数据分析是一个运营人不可或缺的一项技能，在平时的工作场景中你是否经常会碰到这样的问题：
1. 公司领导希望业务增长能够快速翻倍，直接给你定下翻倍的业务指标，此时的你是否心如乱麻，不知从何下手？没有头绪，心中大喊我该怎么办？
2. 公司领导突然有一天和你说，公司预算有限，但是又希望能够在业绩上有所提升，即压缩了你的预算金额，又想让你做到业绩提升！那么你该怎么选择此次的投放渠道和投放计划？
3. 活动做得好好的，突然数据出现了波动，关键数据指标出现异常，老板追查下来，这是什么原因，该如何分析，从哪些角度分析？
那我告诉你现在只要看了这篇文章你就能够解决上面的这些问题，因为这些问题全部可以基于数据分析来解决。
数据分析是一个运营人必备的技能，数据分析为什么如此重要，因为数据分析可以给我们运营活动提供明确的目标导向，而不会只是通过你的经验来制定和修改计划。数据分析还是一种思维方式，它可以使我们在运营之路上走的更深、更远。
一、数据分析的基本原则：
一切数据分析围绕核心业务流程和分析目的展开，其中的重中之重就是找到关键数据指标。
拆解关键数据指标，找到关键数据指标的影响因素，定位数据背后的现象。
二、数据分析的思路、流程
由数据分析的基本思路，我们可以总结出数据分析的通用思路：
1. 找到关键数据指标
2. 拆解关键数据指标
3. 分析数据背后现象
4. 验证执行及优化
在整个数据分析的动作中，我们要想完成精准的数据分析，就要做好两个前提性动作：
1. 找到关键数据指标
2. 拆解关键数据指标
做好了两个前提性动作以后，我们就可以开始数据分析了
1、从历史数据中找到增长点
2、产出可执行方案
三、判断和定位数据异常背后的原因
判断和定位数据异常背后原因五步法：
1. 发现异常指标
2.确定问题属性
3. 定位问题原因
4. 采取措施
5. 验证优化
首先，在我们发现有数据出现异常波动的时候，我们要先确定问题的属性，判断这个波动是整个计划的增长趋势还是只是一个个例？
此时我们就要用到两种对比方法：
同比法
同比法即今年同期和去年同期的对比。
例如：2019年3月数据与2018年3月数据对比。
环比法即本周期和上一周期的对比。
例如：2019年2月与2019年3月数据对比。
通过两种对比方式和现实中发生点实际情况判断当前波动是否为正常现象，如果不是一个正常的现象，那就要结合用户行为路径分析，对波动的目标进行环节上的拆解，定位出现问题的原因，并逐一排查，拆解出异常数据来源。
最后给运营人数据分析上提出4点建议：
1. 遇到涨跌不要慌张，先去思考这是不是个问题，然后按照五步法去思考分析
2. 数据分析的前提是你有N个假设，扩大涨的部分，止损跌的部分
3. 不断积累经验，才能加快归因速度，判断才会更准
4. 结合业务的数据才是有意义的数据
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