數據分析是精細化的運營工作，一定要建立起體系化的思維，切勿盲目分析，粗暴分析。
對于運營數據分析，我相信很多小伙伴會存在以下問題：
面對異常數據經常出現“好像做了什么？好像發(fā)生了什么？所以可能造成了影響”的主觀臆測？
面對數據報表，不知道該怎么分析？不知道該分析什么？
數據分析作為運營最基礎的一項技能，你是否真正的將其價值發(fā)揮出來，合格的運營一定是數據驅動運營，而非運營驅動數據！
1、從單一維度到體系化的思考，是做數據分析必須做出的轉變！對于數據分析你需要有體系化的數據框架！
我們在考慮問題的時候都會遵循一個思路，即從宏觀到微觀，從全局到局部，數據分析也不例外。數據分析在產品運營中的地位在這里也無需多說，做數據分析一定要建立在對產品數據體系詳細了解的基礎上的，在做數據分析時候需要在心中建立起數據體系，產品數據維度體系由大到小可以分為宏觀數據、中觀數據、微觀數據三大層面：
以上數據分析緯度并非包含了我們運營的產品的所有數據緯度，在做數據分析時，我們需要結合自己的產品情況來做有用數據篩選。當然運營在提出具后臺需求時一定是基礎數據需求，常見的如用戶概況數據、PV數、UV數、UID數、啟動次數、留存率、跳出率、頁面訪問路徑等。
很多運營人員在完善數據后臺需求時，提出一大堆數據，并且很多數據涉及到復雜的定義和計算，這樣只會增大后臺數據的運算壓力，對運營分析實際用出并不大，反而影響數據的查看效率。
運營數據分析可根據后臺基礎數據結合Excel表格導出功能，以及借助第三方數據平臺來進行輔助分析，這樣不僅能夠降低后臺數據開發(fā)成本，也能大大提高數據分析效率。
2、做數據分析需要以目標為導向，學會做數據維度的逐級拆分，以結構化思維來做運營數據的全面的，系統性的分析。
在做產品運營的數據分析時，我們可以按照以下思路來進行：
1.確定數據分析目標
2.明確數據目標的關鍵影響維度拆解
3.找出不同數據緯度之間的關聯關系從而建立起數據關系模型
4.發(fā)現問題數據及出現原因
5.針對問題數據影響維度做相應的優(yōu)化
比如我們以天貓店鋪利潤情況進行分析，店鋪運營最關注的就是營業(yè)額，但最本質的還是盈利情況，按照上面提到的思路進行分析：
① 數據分析目標：店鋪的利潤情況分析
② 確定數據目標的關鍵影響維度拆解：
③ 找出不同緯度維度之間的關聯關系從而建立起數據分析模型：
利潤=銷售額-成本=流量*轉化率*客單價-（店鋪固定成本+運營成本+貨品成本+人員成本）。
④ 根據數據模型發(fā)現問題數據：
要想實現店鋪利潤（L）額最大化：L（max）=R（max）-C（min）
如果店鋪出現虧損，那么一定是R＜C，也就是成本大于收入，我們假設出現以下情況：
根據上述的假設思路，我們可以得出，在成本合理的情況下，店鋪出現了虧損，那么可以得出是銷售額太低，銷售額不高額影響原因是流量轉化率低。因此針對這種情況我們要做的就是提高店鋪的轉化率。
⑤ 針對問題數據影響維度做相應的優(yōu)化：提升轉化率
我們可以通過以下幾個方面來提高轉化率：
提升產品包裝
優(yōu)化詳情頁圖片和介紹文案
優(yōu)化消費者下單支付路徑和體驗
提升客服服務水平和促單技巧
做好用戶評價管理優(yōu)化
實行相應的促銷策略，如滿減、滿贈、折扣等
……
我們繼續(xù)以產品運營為例，比如我們突然發(fā)現某天產品的DAU增長幅度變大，按照上述的分析思路我們進行相應的梳理：
3、數據分析更多的是要關注多個數據維度之間的相關關系，而不是單個數據產生的因果關系！通過影響關鍵指標的數據維度的關聯關系建立數據分析模型。
