一位合格的运营人肯定是以数据驱动运营为导向，而非运营驱动数据。因此，运营人一定不能把“我觉得”、“好像是这样”之类的话挂在嘴边，要形成以数据来说话的思维定式。
数据分析是指通过各种手段获取并分析数据，从而得到数据背后的信息，最终实现数据驱动运营。
数据分析的前提是有数据做积累。采集数据的手段有千千万万，但是他们都有一个共同点，即按照三大数据类型进行采集。
三大数据类型
获得数据后，就需要进行数据分析，其数据思维包括三个板块：体系化数据框架、目标拆分、数据驱动运营。
一、体系化数据框架
正如我们思考问题一样，一般都会遵循从宏观到微观、从全局到局部的思路，数据分析也不例外。因此，我们再做数据分析时也需要这种思路，即构建体系化的数据框架，比如，产品数据维度体系可遵循宏观数据、中观数据、微观数据三大层面来构建。宏观数据通常指行业数据和总体数据；中观数据通常指用户属性、分类、成长数据和产品流量数据等；微观数据通常指数据工具分析和数据埋点等。
二、 目标拆分
做数据分析必须以目标为导向，学会做数据维度的逐级拆分，即将数据拆解+分析，以结构化思维来做运营数据的全面系统性分析。
对于产品运营的数据分析，一般需按以下几步进行：
1. 制定数据分析目标
2. 明确目标的关键影响维度拆解
3. 找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关系模型
4. 发现问题数据及原因
5. 针对问题数据影响维度做相应的优化
三、数据驱动运营
要想实现数据驱动运营，就必须熟悉好各种数据分析方法，对于常见的方差、回归、因子、聚类等数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果解释都必须了熟于心；其次，还需要掌握一些基本数据分析工具，如Excel、SPSS等。如果对于常见数据分析方法和分析工具都有不错的基础后，就可以针对实际运行过程中各种目标进行分析。
数据分析结果是为了指导我们做出正确的运营决策，因此，一般分析结果都需要遵循规则：文不如表、表不如图。
另外，数据是理性和严谨的，我们必须以理性的眼光来对待。对于不同的运营目标，需要的数据维度不同，做运营一定要学会给数据做定义，并且要保证其逻辑性和严谨性，要能经得起推敲。
网友评论