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　　運(yùn)營人是與業(yè)務(wù)最貼近的人群。擁有高效的數(shù)據(jù)分析能力，有助于我們快速制定與業(yè)務(wù)增長高度相關(guān)的運(yùn)營決策。優(yōu)秀的運(yùn)營人做出來的數(shù)據(jù)分析，對業(yè)務(wù)更加有實(shí)際的指導(dǎo)意義，不會流于形式，不會淪為單純的 “取數(shù)”、“做表”、“寫報(bào)告”。

　　對于互聯(lián)網(wǎng)時代的銷售——運(yùn)營而言，數(shù)據(jù)分析主要有三個作用。

　　具體化地描述當(dāng)前產(chǎn)品的狀態(tài)、用戶的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)問題，幫助作出運(yùn)營決策；

　　驗(yàn)證所做的運(yùn)營策略，是否有效；

　　探索與預(yù)測未來的可能性，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與運(yùn)營的優(yōu)化；

　　這三個作用也是逐級遞進(jìn)的，從現(xiàn)有行為挖掘數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)反推行為，再通過數(shù)據(jù)預(yù)測未來。數(shù)據(jù)分析不可能脫離產(chǎn)品，所有分析的數(shù)據(jù)源自產(chǎn)品與用戶行為，分析的結(jié)論又服務(wù)于產(chǎn)品和激活用戶行為。

　　增長公式思維

　　要改變物體的運(yùn)動狀態(tài)，必須要有力或場的存在，產(chǎn)品規(guī)模增長和用戶增長，必然有其增長引擎。

　　企業(yè)的增長=系數(shù)1*因素1+系數(shù)2*因素2+….+系數(shù)n*因素n

　　通過對業(yè)務(wù)的理解，找到驅(qū)動業(yè)務(wù)的因素，這是經(jīng)驗(yàn)之談，基于我們對業(yè)務(wù)的熟悉，用戶之敏感，對營銷的理解來確定，通過快速迭代與實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證我們所選定的各種因素是否合理。

　　先談?wù)勔蛩?，舉個極度簡單的例子：

　　收入-費(fèi)用=利潤

　　企業(yè)利潤下降了，是什么原因？核心驅(qū)動力就是收入減少了或者費(fèi)用提升了。

　　可不要忘記了在因素前，還有一個系數(shù)，因?yàn)橛绊懞诵臉I(yè)務(wù)的因素實(shí)在是太多了，我們應(yīng)該找到關(guān)鍵因素，這個系數(shù)就是描述因素對于核心業(yè)務(wù)的影響程度的。

　　再舉一個極度簡單的例子：

　　商場營業(yè)額=商場負(fù)1樓收入+商場1樓收入+商場2樓收入,負(fù)一層是商場停車場、一樓是男女時尚服裝、二樓是美食廣場。我們按照個人經(jīng)驗(yàn)，加上了系數(shù)，商場營業(yè)額=1*商場負(fù)1樓收入+30*商場1樓收入+5*商場2樓收入。具體理由是服裝商場毛利高，人們過來也是沖著商場的核心業(yè)務(wù)的。所以，商場1樓收入就成為了最關(guān)鍵的因素，當(dāng)我們要考慮的因素太多的時候，系數(shù)大的因素就成為了我們需要首先考慮的關(guān)鍵因素了。這里說的并不是數(shù)學(xué)公式，增長公式里面的加號是指增長因素的有機(jī)疊加，而不是數(shù)學(xué)上的簡單相加。

　　金字塔思維

　　金字塔原理有一個核心法則：相互獨(dú)立，完全窮盡。它是優(yōu)秀的思維方式與表達(dá)方式。相互獨(dú)立，說的是每個分論點(diǎn)彼此應(yīng)該沒有沖突和耦合，都屬于獨(dú)立的模塊。完全窮盡，則是所有的分論點(diǎn)都被提出，不會有遺漏。在初期，我們很難做到完全窮盡，但是我們必須帶著這個思維去思考。

