手把手教你分析微信群聊记录，识别害群之马

导读：很多朋友加入了很多微信群，作为群中一员，你想知道这个群是否值得留下？而作为群主，你想了解目前这个群是否健康？如果有问题，那么坏了这锅粥的老鼠屎是谁？应该怎样设立群规？本文通过简单的分析给出思路，抛砖引玉，希望大家多提建议和意见。

作者：汪德诚 大数据文摘创办人

思路

人有人的调性，群有群的调性。观其言行，可对其进行粗略判断，时间跨度越长、信息越多，判断就准确。先把群聊天记录下载下来，看看能有什么收获。

数据收集

（1） 选择一个样本群：XX技术交流群

（2） 导出微信群聊记录到EXCEL

数据分析

导出的聊天记录格式为：时间、联系人、状态、类型、消息

时间：发送或接收消息的时间

联系人：群中昵称

状态：接收/发送，发送表示“我”发出的消息

类型：地理位置/动画表情/名片/视频/图片/网页/文本/系统消息/小视频/语音，一般来说网页指转发的文章，文本指发出的文字

消息：聊天记录的内容

初步观察，群聊记录从2015/5/1 到2015/12/31，总计15112条，群现有成员494人。

个人感觉这个群还是一个很高端的交流群，进群由群主统一邀请，不会有人擅自邀请人进群，也没有什么广告，经常有人针对一个问题发起讨论，那么实际情况是否这样呢？我们看看统计数据

按”类型“统计

网页类型有2082条，占比有14%，总体看这是一个健康群，大部分的交流还是以文字为主，转发的文章不是很多。

不难想象，极端情况，如果群里的人都在转发文章，却没人说话，那么这个群也就没有什么价值了，因为这个群是没有思想的，大家都转发。转发文章和讨论的比例是多少你？没有一定之规，得看群定位，也要看分享的内容。但不管怎么说，如果群成员间交流少了，这不是好的趋势。

虽然目前这个群看似健康，但是未来还会健康吗？趋势很重要，既然要预测，就要加入”时间“维度。

按”类型“统计+时间

发现什么？网页（转发文章）的数量并没有增加，反而减少了，可是再看文本的数量，下滑的趋势非常明显，增加一列 网页/文本，看看

网页/文本比例如下图

可以看出，转发文章的比例越来越高了，群有越来越水的趋势啊！那么到底哪些人在转发文章？

按类型统计+时间维度+具体人员

此群共有人员494人，转发过文章的有249人，进一步分析可得

可以看出，转发的人不多，但是占比非常大，那么接下来我想知道：经常转发文章的人是否说话参与讨论？

统计：TOP10 转发人员，转发占比

初步判断 YJJ，LFY，HXG3人基本不参与讨论，只是转发文章，他们在转发什么？没转发时说什么？必须看原始数据了。

核实验证

经查看，这3人，大部分的时间都在转发文章，而且转发的文章几乎都来自同一个公众账号，即使发言也有很多是无效发言，比如：“感谢XXX”，或是今日公号文章的摘要…基本都是在推他自己的公号。基本可以确定，这3个人就是害群之马。

决策

作为群众，你可以选择留下还是离开

作为群主，你要关注群的现状、趋势，找到问题所在，制定适当的群规并监控执行。

总结

本文只是一个简单的分析案例，以聊天记录数量为基础，逐步加入时间、个人维度，分类统计，为群的运营提供一个思路。其实可分析的内容很多，比如对群管理人员发言的分析，能够看出群管理者对群的热情，再比如通过分析群内互相@，可以看出谁和谁经常公开秀恩爱，哈哈。

另，"群健康度"这个指标，没有统一的标准，和群设立的目标紧密相关。

如果你对群运营有感兴趣，可以加我的微信dataforall，备注“群运营”，我会建一个交流群，在这个群，我希望大家以交流为主，而且我会监控这个群的健康程度:)

附：Excel种操作方法：

（一）按类型统计

（1） 导出的聊天记录在Sheet1，新建Sheet2

（2） 选中类型列全部数据，拷贝到sheet2

（3） 选中类型列全部数据，拷贝到sheet2，删除重复项

（4） 计算各类型聊天记录数量

用到公式：COUNTIF

（二）类型+时间

（1）按月统计，sheet1列加入“月份“列

（2）按月分类统计

技巧：使用公式countifs可以快速、自动统计，注意公式中$符号的运用，单元格B18做好后，只要向右、向下拖拽，就能自动生成其他数据了。上面的例子肯定可以正常运行，有疑问的请各自百度查询了。

（三）网页类型+时间+个人

感谢免费好用的“同步助手”，让我很方便的导出微信聊天记录

【限时干货下载】

2016/1/31前

2015年12月干货文件打包下载，请关注微信公号【大数据文摘】，查看底部菜单：下载等--12月下载

大数据文摘精彩文章：

回复【金融】 看【金融与商业】专栏历史期刊文章

回复【可视化】感受技术与艺术的完美结合

回复【安全】 关于泄密、黑客、攻防的新鲜案例

回复【算法】 既涨知识又有趣的人和事

回复【谷歌】 看其在大数据领域的举措

回复【院士】 看众多院士如何讲大数据

回复【隐私】 看看在大数据时代还有多少隐私

回复【医疗】 查看医疗领域文章6篇

回复【征信】 大数据征信专题四篇

回复【大国】 “大数据国家档案”之美国等12国

回复【体育】 大数据在网球、NBA等应用案例

回复【志愿者】了解如何加入大数据文摘