掌握数据分析的方法和意识，前提是要有较好的逻辑和推理分析能力，用逻辑分析能力分析出数之间的关系，让数据来指导你的运营工作。
数据对于运营的价值有哪些？
1、数据可以反映出一款产品当前的状态好坏和所处阶段
如果一个产品目前的用户已经有30—40万，那么运营团队的工作重点可能就是加大该产品的推广和营销力度，而如果它现在的用户只有1万，那更应该做的可能是踏实把产品体验给做好。
2、假如做完了一件事但效果不够好，数据可以告诉你，问题出在哪里。
通过分析你做这件事情的流程，看哪里的数据表现不够好，问题可能就出在这里。
3、假如你想要实现某个目标，数据可以帮助你找到达成目标的最佳路径
同样，列出完成目标需要达成的变量，然后从中寻找易变量；
4、极度精细的数据分析可以帮助你通过层层拆解，对用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力
5、数据当中可能隐藏一些潜在的能让你把一件事变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘；当你发现一个指标发生突变的时候，你是不是应该对此做点什么？
数据的第二类价值体现：如果你想达成某个特定目标，如何通过数据来评估和具体化你的最佳达成路径——还是通过“指标拆解”来达成目标；
数据的第三类价值体现：极度精细的数据分析可以帮助你层层深入，对用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力，这里需要先引入两个概念——维度和度量
维度就是具体的数据指标，通常表现为某个量化过后的数据值；维度是去看待这些指标的不同角度。比如up,你可以从24小时时间的维度去看，以评估每天在不同时段的流量分布情况。
理解了这两个概念之后，就会对数据分析有更深的理解：所谓的数据分析，其实就是界定清楚你要评估的度量有哪些之后，然后需要你知道要从哪些维度去看待这些度量，偶尔还有可能需要在不同的维度和度量之间交叉做一些分析和对比，最后得出结论，把结果用图标等方式呈现出来。
比如对于一个主要讲创新的产品，需要对已有的用户做哪些分析？是不是要对用户根据不同行的行业做一个细分，然后再横向对比不同行业间同等阶层的用户听课习惯，是不是就可以给不同的用户推荐其可能感兴趣的课程？是不是再新产品上线的时候，就知道该主要针对哪些用户来宣传？分别推送给他们不同的服务和引导他们去完成不同的用户行为，这样的精细化运营，是不是可以大大助推你的用户留存和活跃？
一般来说，对数据做分析之后，一般可以做出的评估有两种：
1、判断数据是否有需要注意的异常情况，如有异常，及时分析原因；
2、给自己的运营工作找一些方向性的指导；
最后补充，作为一个运营负责人，要定期针对关键性的用户行为定期做全方位、多维度的分析，做到每一个关键用户行为的用户习惯和当前产品指标中的关键问题来了然于胸。
再者，很多产品往往都是20%的重点用户给该产品带来80%的价值。所以，也要培养自己重点去关注对你最有价值的那部分用户的意识，比如至少把50%的精力用于关注他们。
数据当中还可能隐藏着一些潜在的能够帮助你把一件事情变的更好的线索，可以按照下面这个逻辑去发现它：
1、找出产品中，当前肯跟存在问题的某个关键度量；
2、对于这些度量惊醒纵览，从它的构成里去看是否所有的用户或我们的所有服务在这个度量上的表现都很差，还是说有一部分用户或服务在该度量上的表现是显著高于其它用户或服务的。
3、对于哪些表现显著要好的其它用户和服务在不同维度上进行进一步挖掘，寻找他们背后的一些用户行为或特征，然后再把这些特征放大到极致。
综合来看，数据对于运营的价值就在于帮你找到一块战场上的发力点和突破口。
文章源自《运营之光2.0》读书笔记
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