比如我們以公眾號運營為例，公眾號運營的關鍵指標是粉絲數和文章閱讀量，而粉絲數和文章閱讀量的影響緯度肯有很多個。這些緯度之間也存在相應的影響關系，具體如下：
在做公眾號運營的時候，可以嘗試著把你影響文章閱讀量的所有數據全部梳理出來，然后去篩選出相對有用的一些數據維度，然后建立起他們的相關關系。在實際運營過程中，很多運營的小伙伴每周只關注推送了多少篇文章，增長了多少個粉絲，其實還應該關注一些細節(jié)數據，比如文章標題、內容長度、內容類型跟閱讀量、轉發(fā)量的關系，推送時間和頻次對閱讀量和粉絲增減的影響；另外就是有圖文、純文字、文章圖片數量、公眾號單圖文推送、多圖文推送、頭條推送和非頭條推送對閱讀量的影響等，這些都是需要在運營過程中需要考慮的，并且要養(yǎng)成對這些數據進行記錄的習慣。
在社區(qū)運營過程中最基本的模型就是用戶的金字塔模型了，這個金字塔模型的建立是依據用戶的活躍度和貢獻值來建立的，金字塔模型會將用戶分成幾個層級，層級越往上用戶的價值越大，貢獻值越高。
當然這個用戶金字塔模型的建立一定不是固定的，而是根據具體的社區(qū)數據情況會在層級劃分和每個層級占比上都會有所不同，并且每個層級的具體需求和運營方式都是不同的。比如以某K12教育社區(qū)的運營為例：
社區(qū)發(fā)帖量這一核心數據指標提升，是與整個社區(qū)的用戶量，用戶層級比例，用戶層級轉化，每個層級用戶行為，用戶粘性，社區(qū)內容質量，內容展示與推送情況等都存在一定的相關關系。所以，在社區(qū)的運營過程中就要不斷的促進各個影響維度與社區(qū)發(fā)帖量的正向關系。
那么社區(qū)發(fā)帖量與其他數據維度的關聯關系如何建立呢？超哥嘗試著做了一個簡單的梳理，相應的數據維度并未全部包含，此關系圖仍需完善，此處只是給出一種梳理思路，具體如下：
4、做運營一定要講數據分析培養(yǎng)成為潛意識行為，運營過程中的一切行為和手段都可以數據化，數據驅動運營。
① 培養(yǎng)數據分析的系統化思維
數據分析一般會存在兩種方向，一種是自上而下，另一種是自下而上。
自上而下的思路在前文已經提到過，具體的思路為：確立數據分析目標——目標影響維度拆解——各數據維度相關關系建立——發(fā)現問題數據及出現原因——問題數據優(yōu)化，這種思路多用戶產品的數據分析體系或者模型的建立，從而保證數據分析的全面性。
自下而上的數據分析思路多用在針對已有數據報表中的數據問題發(fā)現，具體思路為：異常數據發(fā)現——該異常數據影響因素——影響因素與問題數據之間的相關關系——找出出現異常數據的原因——找到異常數據的解決辦法。
② 培養(yǎng)數據的敏感度
數據敏感度培養(yǎng)別無他法，除了掌握正確的數據分析方法外，就是每天看數據，每天分析數據，用數據說話。
③ 養(yǎng)成數據記錄習慣
做運營過程中會有很多細節(jié)數據，需要對這些數據進行記錄，當記錄的數據條數累計到一定程度通過就可以通過匯總的數據發(fā)現相應的數據規(guī)律，比如：
針對社區(qū)UGC帖子、熱帖、精品貼的記錄
針對消息中心PUSH的數據記錄
針對公眾號歷史推文數據的記錄
甚至可以對自己每日的工作內容及工作花費時間的記錄，從而用于工作效率優(yōu)化
……
數據一定是比較理性和嚴謹的，所以我們需要理性的眼光來對待，當然運營產品的不同，我們需要的數據維度不同，做運營一定要學會給數據做定義，并且要保證其邏輯性和眼嚴謹性，要能經得起推敲。
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