　　我們運(yùn)營銷售額=新客銷售額+老客銷售額 和 新客銷售額=新客流量*新客轉(zhuǎn)化*新客客單價(jià)兩條增長公式，找出增長關(guān)鍵因素為流量、流量轉(zhuǎn)化、老客復(fù)購整理出以下金字塔。

　　分類思維

　　用戶分群、市場細(xì)分、產(chǎn)品細(xì)分，在進(jìn)行運(yùn)營決策時，我們處處用到分類思維。事物之間均存在共性與差異性，分類思維的基本思路是，核心指標(biāo)差距甚遠(yuǎn)的事物，我們可以把他們分開。如上文提到的企業(yè)增長因素，我們就可以把相關(guān)的關(guān)鍵因素加以分類。

　　通過銷售增長率與市場占有率兩個相互制約的因素，波士頓矩陣把企業(yè)產(chǎn)品分類成明星、現(xiàn)金牛產(chǎn)品、問題產(chǎn)品、瘦狗產(chǎn)品，進(jìn)而分析和規(guī)劃企業(yè)產(chǎn)品組合，以達(dá)到企業(yè)的盈利目的。

　　漏斗思維

　　漏斗模型是產(chǎn)品運(yùn)營分析的萬金油，用戶從進(jìn)入到最終轉(zhuǎn)化，每個環(huán)節(jié)都會有流失，每個環(huán)節(jié)都會有轉(zhuǎn)化率，每個環(huán)節(jié)的人數(shù)都在依次遞減，用戶的每一條路徑就形成了一個漏斗。

　　漏斗思維有兩個要點(diǎn)，第一，要關(guān)注漏斗的每一步的流失情況，分析每一步流失背后的原因，逐步減少用戶流失。第二，不僅要考慮流失原因，我們還需要考慮上下層的關(guān)系。舉個例子，某產(chǎn)品為了拉新，進(jìn)行有誘導(dǎo)性文案“注冊送iPhone”，勾引用戶進(jìn)入，雖然在第一階段，可以帶來大流量，但是用戶進(jìn)來后若發(fā)現(xiàn)貨不對板，則很有可能導(dǎo)致后續(xù)轉(zhuǎn)化率很低，并且讓用戶感受很差，對產(chǎn)品產(chǎn)生負(fù)面評價(jià)。

　　始終要記住，我們是運(yùn)營或者產(chǎn)品，我們不是數(shù)據(jù)分析師，在精力有限的情況下，你需要精通兩個工具，一個是Excel，一個是PPT。Excel主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化的，而PPT則主要是用來展現(xiàn)數(shù)據(jù)分結(jié)果、撰寫報(bào)告以指導(dǎo)運(yùn)營的。

　　對于產(chǎn)品和運(yùn)營而言，數(shù)據(jù)分析的最終目的就是解決問題。不要一味追求圖表的好看與高級的數(shù)據(jù)分析方法，掌握20%的數(shù)據(jù)分析方法和工具就能夠解決80%的數(shù)據(jù)分析的問題。

　　對于數(shù)據(jù)分析，我們可以定義為：用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法，對收集回來的大量數(shù)據(jù)，加以匯總和開發(fā)，以達(dá)到提取信息、形成結(jié)論、指導(dǎo)工作等目的。

　　數(shù)據(jù)分析應(yīng)該有以下流程：

　　1.明確目的與思路：這次數(shù)據(jù)分析是為了解決什么問題

　　這是數(shù)據(jù)分析的第一步，我們必須帶著問題去找答案，數(shù)據(jù)的量是巨大的，而且數(shù)據(jù)之間又相互關(guān)聯(lián)，不帶著問題上路就會迷失在數(shù)據(jù)的海洋中。

　　不僅要帶著問題，我們還需要帶著正確的問題去上路，下面舉一個例子。

　　不好的問題：為什么新用戶下單量一直沒提升？怎么樣才能提升新客轉(zhuǎn)化？

　　合理的問題：最近下線了用戶注冊后自動送新手大禮包，是否導(dǎo)致了新客轉(zhuǎn)化下降？

　　明確目的之后，要確定自己的分析思路，分析思路主要是各種商業(yè)分析模型和營銷分析模型，這些商業(yè)模型是我們運(yùn)營的核心競爭力，相比起數(shù)據(jù)分析師，我們更加了解營銷，更加了解產(chǎn)品，這里不展開敘述。

