導語：Web數據挖掘的醫院宣傳策略研究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：目的通過對訪問網站用戶行為數據進行分析，挖掘出訪客需求，從而為科普信息化建設的宏觀決策、科普的精準推送服務提供科學依據。方法借助51.la、百度統計等網站管理軟件對官網48萬IP訪客行為數據進行分析。結果本省訪客最多，占80.89%。訪客中20~39歲人群占72%的搜索份額。通過搜索引擎訪問占71.85%，直接訪問的占25.29%。移動訪客占57%，且跳出率高，PC端占比43%，新訪客占74.5%，老訪客占25.5%。訪客的關注點是“預約掛號”、“出診時間”等。周一的訪問量最大，占17.2%為。結論醫院在本省具有較強的知名度和影響力，服務半徑突破了省際性開始向國際性的跨越。移動訪客跳出率高，說明用戶體驗不好，需要自適應改進。通過搜索引擎的訪問量較多，說明SEO優化排名較好。新訪客較多，說明網站宣傳較好。

關鍵詞：web數據挖掘；宣傳策略；醫院宣傳

2015年，總理在政府工作報告中提出了“互聯網+”戰略主題思想。“互聯網+醫療”作為健康產業新的活躍成分，發展迅速。越來越多的網民通過搜索的方式直接獲取科普信息。據中國科協科普部、百度數據研究中心權威的《中國網民科普需求搜索行為報告》顯示，在網民最關心的“健康與防治”、“信息科技”等八個熱點科普主題中“健康與防治”以超過50%的占比排名第一。互聯網的發展使健康傳播變得高效、快捷和充滿樂趣，而云計算、數據挖掘等現代信息技術的應用，使泛在、精準、交互式的科普宣傳成為現實。

1研究目的

本文將“互聯網+”思想引入到山西省眼科醫院宣傳工作當中，通過對訪問網站用戶行為數據進行分析，挖掘出訪客需求的實時動態、精準刻畫網民的獨有特征，了解醫療服務半徑和服務范圍，從而為科普信息化建設的宏觀決策、科普的精準推送服務提供科學依據。

2研究內容

研究內容:基于山西省眼科醫院官方網站的用戶行為數據，通過訪客的搜索行為特點，了解訪客的需求狀況，進而選擇合適的宣傳策略進行精準科普宣傳工作。

3研究方法

借助51.la流量統計軟件對2014年12月至2016年11月以來連續24個月中，對山西省眼科醫院官網483413個獨立IP的用戶行為數據，從宏觀上對周流量、月流量進行分析。利用百度統計網站管理軟件，了解訪客地域、年齡、性別等結構特征，并對頁面點擊的熱力圖以及“搜什么”、“誰在搜”、“用什么搜”等進行研究。

4研究結果及分析

4.1地域來源。地域來源可反映醫院服務半徑的大小，服務半徑是衡量醫院醫療質量、服務范圍大小的重要指標。前5位的省份為：山西、北京、江蘇、廣東、山東。其中，本省訪客占80.89%，說明醫院在本省具有一定知名度。省外訪客占22.57%，訪客遍布全國所有省份以及境外的65個國家，訪客的服務半徑突破了省際性并開始向國際性的跨越。4.2年齡分布。19歲及以下占6%，20~29歲占20%，30~39歲占52%，40~49歲占18%，50歲及以上占4%。其中，20~29歲和30~39歲人群占據了72%的搜索份額，成為主力軍。4.3搜索引擎。通過搜索引擎訪問網站的占71.85%，直接訪問的占25.29%，外部鏈接的占2.86%。搜索引擎訪問量高，說明我院官網的搜索引擎優化做的較好。直接訪問的一般是老訪客，說明了我院醫站具有一定的黏性。4.4上網設備。數據顯示，通過移動設備訪問網站的用戶占57%，高于PC機訪問網站的占比43%。通過移動設備訪問網站的訪客跳出率比使用PC端訪問網站的跳出率高，這說明網站的版面設計是基于臺式機開發的，使用移動設備的訪客用戶體驗感不太好。4.5訪客性別。男性訪客占比為71%。女性訪客占比29%，大于女性全網搜索用戶占比（26.23%），小于女性網民科普搜索用戶占比（33.26%）。4.6新老訪客。在訪客中，新訪客占74.5%，老訪客占25.5%。此項數據可以衡量出網站在開發新用戶方面的宣傳活動效果如何。老訪客說明了網站的用戶黏性。4.7頁面點擊圖。頁面點擊圖可以非常直觀地展示設定頁面的點擊情況，包括熱力圖和鏈接點擊圖兩種。通過熱力圖，可以了解訪客行為特征，優化網站頁面設計。點擊量越高顏色越紅，通過熱力圖知道訪客的關注點是“預約掛號”、“出診時間”、“專家簡介”、“科普宣傳”等內容。4.8時段流量分析。數據表明：網站在0點~5點訪問量較低，可將網站的備份、維護工作安排在此時段進行。

5醫院宣傳工作的對策

5.1針對移動端訪客明顯多于PC端訪客，以及移動端用戶訪問網站的用戶體驗不好而導致跳出率增高的問題，我們將進行整改，對網站進行自適應CSS的調整，提高用戶體驗度。并且，在現在傳播渠道的基礎上，拓寬的宣傳渠道，強化移動端相關內容的推送以加大宣傳力度。5.2運用大數據技術整合科普資源、挖掘科普宣傳需求將有力地推動科普信息化工作。充分利用數據挖掘、機器學習等技術手段，采集和挖掘公眾需求數據，通過數據分析反應問題、解決問題，以便更好地滿足公眾需求，進一步推動科普宣傳信息化工作。做好需求跟蹤分析，根據網民特征細分受眾，通過精準推送和定向傳播方式，滿足人們對泛在化、即時性、個性化的需求。5.3積極推動傳統宣傳媒體與新興媒體在內容、渠道、平臺、管理等方面的深度融合，順應科普視頻化、移動化等發展趨勢，運用現代信息化手段，使科普內容更加豐富、形象、生動。實現科普從可讀到可視、從靜態到動態、從平面媒體到全媒體的融合轉變，增強科普作品的吸引力。

作者:李暉 丁義國 孔憲保 楊彩珍 狄娜 單位:山西省眼科醫院

參考文獻

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