数据运营图片素材-建议收藏！私域运营必备的12大类共111个工具及网站

新媒体运营常用工具分为:素材资源获取(含新闻资讯、图片、视频、kol资源等)、作图软件(含图片、视频生产软件)、数据分析等等,以下列举了一些工具可供参考:

一、无版权图库

1.pexels:国外图片网站,搜索也需要用英文;

2.堆糖:图片风格偏向少女小清新;

3.Unsplash:种类丰富,图片有意境,也是一个培养审美的好地方;付费

4.Foodiesfeed:主打美食类的图片网站;

二、视频素材网站

1.pexels:高清视频素材库,免费下载;

2.videezy:一个纯粹的视频提供站点,可根据关键字进行检索;

3.lifeofvids:生活场景类视频素材,免费下载;

4.mazwai:一个新型的网站,在使用的时候需要署名;

三、手机作图APP

1.泼辣修图:修图的进阶版,可给图片调色;

2.美易:贴纸画笔很实用;

3.美图秀秀:简单易操作,滤镜多,适合人像修饰;

4.黄油相机:操作方便,素材多;

5.snapseed:强大的图片精修;

四、视频制作软件

手机端:坚硬、快影、Viedoleap

电脑端:pr-做剪辑、AE-做特效、Davinci-调色、ARCTIME-加字幕

五、【KOL】资源

TopSocial数播:人工质检10万+高性价比账号,热门渠道全覆盖,一对一引导服务;这个平台更注重数据共享

新榜:KOL代理投放,有丰富KOL资料库,数据分析较详密

城中圈:聚集行业90%知名自媒体红人大V,日均覆盖50亿PV,形成遍及网络的覆盖势态。费用相对较高

六、文案学习网

1.梅花网:自媒体人的文案学习宝库;

2.topys:全球顶尖的创意分享平台;

3.运营派:除了文案,还能学到如何运营;

4.我是文案:简单粗暴的文案;

5.广告门:精选世界创意广告;

最近经常有人在问本Sir:做私域运营,有哪些实用的工具和技巧?

其实想要做好一名私域运营,需要具备多方面的能力,例如用户运营、内容运营、数据分析、活动策划能力等等。

针对以上这些能力,本Sir就推荐一些常用的工具及网站。所谓工欲善其事,必先利其器!合理利用它们,运营私域的效率将大大提升!(凭个人感受推荐,绝对没有收广告费～)

新手可以学习收藏,老手可以分享推荐。

分类目录

1.资讯热点

2.图片素材

3.文案素材

4.图文设计

5.行业报告

6.办公协作

7.辅助工具

8.大数据分析

9.KOL采购及广告投放

10.沙龙活动

11.充电学习

素材

01

资讯热点

适用场景:素材收集/热点追踪即时热榜:大图网:/我图网:/文案网:

H5制作易企秀:

原型设计工具Axure(需下载)Sketch:

05

行业报告

适用场景:数据收集/社群福利发现报告:

短链生成工具小码短链:

图片文字识别

PDF压缩工具SMallpdf:

08

大数据分析

适用场景:数据收集

公开的数据国家数据:/:/搜数网:.org/

数据交易平台优易数据:/易观数据:

公众号数据平台清博指数:/新榜:/

09

KOL采购及广告投放

适用场景:平台投放微播易:/活动树:/混沌大学:

12

PPT素材

适用场景:工作汇报秋叶PPT:

感谢对@精选好副业的关注,我们下次再会!

1.数据规划

数据规划是指收集整理业务部门数据需求,搭建完整的数据指标体系。

这里有两个重要概念:指标和维度!指标(index),也有称度量(measure)。指标用来衡量具体的运营效果,比如UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求,从需求中归纳事件,从事件对应指标。维度是用来对指标进行细分的属性,比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。选择维度的原则是:记录那些对指标可能产生影响的维度。

2.数据采集

数据采集是指采集业务数据,向业务部门提供数据报表或者数据看板。

巧妇难为无米之炊,数据采集的重要性不言而喻。目前有三种常见的数据采集方案,分别是埋点、可视化埋点和无埋点。相比于埋点方案,无埋点成本低、速度快,不会发生错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿,越来越多的企业采用了GrowingIO的无埋点方案。在无埋点情景下,数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏,将更多时间放在业务分析上。

3.数据分析

数据分析是指通过数据挖掘、数据模型等方式,深入分析业务数据;提供数据分析报告,定位问题,并且提出解决方案。

数据分析是数据运营的重点工作,数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题,提出解决方案,促进业务增长。

关于数据运营是做什么的,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。