　　《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》里面提到了一下常用的營銷管理方法論。

　　PEST分析法：用于對宏觀環(huán)境的分析，包括政治（political）、經(jīng)濟(jì)（economic）、社會（social）和技術(shù)（technological）四方面。

　　5W2H分析法：何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何時（When）、何地（Where）、如何就（How）、何價(jià)（How much）。

　　4P營銷理論：分析公司的整體營運(yùn)情況，包括產(chǎn)品（product）、價(jià)格（price）、渠道（place）、促銷（promotion）四大要素。

　　用戶行為理論：主要用于網(wǎng)站流量分析，如回訪者、新訪者、流失率等，在眾多指標(biāo)中選擇一些適用的。

　　2.收集收據(jù)：從站內(nèi)數(shù)據(jù)庫或外部找到與問題相關(guān)的數(shù)據(jù)

　　人類每一天的行為，產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，當(dāng)你睜開雙眼，你的體重、身高、心率、血壓，統(tǒng)統(tǒng)都是數(shù)據(jù)，外面的溫度、濕度、PM2.5也是數(shù)據(jù)。

　　那么，我們?nèi)ツ睦飳ふ椅覀冃枰臄?shù)據(jù)呢？按照從宏觀到微觀，我們把數(shù)據(jù)來源分成了一下五個階段：宏觀數(shù)據(jù)、對應(yīng)行業(yè)用戶數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)、同類產(chǎn)品數(shù)據(jù)、自有產(chǎn)品數(shù)據(jù)。其中，產(chǎn)品和運(yùn)營的同志，需要著重關(guān)注關(guān)注對應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)、同類產(chǎn)品數(shù)據(jù)、自身產(chǎn)品數(shù)據(jù)。

　　3.數(shù)據(jù)處理與清洗

　　數(shù)據(jù)清洗是指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識別的錯誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值和缺失值等。

　　這里用幾個例子來說明，首先是數(shù)據(jù)一致性：根據(jù)每個變量的合理取值范圍和相互關(guān)系，檢查數(shù)據(jù)是否合乎要求，發(fā)現(xiàn)超出正常范圍、邏輯上不合理或者相互矛盾的數(shù)據(jù)。例如，性別為男卻有婦科的治療記錄。對于這類型數(shù)據(jù)，我們可以拿出數(shù)據(jù)源重新核實(shí)，有時需要直接刪除掉。無效值：用戶的身高為負(fù)數(shù)，兩條完全重復(fù)的數(shù)據(jù)，這些都可以視為無效值。而缺失值就如字面意思，缺失的值，對于無效值或缺失值，我們可以對其進(jìn)行估算或刪除。

　　使用刪除重復(fù)項(xiàng)來清洗數(shù)據(jù)

　　4.建立數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)分析

　　終于開始真正的數(shù)據(jù)分析了。是的，我并沒有坑你，數(shù)據(jù)分析師每天要花80%以上的時間在收集和清洗出符合數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析過程主要是這樣的。

　　觀察數(shù)據(jù)，看看當(dāng)前產(chǎn)品狀態(tài)是怎么樣的？

　　為什么會這樣子？大環(huán)境發(fā)生了什么變化？我們做了什么動作？

　　判斷接下來可能發(fā)生什么？

　　數(shù)據(jù)分析有以一些基礎(chǔ)的分析方法，熟練使用這些數(shù)據(jù)分析方法，我們就能夠通過研究數(shù)據(jù)，回答上面的問題了。

　　對比分析法

　　將兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析出他們的差異，從人揭示了這些數(shù)據(jù)所代表的事物發(fā)展規(guī)律。我們經(jīng)常會聽說橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ龋谕惶魰r間條件下不同指標(biāo)的比較，就是橫向?qū)Ρ?，如對比中美俄日各國的GDP?？v向比較則是對比同一條件下不同時期的數(shù)值，如我國每年的GDP對比。

　　在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時候，選擇恰當(dāng)?shù)膶Ρ认涤葹橹匾?

