在这大数据时代，数据的重要性可想而知。有哪些数据是你需要重点关注的？作为产品经理重心应该放在哪些数据上？运营部门重点又该关注哪些数据？数据统计有哪些原则？数据分析又有哪些细节需要注意？如果以上这些问题正在困扰着你请你关注以下内容一定让你受益匪浅。
一：运营核心数据
在企业当中最常见最通用的一些运营数据包括用户运营、活动运营、内容运营。其实在这些数据里，有三种数据是非常基础、重要且通用的：渠道数据、成本数据和收益数据。
渠道数据，其实就是用来衡量渠道效果和价值的指标。比如女性社区投广告，一个Q版的小游戏就会比魔兽世界、英雄联盟效果要好的多，这就需要根据自己产品特质去判断和衡量渠道价值。
成本数据和收益数据就是衡量运营价值和运营效果的指标。现在有很多免费教你做运营的鸡汤，但大家要知道如果没有花金钱，你花的一定是资源，如果你没有花资源，你一定花的是你的时间，所以请运营同学们一定要注意你每一个运营动作收益背后的成本，而这里的收益和成本并不单纯的指金钱，金钱可以是收益，用户同样也是。
在了解运营数据里的三个最通用最核心的基础数据之后才能去做更多方面的先思考。
二：数据金字塔
数据驱动运营分三个部分内容，称之为数据金字塔。首先是数据采集，各种各样的数据源汇总。数据源获得后我们才能做最基础的数据建设，去分析用户行为。然后做数据建模，收集到的数据是无序的不加以处理他只是一些最简单的数值，通过数据建模整理出数据模型，在需要的时候单项调出，更加直观的去了解数据的实际意义。数据分析，对收集到的数值建模完成的数据库加以分析，产生需要的数据，从而探索数据背后的含义才是数据存在的真实意义。
三：数据统计原则
第一，业务导向。也叫“从业务中来，到业务中去”，所有运营部门的同学核心目标都是最终要落实到业务上来，所以，当你能够明确你的运营目标是以业务为核心终点的话，那你就能够非常明确且快速的找到数据的重心以及数据源的重点。
第二，清晰完整。一个明确且优秀的运营数据报告，应该有以下几点：一、定义清晰，能够非常明确的找到数据的维度；二、计算规则准确；三、来源的明确，要区分好每一个数据来源渠道的情况；四、单位量级清楚。一个优秀数据统计报表必然要具备这四个方面的要素。
第三，可溯可比。任何的数据其实都没有单独存在的价值，往往要和以往数据或者是一个时间阶段来做对比又或者是和其他市场竞品等去对比才会产生数据存在的价值和可信依据。
四：数据分析方法
一、确定数据的准确性。不要根据某个人自己主观的预判去看待数据。
二、明确影响因素。比如外部市场环境、内部产品功能、产品稳定性等。
三、重视长期检测。每天检测到的单个的数据是没有太多意义的，必须长期全面的检测然后观察波动情况，从而对运营方案进行调整。
四、保持客观的角度。在一个公正公平的角度来对待数据。
五、注意剔除干扰。保持冷清的态度去对待问题，不要没有依据的妄加揣测，因为这些会影响你的判断。
五：读懂数据背后的人（跳出数据看数据）
数据会说话，数据也会说谎。这个知识点里用一个游戏玩家的分类分析形象生动的告诉大家在做数据分析的时候还要读懂数据背后的人。从用户的行为去判断用户的状态，根据用户群的状况有针对性的去进行处理，提高工作效率。
六：One Metric
对于一个产品来说我们必须掌握第一关键指标。然后从第一指标延伸其他指标。并且一款产品的任意指定时间里第一关键指标是会发生变化，需要实时的进行判断。
产品发展大致分为三个阶段：MVP（Minimum Viable Product）阶段、增长阶段、变现阶段。
MVP阶段就是产品从一个Idea到可使用的过程，在这个阶段如果你想要做产品推广是不现实的，所以在这个阶段功能成为了产品的第一关键指标，这时候怎样才能花最少的成本去实现功能成为关键。增长阶段又可细分为留存阶段和引荐阶段。留存阶段需要进行产品的打造，着力解决用户某方面的需求，突出某一两个功能点，解决用户痛点，努力让产品有价值，有价值的产品才能真正的留住用户，在留住用户的基础上产生引荐，让用户成为你的口碑。在这方面Facebook、微信的网络效应就是最典型的案例。变现阶段关注的指标大概围绕着LTV（Life Time Value）、CAC（Castomer Acquisition Cost）、渠道分析（分成比例、盈利周期）、成本、利润率等。根据自己的产品的实际情况去选择哪一种会成为你的关键指标，从而更多关注这方面的数据，制定合理的运营计划更加直接的驱动产品的快速发展。
七：Pirate Metric（海盗指标法）
海盗指标(AARRR Metrics) 是硅谷著投资人以及创业家Dave McClure在2008年提出的方法。它一般以用户为中心的着眼于转化率的漏斗型的数据收集的测量模型。
拉新：获取，通过各种方式让更多的人知道我们的产品，增加曝光量和公众的关注度。激活，可能会有很多人对这个概念有点混淆，真正意义上的有效激活用户是能够在产品页面停留足够的时间并且有意愿去了解产品功能的。引荐，在激活用户的基础上，该用户本身对产品相对认可的情况下才会推荐给周围的朋友去了解甚至使用。
留存：在用户使用的过程中，关键行为的重复频率表明该用户在此类功能上的需求。
营收：盈利才是最终的目的，所以产品最终的目标还是得促进产品的商业化。
但是这五个阶段并不是依次进行的，这个过程对于不同的产品顺序会有所调整。
八：Growth Hacking
这个词之所以被国外创业公司竞相讨论，并不是因为它只是个媒体创造出来的浮夸辞藻，而是因为 Growth Hacking 在 Facebook、Twitter、Quora、LinkedIn 等等成功的初创企业背后扮演着举足轻重的角色，这些公司也的确专门为这个角色成立了独立的部门，全权负责用户的增长。
而在数据驱动方面Growth Hacking更加关注用户的整个生命周期，通过产品的改进获得自我增长。
九：信息流整合谈运营
运营的工作人员每天面对大量的数据，如果不加以处理和分析，那这些数据将毫无用处。日常处理的信息会分为很多种类比如用户反馈，竞品动态，实时数据收集，各类订阅信息等等。从这些日常看似简单的数据中，只要我们能认真的分析一定能得到很大的突破，比如用户反馈其实就是用户对于产品的诉求，或是功能或是体验，从用户着手才能做出适合用户的产品。
以上就是我对于数据驱动运营方面的一些总结，希望通过这次分享能给大家带来工作效率方面的提高。
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