Photo by weekto 来源：别样网
这篇是之前就写了一半的东西，最近没时间继续就凑合发出来，一点常识性的东西，随便看看。
五、数据分析的一点常识
1、数据来源和数据分析的作用
很多人都听说过结果导向，包括很多招聘要求里也写。什么是结果导向？说到底，其实是拿数据说话。内容运营主要看PV/UV，活动运营看转化率看曝光量，用户运营主要看DAU/MAV。你经历什么学到什么是你自己的经验教训，领导不关心其他人也不关心，你工作是否合格业绩是否优秀，要看数据论成败。
过程是自己的，而结果才说明能力。
做运营每时每刻都会有新的数据产生，那么做数据分析是做什么，重点不在你的内容有多少点击、不在今天新增了多少用户……数据分析的重点不在数据，而在分析。
数据分析对产品整体的运营十分重要，你只有知道自己的用户是什么样的人，知道这类人有什么喜好和行为特征，你才能和这类人和谐相处。分析得出的报告对运营策略、产品策略乃至公司战略都将起到一定的启发意义，帮助你做出更有针对性的内容、活动和产品优化。
怎样挖掘数据并专业分析，话题太大了，我恐怕没有能力三言两语说清楚。只说一些基础的吧，基本大家都能用到的。
数据可以分外部数据和内部数据两大类
外部数据有行业报告、群体报告等，主要是一些大公司或者机构通过大数据分析得出的报告。报告针对某一个行业或者社会群体进行调查分析，得出一些普遍性的特征。这些一般都可以在网上查到，或者购买到。
内部数据是自家产品的内部数据，包括各种运营数据、活动数据、用户数据等，要靠自己去调查去总结，内部数据与外部数据相比是一种特殊性的数据。
如何对待这两类数据，想必大家都清楚。毕竟都是学过政治的人，普遍性和特殊性的关系大家都懂。
做数据分析要参考这2大数据源，结合所在行业和用户群体的普遍性特征，去挖掘自家用户的特殊性，从而指导运营提供差异化的服务，做差异化的竞争。
就像微信会发布用户分析报告，涉及用户规模、年龄分布、打开次数、活跃时间、兴趣偏好等内容，这当然可以拿来在大层面上指导你做一个公众号。你的号自身也有数据，每篇阅读数转发数点赞数、每日粉丝统计情况、来源渠道、地域分布、男女比例、终端机型等等，分析出你自己粉丝的特征才能更好运营。大部分个体的数据受整体的影响，像打开率降低的情况，绝大部分账号出现，当然也有个别账号逆风而上。只有对用户足够了解，做到符合用户的差异化运营，才能突破整体下降的趋势。
数据分析做产品用户画像
你的用户特征一般不会突破群体报告所描述的群体特征，你要做的是利用内部数据在群体特征的基础上细化。如果内部数据不全，可以考虑做一次用户调查，调查的问题设置除了包含群体报告的问题外还要加上你想要挖掘的用户信息问题，为了吸引更多用户参与还可以带上奖品，调查结束后把得到的数据整理出来，就能得到一份专属于自己产品的用户分析报告。
日常数据分析
日常数据来源于产品的内部数据监控平台，根据产品需要监控的指标各有不同，主要用来分析总结运营规律，指导日常工作；同时通过一段时间积累，可以用规律进行未来一段时间的数据预测（很多公司的KPI就是这样来的…）。
2、运营需要关注的核心数据
内容运营需要关注的数据
大致有：PV、UV、用户来源、页面点击热度图、用户停留时长、用户分享数据、以及用户蹦失率。
PV、UV一般是网站运营人员最核心的指标，PV代表流量，UV代表用户数量，一般PV是大于UV的。PV/UV就是内容转化率，代表一个用户浏览了多少个网页。现在很多网站的UV基本很难有大的增长，提高流量的办法只有提高内容转化率，从固有规模用户榨出更多的流量。
常见的提高办法有2个：一是内容调整，大网站一般都有实时监控系统，可以监控到每篇内容每5分钟的数据情况，内容运营在更新之后要进行监控数据，一旦发现某篇内容的流量太差就会及时调整更换。二是增加内容超链，在单篇内容尤其是高流量的内容中添加其他内容的链接。
用户来源能看到你的用户从何而来，主要来源有搜索引擎、自家首页、友情链接等。知道用户来源能帮助运营有区别地对待不同渠道，比如搜索引擎多说明SEO做的不错，可以进一步强化；友情链接里哪家来的流量多可以进一步加强合作。
页面点击热度图一般是可视化的，内容运营能够看到用户进来后在产品各个区域的点击量分布，这能让内容运营在内容推荐上有的放矢，把需要重点推广的内容放到点击热度高的位置。用户停留时长可以判断出用户真正对哪些内容感兴趣，一篇平均停留只有3秒钟的文章和一篇平均停留1分钟的文章对比，肯定停留时长越多的文章更符合用户喜好。接下来要看用户打开这一个页面后又干了什么，是做了分享，还是继续浏览了其他网页，抑或是直接关掉走人，同理被分享的内容是符合用户喜好，而用户关掉走人蹦失率高的页面内容肯定不符合用户喜好的。内容运营分析这些数据就能帮助自己更清楚地知道用户真正需要的内容是什么样的，从而加强在这方面的工作。
活动运营需要关注的数据
活动运营需要关注的数据比较复杂，不同类型的活动有不同的数据。基础的数据有：各个推广渠道的打开率、分享率、转化率、用户蹦失率以及活动效果的完成率。
渠道的打开率、分享率、转化率代表一个渠道对活动实际贡献度，可以用来筛选渠道，指导下次活动的投放。用户蹦失率则代表自身活动设计中存在的问题，哪个环节哪个页面有待改进。活动效果的完成率说明你的活动是否达到预期目标。
用户运营需要关注的数据
基础数据有：用户注册数据、用户留存数据、活跃用户数据、以及用户流失数据。
用户注册数据包括用户规模和新用户增长规模，渠道数据（指导筛选渠道投放），注册中的蹦失率（产品注册流程存在哪些问题需要优化）。
用户留存数据核心有DAU、MAV，用户使用频次及使用时长。
未完待续……
附：《苦逼运营笔记》目录
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