【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字资产领域，特别涉及品牌数字资产洞察分析方法。
技术介绍
1、目前，品牌数字资产洞察分析方法是一种基于数字技术和大数据分析的方法，旨在帮助企业了解其品牌在数字环境中的表现和价值。这种方法的实现需要依赖于先进的技术和工具，例如数据挖掘、机器学习、自然语言处理、数据可视化等。
2、数据挖掘技术是品牌数字资产洞察分析方法的基础，它可以从各种数字渠道和平台中收集大量的数据，例如社交媒体、网站、电子商务平台等。数据挖掘技术可以自动化地识别、提取和整理数据，帮助企业获取有关其品牌和竞争对手的全面和准确的信息。
3、机器学习技术可以帮助企业分析数据，并从中提取有价值的信息和洞察。例如，机器学习可以通过分类、聚类和回归等算法，分析品牌在数字环境中的表现和趋势，识别品牌的优势和劣势，以及预测未来的趋势和变化。
4、自然语言处理技术可以帮助企业理解和分析文本数据，例如社交媒体上的评论、评论和新闻报道等。自然语言处理技术可以自动识别和翻译文本数据，分析其中的情感和态度，以及提取关键信息和主题。这可以帮助企业了解其品牌在公众中的形象和声誉，以及了解消费者对其产品和服务的看法和评价。
5、数据可视化技术可以帮助企业将数据和洞察转化为易于理解和沟通的形式。例如，数据可视化可以通过图表、图形和地图等方式，展示品牌在数字环境中的表现和趋势，以及消费者对其品牌和产品的看法和评价。这可以帮助企业更好地了解其品牌数字资产的情况，以及制定相关的策略和行动计划。
6、品牌数字资产洞察分析方法的技
技术实现思路
1、本专利技术提出品牌数字资产洞察分析方法，解决了现有技术中没有一套完整的数字资产分析方法，无法给企业决策者相关信息和分析数据的问题。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：品牌数字资产洞察分析方法，所述方法包括如下步骤：建立品牌数字资产数据库，在品牌数字资产数据库内导入预先收集的品牌在数字平台的数字资产数据，并将平台地址进行标记，通过爬虫工具对标记地址进行实时数据抓取；对抓取数据进行清理和分类，在抓取数据进行数据清理后，将噪音数据和冗余重复数据剔除，并对缺失数据进行重点抓取后将数据按照资产类别进行分类后进行分析；将分类后的数据进行可视化展现，将资产类别进行图示化转换，通过机器学习将其数据关联点进行高亮展示，并通过批注在高亮区域分析关联点形成趋势；对数字资产类别中的品牌进行单独分析，对每个品牌单元的表现进行评估，评估品牌在不同数字渠道上的曝光度、用户参与度、社交影响力数据，并将其关联关系形成图示化数据，在资产类别的子项中进行插入；在每个品牌单元中加入反馈分析和趋势数据的实时数据，将数字平台中的用户评价通过用户等级权重分类后按照权重系数由上至下进行排列，将数字平台中的历史数据收集形成趋势变化图示在品牌单元那种进行展示；结合资产类别和品牌单元中的分析数据，对品牌的数字资产表现、用户反馈和市场趋势通过统计分析后形成分析报告，并将分析报告导出。
3、现有技术在品牌数字资产洞察分析方面仍存在一些缺点：数据来源限制：现有技术通常只能从特定的数据源或渠道收集数据，难以实现多渠道的数据整合和全面的洞察分析。数据质量和准确性：由于数据清洗和分类的挑战，现有技术在处理大规模数据时可能面临数据质量和准确性的问题，需要额外的处理和校正。数据处理效率：现有技术在处理大规模数据时可能存在效率低下的问题，无法实时地进行数据抓取、清理和分析，导致洞察分析结果的时效性受限。数据分析深度：现有技术在品牌数字资产洞察分析中，对于数据的深度挖掘和模式识别能力有一定的局限性，难以发现更深层次的关联和趋势。品牌数字资产洞察分析方法相对于现有技术在数据整合、可视化展现和品牌单元分析等方面具备一定的优势，但仍需要克服数据来源限制、数据质量和准确性、数据处理效率以及数据分析深度等方面的挑战。随着技术的不断发展，这些问题可能会得到进一步的改进和解决。
4、作为一优选的实施方式，在建立品牌数字资产数据库时，首先确定数据源将需要获取的数据包括资产的基本信息和与资产相关的统计数据进行收集，并将收集数据在关系型数据库中进行存储。
5、作为一优选的实施方式，所述基本信息包括数字平台名称、ip地址以及数字资产类型，所述与资产相关的统计数据包括访问量、用户数和点击率数据。
