数据运营总结

1、,目录,catalog,什么是数据？,数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳， 是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。 也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。,总结,业务产生数据，数据反哺业务。,数据的采集在很多方面是困难的， 譬如，公司的数据量不足；数据的准确性不确定； 无法确认采集的数据是否满足业务需求， 而市场上的数据良莠不齐，生命周期短 因此，业务与数据一起成长，形成自己的数据源。,数据，从哪里来？,什么是数据运营？,狭义的是指，“数据运营”这一工作

2、岗位， 广义的是指，“通过数据指导运营决策、驱动业务增长”这一思维方式。,“数据运营”的两层含义,在不同的公司，数据运营可能会有不同的职责变化。 有些公司的数据运营是偏向BI（商业智能）的， 也有些是偏向运营的，还有些公司是偏向市场的。, 业务梳理（现在怎么样？） 整理业务需求（要做什么？） 抽取数据、分析数据（数据变化的原因？） 数据报表、建立模型（预测未来会怎样？） 决策与运营融入数据的应用（应该做什么？）,偏向BI的数据运营,偏向BI的数据运营, 用户行为、行为分析（有什么异常？） 发现问题、寻找机会（为什么会这样？） 提出假设（该怎么办？） 回归验证（如何不断优化？） 决策与运营融入数

3、据的应用（如何进行提升？）,偏向运营的数据运营,偏向运营的数据运营, 目标数据的制定（要做什么？） 行业分析，输出数据报表（现在怎么样？） 数据预警，数据变化原因分析（数据变化的原因？） 数据预测（未来市场怎么样发展？） 决策与运营融入数据的应用（应该做什么？）,偏向市场的数据运营,偏向市场的数据运营,总结,一、数据规划：收集整理业务部门数据需求，搭建数据指标体系。 二、数据采集：采集业务数据，向业务部门提供数据报表。 三、数据分析：通过数据挖掘、数据模型等方法，深入分析业务数据； 提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案。 四、数据决策：切实的为产品优化和运营决策开展服务、提供决策依据。,我

4、们发现，不论是BI、运营还是市场，我们的环节中都有四个重要的层次， 分别是：数据规划、数据采集、数据分析、数据决策。,一、数据规划,数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚“要什么”。 只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据， 接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。 数据规划有两个重要的体系：指标 和 维度。,（一）指标体系,指标，用来衡量具体运营效果，比如PV(访问量)，UV(独立访客)， DAU(日活跃用户量)，转化率等。 指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。,（二）维度体系,维度用来细化指标，记录哪些对指标可能产生影响的维度。,例如：,

5、二、数据采集,（一）数据采集,好的数据源主要有两个基本的原则，一个是全，一个是细。 全：大数据里面讲的是全量，要拿多种数据源，拒绝以偏概全。 细：强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、 字段都采集过来。,（二）数据报表,借助工具减少数据采集、数据清洗、数据可视化上消耗的时间， 以图表的形式将数据展现出来，为业务部门提供更直观的数据表现。,三、数据分析,数据分析是数据运营的重点工作，数据规划和采集都是在为数据分析服务。 根据不同的业务场景，选择合适的数据分析方法，深入分析数据， 通过数据分析定位问题，提出解决方案，促进业务增长。,常见的数据分析方法,四、数据决策,这是数据运营闭环的终点，同时也是新的起点， 数据报表绝不是摆设，也不是应付领导的提问， 而是切实的为产品优化和运营决策的开展服务，提供决策依据， 最后达到数据指导运营决策、驱动业务增长的目的！,将运营” 、“市场”、“BI”三个方向进行总结， 融合四个重要层次，得到右边的一个闭环结构图， 结合对应的业务场景，根据不同的对象， 进行数据需求的【规划