對於運營資料分析，我相信很多小夥伴會存在以下問題：
面對異常資料經常出現「好像做了什麼？好像發生了什麼？所以可能造成了影響」的主觀臆測？
面對資料包表，不知道該怎麼分析？不知道該分析什麼？
資料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揮出來，合格的運營一定是資料驅動運營，而非運營驅動資料！
從單一維度到體系化從單一維度到體系化的思考，是做資料分析必須做出的轉變！對於資料分析你需要有體系化的資料框架！我們在考慮問題的時候都會遵循乙個思路，即從巨集觀到微觀，從全域性到區域性，資料分析也不例外。
資料分析在產品運營中的地位在這裡也無需多說，做資料分析一定要建立在對產品資料體系詳細了解的基礎上的，在做資料分析時候需要在心中建立起資料體系，產品資料維度體系由大到小可以分為巨集觀資料、中觀資料、微觀資料三大層面：
以目標為導向做資料分析需要以目標為導向，學會做資料維度的逐級拆分，以結構化思維來做運營資料的全面的，系統性的分析。在做產品運營的資料分析時，我們可以按照以下思路來進行：
1、確定資料分析目標
2、明確資料目標的關鍵影響維度拆解
3、找出不同資料緯度之間的關聯關係從而建立起資料關係模型
4、發現問題資料及出現原因
5、針對問題資料影響維度做相應的優化
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、資料分析目標：店鋪的利潤情況分析
2、確定資料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係從而建立起資料分析模型：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、根據資料模型發現問題資料：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，那麼一定是r＜c，也就是成本大於收入，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，那麼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、針對問題資料影響維度做相應的優化：提公升轉化率我們可以通過以下幾個方面來提高轉化率：
——提公升產品包裝
——優化詳情頁和介紹文案
——優化消費者下單支付路徑和體驗
——提公升客服服務水平和促單技巧
——做好使用者評價管理優化
——實行相應的**策略，如滿減、滿贈、折扣等
……我們繼續以產品運營為例，比如我們突然發現某天產品的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：
關注多個資料維度之間的相關關係在社群運營過程中最基本的模型就是使用者的金字塔模型了，這個金字塔模型的建立是依據使用者的活躍度和貢獻值來建立的，金字塔模型會將使用者分成幾個層級，層級越往上使用者的價值越大，貢獻值越高。當然這個使用者金字塔模型的建立一定不是固定的，而是根據具體的社群資料情況會在層級劃分和每個層級佔比上都會有所不同，並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教育社群的運營為例：
社群發帖量這一核心資料指標提公升，是與整個社群的使用者量，使用者層級比例，使用者層級轉化，每個層級使用者行為，使用者粘性，社群內容質量， 內容展示與推送情況等都存在一定的相關關係。
所以在社群的運營過程中就要不斷的促進各個影響維度與社群發帖量的正向關係，那麼社群發帖量與其他資料維度的關聯關係如何建立呢？
超哥嘗試著做了乙個簡單的梳理，相應的資料維度並未全部包含，此關係圖仍需完善，此處只是給出一種梳理思路，具體如下：
將資料分析培養成為潛意識行為做運營一定要將資料分析培養成為潛意識行為，運營過程中的一切行為和手段都可以資料化，資料驅動運營。1、培養資料分析的系統化思維資料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：確立資料分析目標——目標影響維度拆解——各資料維度相關關係建立——發現問題資料及出現原因——問題資料優化，這種思路多用在產品的資料分析體系或者模型的建立，從而保證資料分析的全面性。
自下而上的資料分析思路多用在針對已有資料包表中的資料問題發現，具體思路為：異常資料發現——該異常資料影響因素——影響因素與問題資料之間的相關關係——找出出現異常資料的原因——找到異常資料的解決辦法。
2、培養資料的敏感度
資料敏感度培養別無他法，除了掌握正確的資料分析方法外，就是每天看資料，每天分析資料，用資料說話。
3、養成資料記錄習慣
……資料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，我們需要的資料維度不同，做運營一定要學會給資料做定義，並且要保證其邏輯性和眼嚴謹性，要能經得起推敲。資料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。
掌握了好的方法之後，一定要有好的資料分析工具，這樣才能事半功倍：
01 資料分析的四個等級
馬爸爸說 未來30年，90 的企業都不得不變資料化，未來30年資料將取代石油，成為真正最強大的能源。目前已經有1年多沒有正式工作了，一直在嘗試些不同的東西。最近覺得是時候系統的學習下資料分析了，希望後面能找到資料分析師的工作，先立個flag,目標資料科學家。一.描述性分析 監控現狀 以級成事件的關鍵...
運營必備的 15 個資料分析方法（論）
1.資料分析的戰略思維 1.1 資料分析的目標 對於企業來講，資料分析的可以輔助企業優化流程，降低成本，提高營業額，往往我們把這類資料分析定義為商業資料分析。商商業資料分析的本質在於創造商業價值 驅動 企業業務增長。1.2 資料分析的作用 通過企業或者平台為目標使用者群提供產品或服務，而使用者在使用...
四種大資料分析方法 ，大資料學習入門必須掌握！
當剛涉足大資料探勘分析領域的分析師被問及，大資料探勘分析人員最重要的是什麼時結果給出了答案是五花八門的答案。其實大資料探勘分析領域最重要的能力是 能夠將大資料轉化為非專業人士也能夠清楚理解的有意義的見解。理解大資料分析在挖掘大資料價值方面的重要性，是十分有必要的。簡單地來說在大資料探勘分析領域中，最...