做抖音，数据分析是很重要的一项，操作的每一个细节都是根据数据来判断，不断校正，我们上传视频之后会立刻观察每一项数据。
数据分析我们的视频火不火，能不能上热门，上热门的概率是多少，这些是怎么判断出来的，说白了全靠数据粉丝+我们的第六感（感觉）+调整测试。
需要分析哪些数据？
* 地域分布，省份、城市。
* 用户活跃时间段。
* 用户兴趣内容偏好。
竞品分析
如果做得很差，那他们做过的形式，我们就不要再尝试了。不管做什么，记住，要时刻死盯同行。
上次有个朋友是做教育行业的，我们平时可以看到很多教育行业在抖音上的内容输出形式，大概可以分为以下三种：
&知识讲解（无人物出镜）+配音。
&知识讲解（人物出镜）+配音。
&剧情模式，通过剧情演绎内容。
如果你也是做教育行业的抖音账号，那么内容输出的形式基本也是这三种，然后结合自己公司的资源、团队、成本选定。
2、抖音账号分析，可以通过哪几个维度？
*更新频率：作品发布的规律
*作品内容：人设、剧本、拍摄、演员、画面、声音、封面、标题等
*作品数据：播放、点赞、评论、分享
3、公司现有的抖音账号诊断分析
&账号：标签、粉丝属性（性别、年龄）、粉丝活跃
视频内容：内容关键词、标签、爆款视频情况、更新频率
&人设、内容形式、DOU投放
&如果有过违规、被限流，建议重新申请账号
&违规、限流、封号等问题，请参考【抖音社区自律公约】：7类违规词，8大违规行为。
通过数据整理问题
通过搜集的数据，我们可以整理出一些问题。比如，
每周更新的视频数量是否和计划数量一样？
哪条视频的播放量最多？
哪条视频的播放量最少？
哪条视频的点赞数最多？
哪条视频的点赞数最少？
它们分别涉及什么话题？
……
整理相应问题可以为最后一步做好铺垫。这里，我们要注意一点，整理数据时，我们一定要找相对其他视频有10倍以上数据差距的视频，这样分析才有效。
如果两个视频相关数据只有很小的差距，那我们就不用对它们进行分析了。
比如，某个账号平均点赞数在150左右，其中某个视频有198个点赞数，这个视频是所有视频中点赞数最高的。但相比平均点赞数，这个视频的点赞数并没有很大提升，因此，这个数据不能说明什么问题。如果点赞数达到1500个，我们就需要具体分析这个视频的点赞数为什么这么多了。
数据分析是一种复盘方式，我们能借此重新梳理之前做的事情。比如当发现某些视频播放量很大时，我们就可以分析：用户是不是更喜欢这类话题、我们是否可以多输出这类话题？如果某个视频的播放量非常小，不到平常的1/10,我们就要具体分析：是用户不喜欢这个话题，还是视频质量不好？