　　與目標(biāo)對比、不同時間對比（環(huán)比、同比）

　　不同主體對比（如對比不同引流渠道的轉(zhuǎn)化率）

　　業(yè)內(nèi)對比（對比統(tǒng)一渠道不同產(chǎn)品的引流轉(zhuǎn)化率）

　　運(yùn)營動作前后對比（發(fā)放優(yōu)惠券用戶與未發(fā)放優(yōu)惠券用戶對比）

　　與平均水平或中位數(shù)進(jìn)行對比（小學(xué)生最喜歡拿自己成績和班里平均分比較了）

　　通過對比，我們才能判斷指標(biāo)背后反映的情況，判定產(chǎn)品當(dāng)前的狀態(tài)。

　　增長公式與加權(quán)分析法

　　前文我們提到，核心指標(biāo)會有其對應(yīng)的增長公式，而每一個對應(yīng)的增長驅(qū)動力所占的權(quán)重又是不同的。此處介紹一下，如何確定權(quán)重的簡單方法——目標(biāo)矩陣法。目標(biāo)優(yōu)化矩陣的工作原理是把人腦的模糊思維，簡化為計(jì)算機(jī)的0/1思維，最后得出量化結(jié)果。

　　目標(biāo)矩陣主要是把決策因素放在一個矩陣內(nèi)，讓團(tuán)隊(duì)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)較為豐富的同事來判定各因素的重要性。

　　接下來，我們舉個例子，假設(shè)你的擇偶標(biāo)準(zhǔn)有如下因素：有房有車、帥、高學(xué)歷、人品好、時間長。我們建立以下矩陣：

　　用有房有車跟帥對比，有房有車更重要，輸入1

　　用有房有車跟人品好對比，有房有車更重要，輸入1

　　用有房有車跟人品好對比，有房有車沒那么重要，輸入0

　　有房有車對比完成后，依次對比其他項(xiàng)，填入合計(jì):

　　對0分項(xiàng)進(jìn)項(xiàng)修正，如給它加個0.5分 。并計(jì)算權(quán)重：

　　最后，計(jì)算合計(jì)/所有指標(biāo)的總計(jì)*100%，計(jì)算出來的就是該項(xiàng)權(quán)重值。

　　矩陣分析法

　　矩陣關(guān)聯(lián)分析法是一個形象生動又好用的分析方法，矩陣分析法把兩個重要或以上的指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。矩陣分析法主要能夠解決如何分配資源的決策問題，有針對性地確定公司在管理方面需要提升的重點(diǎn)。

　　矩陣分析法主要通過建立平面直角坐標(biāo)系，兩條坐標(biāo)軸分別對應(yīng)事物的兩個屬性的表現(xiàn)。

　　舉個例子，我們運(yùn)營經(jīng)常使用到的幾個與用戶溝通的渠道為：短信、APPpush推送、電子郵件EDM、站內(nèi)信、首頁彈窗。假如目前由于開發(fā)資源有限，我們只能夠先選擇兩個渠道進(jìn)行對接，我們該怎么選呢？消息溝通有兩個關(guān)鍵的要素，分別是成本和信息的觸達(dá)率，用這兩個參數(shù)建立坐標(biāo)系。得到如下圖坐標(biāo)系，四個象限分別對應(yīng)如下屬性：

　　根據(jù)我們的分析，按照幾個渠道的表現(xiàn)將它們放在上述象限表里面。

　　對上圖的各個點(diǎn)，我們進(jìn)行綜合分析，可以看到短信的信息觸達(dá)率遙遙領(lǐng)先，但是成本很高，所以，短信應(yīng)該適用于挽回流失客戶，因?yàn)樗麄兛赡芤呀?jīng)卸載了APP，其它低觸達(dá)率的渠道可能無法觸達(dá)這批用戶，我們不得不利用更高的成本來接觸他們。APP推送和站內(nèi)信成本較低，但是對于非活躍用戶的觸達(dá)效果較差，所以我們可以利用這兩個渠道對活躍用戶進(jìn)行溝通。而首頁彈窗，則數(shù)據(jù)較為優(yōu)質(zhì)的渠道，適合在全量用戶推廣時使用。