6、作为一优选的实施方式，所述关系型数据库采用mysql或oracle中任意一种，并在存储时对数据结构进行重新设计，将数据类型、定义数据表和字段进行依次排列后重新录入数据库中。
7、作为一优选的实施方式，在按照资产类别进行分类后进行分析时对数据进行初步的探索性分析，通过统计描述对分类数据的基本特征、分布、相关性进行采集后进行分析。
8、作为一优选的实施方式，所述探索性分析首先对数据进行概览，将数据中的维度、特征的类型和数量进行采集，并对数据进行摘要统计，包括计算数据的均值、中位数、最大值、最小值、标准差，通过计算特征之间的相关系数获取相关性数据，通过绘制直方图、箱线图图表将数据可视化后，对同一分类中的不同数据集进行集成，并进行数据变换形成趋势变化数据。
9、采用了上述技术方案后，本专利技术的有益效果是：首先，建立品牌数字资产数据库可以收集和整理品牌在数字平台上的数字资产数据，有助于企业全面了解和管理自身的数字资产。其次，通过实时数据抓取和清理分类，可以准确获取和整理品牌数字资产的关键信息，帮助企业进行更有效的决策和优化策略。此外，将分类后的数据进行可视化展现，可以直观地展示资产类别的关联关系和趋势变化，为企业提供更清晰的洞察和分析结果。同时，对每个品牌单元进行评估和分析，可以了解品牌在不同数字渠道上的表现和影响力，为企业制定品牌策略提供参考。最后，结合资产类别和品牌单元的分析数据，通过统计分析形成分析报告，并导出报告，有助于企业对品牌数字资产的表现、用户反馈和市场趋势进行深入分析和评估。综上所述，品牌数字资产洞察分析方法能够帮助企业更好地理解和管理数字资产，提升品牌影响力和市场竞争力。
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1.品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：在建立品牌数字资产数据库时，首先确定数据源将需要获取的数据包括资产的基本信息和与资产相关的统计数据进行收集，并将收集数据在关系型数据库中进行存储。
3.如权利要求2所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：所述基本信息包括数字平台名称、IP地址以及数字资产类型，所述与资产相关的统计数据包括访问量、用户数和点击率数据。
4.如权利要求2所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：所述关系型数据库采用MySQL或Oracle中任意一种，并在存储时对数据结构进行重新设计，将数据类型、定义数据表和字段进行依次排列后重新录入数据库中。
5.如权利要求1所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：在按照资产类别进行分类后进行分析时对数据进行初步的探索性分析，通过统计描述对分类数据的基本特征、分布、相关性进行采集后进行分析。
6.如权利要求5所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：所述探索性分析首先对数据
...【技术特征摘要】
1.品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：在建立品牌数字资产数据库时，首先确定数据源将需要获取的数据包括资产的基本信息和与资产相关的统计数据进行收集，并将收集数据在关系型数据库中进行存储。
3.如权利要求2所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：所述基本信息包括数字平台名称、ip地址以及数字资产类型，所述与资产相关的统计数据包括访问量、用户数和点击率数据。
4.如权利要求2所述的品牌数字资产洞察分析方法，其特征在于：所述关系型数据库采用mysql或oracle中任意一种，并在存储时对数据结构进行重新设计，将...
【专利技术属性】
技术研发人员：渠成，
申请(专利权)人：耐特康赛网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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