最近有很多看了《运营实操｜如何利用微信后台数据优化微信运营》的小伙伴，加我微信后都不约而同的问我这样一个问题：嗨，运营小喵，你写的“根据后台数据优化微信文章内容”，似乎只适合在运营时间不长、拥有少量数据的情况下才有用，毕竟你的文章才十几篇文章呢，而我运营的是企业号，运营最少几个月，而且每天都更新的，数据量特别大~所以，能不能有适合数据量大的、企业级的公众号的内容优化分析方法呢？

我抓耳挠腮，苦思冥想了好几天，借助一位好哥们的某公众号的“历史遗留数据”，进行了一番探索…终于，运营喵我终于摸索出一个适合分析企业号、大批量数据的分析方法，好东西不敢独享，特来分享给各位。

文章中的货很干，同时也意味着烧脑无下限，但看完数据运营的功力大增。所以，在开始正文前，先说下本文的布局，让大家有个心理准备：

先讲讲聚类分析的一些基本原理，为接下来的数据分析做好理论储备；

关于微信文章/内容评估体系的建立和数据的抓取，为接下来的数据分析提供上等“原料”；

案例实操，用鲜活的实际案例将方法落地，让大家在一个案例里彻底搞明白聚类分析这一方法；

应用延伸，一通百通—除了微信内容优化可以用，聚类分析还可以用在APP及网站数据分析、用户画像分析上。

聚类分析就是把看得见的实体对象（如桌子、人、树木等）或看不见的抽象对象（如情绪、观念等）进行分组，将它们中具有类似特征的对象划分到一块，形成很多总体特征不同的“小团体”，同时这个过程是人为主观的—最终由我们来给这些分类及其特征下定义，从而在具体的业务场景中应用它们。生活中我们经常讲“物以类聚，类以群分”，说的就是不同的人和事物因特征的相似而归并成一类，形成了很多大大小小的分组/类。

人以群分

聚类分析作为一种多元统计分析方法（研究多个自变量与因变量相互关系的一组统计理论和方法），其目的在于按照个体或样本的特征将其分类，使得同一类别下的个体具有尽可能高的同质性，而不同类别/组别之间则是尽可能高的异质性。举例来讲，有2个不同的爱好者组成的松散组织—球迷协会、摄影协会。球迷协会中清一色的足球狂热者，个个谈起足球来眉飞色舞；摄影协会内的成员个个手握“长枪短炮”，最大的爱好就是对着美女和美景一通“咔咔”。这2个团体中的成员“臭味相投”，有共同的爱好和志趣；而作为集体的球迷协会和摄影协会，因团体各自的偏好不同，毫无共性，小团体和小团体之间的价值观和思想倾向也大相径庭。

在进行聚类分析时，需要在相似的基础上收集数据并对其进行分类，衡量不同数据间的相似性，以及把数据分类到不同的组/类中。下图是存在2个变量的数据聚类的情形，根据二维空间中点的
距离远近来确定分类。

二维维度（2个变量）下的聚类分析图

值得注意的是，聚类分析的用武之地在于探索性分析，得出的结果可以提供许多个可能的“解”，选择哪个“解”取决于分析者对具体业务的判断和自身的知识结构。

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