　　5.下結(jié)論、定決策

　　在我國，決策時一個特別的過程，一般是集體決策，但決策權(quán)主要集中在上層少數(shù)管理者手中，基層管理人員很少有制定決策的權(quán)力，一旦決策制定后，下級就必須嚴(yán)格執(zhí)行。而閱讀本文的產(chǎn)品或運(yùn)營朋友，則多數(shù)都是中下層管理人員，甚至只是執(zhí)行者。

　　所以，我們下結(jié)論時，必須是上級能夠快速看懂和理解的結(jié)論，在匯報(bào)時，把冗長的數(shù)據(jù)分析過程歸納為數(shù)個相互獨(dú)立的、具有實(shí)質(zhì)性意義的結(jié)論。

　　6.報(bào)告撰寫

　　當(dāng)你完成了以上各個階段的數(shù)據(jù)分析，恭喜你來到了最后一步，報(bào)告撰寫。報(bào)告撰寫是展現(xiàn)你數(shù)據(jù)分析思路和結(jié)論的唯一手段。

　　有點(diǎn)像高考語文三段式作文，報(bào)告應(yīng)該有以下幾個部分：

　　這里還有幾個分析報(bào)告的要點(diǎn)分享給大家：

　　結(jié)論先行。

　　不寫多余的數(shù)據(jù)，每一個呈現(xiàn)的圖標(biāo)必須要給出相應(yīng)的結(jié)論。

　　一眼就看得出的結(jié)論無須寫出來，如柱狀圖的兩條柱子明顯差異，不需要另外加文字解釋增長明顯。

　　必須要有落地點(diǎn)：對于數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來的產(chǎn)品問題或不足，必須要有響應(yīng)的解決措施。

　　永遠(yuǎn)記住，我們是產(chǎn)品、運(yùn)營，我們不是數(shù)據(jù)分析師，我們要著眼在結(jié)論、行動與措施上。

　　基礎(chǔ)流量指標(biāo)

　　流量指標(biāo)是互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營當(dāng)中的基礎(chǔ)指標(biāo)，流量包含了好幾個指標(biāo)，以下為最基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)指標(biāo)：

　　PV（page view）訪問頁面產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。 一個用戶訪問了5個頁面，那么就產(chǎn)生了5個 PV。

　　UV（user view）某個特定頁面的訪客數(shù)。一個頁面一個賬號無論點(diǎn)進(jìn)去幾次，UV都是1，因?yàn)橹挥幸粋€訪客。

　　IP：針對于全站的網(wǎng)絡(luò)IP數(shù)。你在家用電腦登錄了這個網(wǎng)站，之后你表哥也用同一臺電腦登陸了他的賬號，訪問了同一個網(wǎng)站，但這個時候IP還是只有1，因?yàn)槟愫捅砀缬玫耐慌_電腦，網(wǎng)絡(luò)的IP地址也是一個。

　　頁面停留時間：停留時間指用戶在網(wǎng)站或頁面的停留時間的長短。

　　跳出率：跳出指用戶在到達(dá)落地頁之后沒有點(diǎn)擊第二個頁面即離開網(wǎng)站的情況，跳出率指將落地頁作為第一個進(jìn)入頁面的訪問中直接跳出的訪問比例。計(jì)算公式為：跳出率 = 跳出的訪問 / 落地頁訪問

　　各流程轉(zhuǎn)化率：如注冊轉(zhuǎn)化率、產(chǎn)品詳情頁轉(zhuǎn)化率、購物車轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率等等一些列

　　商業(yè)指標(biāo)

　　訂單量、訂單金額

　　每訂單金額=訂單金額/訂單量

　　件單價(jià)=商品銷售總金額/商品銷售量

　　客單價(jià)=時間段內(nèi)商品銷售總金額/時間段內(nèi)下單用戶數(shù)

