立场来看，数据和副本是不可分割的。 3 .本论文中查看数据的立场是注意个人客户的立场，而不是注意公司客户的立场。 因此，在研究同行的竞争对手，或基于其他理由考察微博上的公司id时，这些数据需要有不同的解释。

总结

最后说一下，考察微博数据是为了了解客户。 只有认识客户，才能进行比较有效的营销。 与以前传达的营销不同，社交媒体在认识顾客后，展开与顾客直接面对面的信息表现和对话，信息表现、对话结果的好坏可能决定公司对顾客的了解程度。 在对顾客没有任何了解的情况下盲目地传达信息可能会取得更多的成果。

关于微博数据的这个系列，先写在这里，以后有需要补充的地方。 另外，我要补充一下。 以后，我想继续写社交媒体，特别是在微博上和顾客表达信息的方法。 在社交媒体上和顾客的信息表达很简单，但可能很难做。 特别是公司不熟悉社交媒体的情况。 我们应该如何制定社会化媒体的信息表现战略，如何分类信息表现的种类，如何设计不同种类的信息表现的副本，以及使信息表现和对话从头到尾顺利，是今后讨论的重点。 信息表达的目的是使公司最终融入客户群体，融入社区。 只有在这个时候，我们才能开始真正的社交媒体营销之旅。