　　GMV：平臺類電商業(yè)務(wù)都會關(guān)注GMV（Gross Merchandise Volume）即成交總額。

　　用戶運(yùn)營關(guān)注之指標(biāo)

　　用戶運(yùn)營的主要套路是用戶生命周期分析，就是用戶從流入、注冊、留存、轉(zhuǎn)化、活躍、流失的整個生命周期過程中的數(shù)據(jù)分析。

　　用戶注冊時，需要考慮的主要數(shù)據(jù)是各引流渠道的成效與用戶注冊單價(jià)，以及用戶在注冊各流程當(dāng)中的跳出率和頁面停留時間。主要是為了分析各渠道的好壞、注冊流程的順暢程度以及可能存在的各種問題。注冊后要關(guān)注用戶的留存，關(guān)注留存率、用戶回訪頻率、核心功能使用時間等。

　　不轉(zhuǎn)化的用戶不是好用戶，付費(fèi)用戶人數(shù)、付費(fèi)用戶人數(shù)占比、增長速度和注冊到付費(fèi)轉(zhuǎn)化率都是我們可能需要關(guān)注的，付費(fèi)的金額、復(fù)購的頻率、客單價(jià)等我們都需要關(guān)注，同時還需要關(guān)注一直活躍卻不轉(zhuǎn)化的用戶行為。

　　活動運(yùn)營關(guān)注之指標(biāo)

　　對于每一次活動，我們都可以把他當(dāng)成一個新產(chǎn)品來運(yùn)營?；顒邮嵌唐趦?nèi)促進(jìn)產(chǎn)品各項(xiàng)指標(biāo)的突然增加的運(yùn)營手段，判斷活動是否成功，就要看目標(biāo)指標(biāo)的提升量，以電商活動為例這個目標(biāo)指標(biāo)的提升量，可能是新用戶下單轉(zhuǎn)化，新用戶客單價(jià)、老用戶客單價(jià)等。

　　我們還需要通過分析各渠道投放成本、各渠道引流數(shù)、各渠道轉(zhuǎn)化數(shù)，最后計(jì)算出各渠道的ROi，從而判斷哪個渠道對于活動引流和轉(zhuǎn)化有較好的效果。

　　內(nèi)容運(yùn)營關(guān)注之指標(biāo)

　　內(nèi)容運(yùn)營需要考慮的是內(nèi)容能夠帶來的流量以及流量的變現(xiàn)能力。

　　內(nèi)容本身是能夠吸引一定流量的，而隨著用戶對于內(nèi)容的傳播，流量就會呈現(xiàn)裂變式遞增，最后，我們還要把流量轉(zhuǎn)化變現(xiàn)。我認(rèn)為，內(nèi)容運(yùn)營需要關(guān)注內(nèi)容的點(diǎn)擊次數(shù)、內(nèi)容頁面的頁面停留時間、內(nèi)容頁面的蹦失率、點(diǎn)贊次數(shù)。上述四個指標(biāo)能夠有效地評判一片文章的標(biāo)題是否吸引，內(nèi)容對于用戶是否有價(jià)值，內(nèi)容是不是屬于標(biāo)題黨內(nèi)容。有價(jià)值的內(nèi)容未必是用戶樂于傳播的內(nèi)容，我們還需要去關(guān)注內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)量。

　　當(dāng)我們積累了足夠多的流量后，我們還要考慮內(nèi)容的轉(zhuǎn)化變現(xiàn)數(shù)據(jù)，內(nèi)容的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)因產(chǎn)品形式而異，可以體現(xiàn)為付費(fèi)鏈接的點(diǎn)擊次數(shù)、頁面廣告的點(diǎn)擊次數(shù)、所推廣之產(chǎn)品或品牌在推廣期內(nèi)的銷售額提升等。

　　不同的產(chǎn)品會有不同的指標(biāo)體系，此處不能盡列，核心思路是關(guān)注用戶在產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化路徑，從核心轉(zhuǎn)化路徑去拓寬所需考慮的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

　　協(xié)助建立BI系統(tǒng)

　　BI系統(tǒng)主要是給運(yùn)營與產(chǎn)品看的。不是所有運(yùn)營都擁有查看數(shù)據(jù)庫的能力，分工明細(xì)的大公司更加不會讓運(yùn)營同學(xué)獲得數(shù)據(jù)庫權(quán)限，運(yùn)營同學(xué)花過多的時間在查找和清洗數(shù)據(jù)也是不應(yīng)該的。

　　于是，我們需要建立數(shù)據(jù)看板和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是一個內(nèi)部產(chǎn)品，用戶主要是產(chǎn)品和運(yùn)營，主要由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo)，由數(shù)據(jù)開發(fā)工程師開發(fā)完成。目的主要是讓運(yùn)營同學(xué)可以簡單方便地看到自己最關(guān)心的核心數(shù)據(jù)，及時做出運(yùn)營決策。BI系統(tǒng)可以由公司團(tuán)隊(duì)內(nèi)部開發(fā)，也可以使用第三方工具。

　　多看數(shù)據(jù)：每天提早到辦公室，看看數(shù)據(jù)報(bào)表，思考數(shù)據(jù)波動背后的原因，久而久之就會成為數(shù)據(jù)大師。曾經(jīng)在知乎上看到，數(shù)據(jù)分析師提高數(shù)據(jù)分析能力的辦法竟然是背數(shù)據(jù)，雖然有點(diǎn)偏激，也是很有道理。

　　熟悉業(yè)務(wù)：數(shù)據(jù)分析是基于業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析，運(yùn)營與產(chǎn)品要非常熟悉業(yè)務(wù)才能通數(shù)據(jù)中找到存在的問題。這也是我們在數(shù)據(jù)分析過程中，比起數(shù)據(jù)分析師占據(jù)優(yōu)勢的地方。

　　既精鉆Excel，又要懂其它工具。除了Excel常用函數(shù)，還需要精通各種圖標(biāo)和數(shù)據(jù)可視化工具、數(shù)據(jù)透視表等。數(shù)據(jù)庫語言SQL也要了解，懂Python就更好了，與數(shù)據(jù)分析師溝通起來更加迅速，自己也可以對一些簡單的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查找和數(shù)據(jù)挖掘。

　　寫在最后

　　運(yùn)營是一門管理學(xué)問，管理能力的提升主要在于實(shí)踐。|內(nèi)容來源：數(shù)據(jù)愛好者社區(qū)

　　【頭條號-袁帥論道運(yùn)營者】袁帥，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析運(yùn)營實(shí)踐者，新社匯聯(lián)合創(chuàng)始人，【靜花緣·夢回古道】精品民宿小院線上運(yùn)營者。會展業(yè)信息化專家，CEAC國家信息化計(jì)算機(jī)教育認(rèn)證：網(wǎng)絡(luò)營銷師，SEM搜索引擎營銷師，SEO工程師。數(shù)據(jù)分析師，永洪數(shù)據(jù)科學(xué)研究院MVP。中國電子商務(wù)協(xié)會認(rèn)證：中國電子商務(wù)職業(yè)經(jīng)理人，暢銷書《互聯(lián)網(wǎng)銷售寶典》聯(lián)合出品人之一。中國國際貿(mào)易促進(jìn)委員會:今日會展會員聯(lián)盟VIP個人會員，全經(jīng)聯(lián)園區(qū)委秘書處成員，中國低碳智慧園區(qū)聯(lián)盟理事，周五咖啡媒體人俱樂部發(fā)起合伙人。百度VIP認(rèn)證站長，百度文庫認(rèn)證作者，百度經(jīng)驗(yàn)簽約作者，百家號/一點(diǎn)資訊/大魚號/搜狐號/網(wǎng)易號/頭條號/知乎專欄/艾瑞專欄等媒體平臺入駐作者，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)官（iCDO）原創(chuàng)作者，互聯(lián)網(wǎng)營銷官CMO原創(chuàng)作者。