数据分析是一项精细的操作工作，必须建立系统的思维，不要盲目分析，粗略分析。


对于操作数据分析，相信很多小伙伴都会有以下问题： 面对异常数据，经常会出现好像做了什么？好像发生了什么？所以可能会造成影响的主观猜测？ 不知道如何分析数据报表？不知道该分析什么？ 数据分析作为操作中最基本的技能，是否真正发挥其价值，合格的操作必须是数据驱动操作，而不是操作驱动数据！ 1 从单一维度到系统思维，是数据分析必须做出的转变！您需要一个系统的数据框架来进行数据分析！ 当我们考虑这个问题时，我们会遵循一个想法，从宏观到微观，从整体到局部，数据分析也不例外。


数据分析在产品运营中的地位，数据分析必须基于对产品数据系统的详细了解，在数据分析中需要建立数据系统，产品数据维度系统可分为宏观数据、中观数据、微观数据三个层次。


上述数据分析纬度并不包括我们操作的产品的所有数据纬度。


在进行数据分析时，我们需要根据自己的产品情况进行有用的数据筛选。


当然，当提出背景需求时，操作必须是基本的数据需求，如用户概述数据PV数、UV数、UID数量、启动次数、保留率、跳出率、页面访问路径等。


许多运营商在提高数据背景需求时提出大量数据，大量数据涉及复杂的定义和计算，只会增加背景数据的计算压力，实际使用操作分析不大，但会影响数据的查看效率。


操作数据分析可以根据背景基础数据结合Excel借助第三方数据平台进行表格导出功能和辅助分析，既能降低后台数据开发成本，又能大大提高数据分析效率。


2 数据分析需要以目标为导向，学会逐步分割数据维度，以结构化思维进行全面系统的操作数据分析。


在进行产品操作数据分析时，我们可以遵循以下思路： 1.确定数据分析目标 2.明确维度拆解对数据目标的关键影响 3.找出不同数据纬度之间的关系，建立数据关系模型 4.发现问题数据和原因 5.优化问题数据影响维度 例如，我们分析了天猫商店的利润。


商店运营最关心的是营业额，但最重要的是利润。


根据上述思路分析： ① 数据分析目标：店铺利润分析 ② 维度拆解决定数据目标的关键影响： ③ 找出不同纬度维度之间的 利润=销售额-成本=流量*转化率*客户单价-(店固定成本) 运营成本 货品成本 人员成本)。


④ 根据数据模型发现问题数据： 实现店铺利润（L）额最大化：L（max）=R（max）-C（min） 如果商店赔钱，那一定是R＜C，也就是说，如果成本大于收入，我们假设有以下情况： 根据上述假设，我们可以得出结论，如果商店在合理的成本下遭受损失，则可以得出结论，由于流量转化率低，销售额过低。


因此，在这种情况下，我们需要做的是提高商店的转化率。


⑤ 优化问题数据影响维度：提高转化率 通过以下几个方面，我们可以提高转化率： 改进产品包装 优化详细信息页片，介绍文案 优化消费者订单支付路径和体验 提高客户服务水平，提升单一技能 优化用户评价管理 实施满减、满赠、折扣等相应的促销策略 …… 我们继续以产品运营为例，比如有一天我们突然发现了产品DAU根据以上分析思路，我们对增长幅度进行了梳理： 3 数据分析更多的是关注多个数据维度之间的关系，而不是单个数据产生的因果关系！数据分析模型是通过影响关键指标的数据维度的关系来建立的。


例如，微信官方账号运营为例，微信官方账号运营的关键指标是粉丝数量和文章阅读量，粉丝数量和文章阅读量肯定有很多影响纬度。


这些纬度之间也有相应的影响关系，如下: 在做微信官方账号操作时，可以尝试整理出影响文章阅读量的所有数据，然后筛选出一些相对有用的数据维度，然后建立相关关系。


在实际操作过程中，很多操作伙伴每周只关注推送了多少篇文章，增加了多少粉丝。


事实上，他们也应该关注文章标题、内容长度、内容类型内容长度、内容类型与阅读量和转发量的关系，推送时间和频率对阅读量和粉丝增减的影响；此外，还有图形、纯文本、文章图片数量、公共账户单图推送、多图形推送、标题推送和非标题推送对阅读量的影响，需要在操作过程中考虑，养成记录这些数据的习惯。


在社区运营过程中，最基本的模型是用户的金字塔模型。


金字塔模型的建立是基于用户的活动和贡献值。


金字塔模型将用户分为几个层次。


用户价值越高，贡献值越高。


当然，用户金字塔模型的建立肯定不是固定的，但根据具体的社区数据情况，层次划分和每个层次的比例会有所不同，每个层次的具体需求和操作模式也会有所不同。


例如，在某个方面K以教育社区运营为例： 社区帖子数量的核心数据指标是与整个社区的用户数量、用户级别比例、用户级别转换、各级用户行为、用户粘性、社区内容质量、内容显示和推送有一定的关系。


因此，在社区运营过程中，应不断促进各影响维度与社区帖子数量的积极关系。


那么如何建立社区帖子数量与其他数据维度之间的关系呢？超级兄弟试图做一个简单的梳理，相应的数据维度并不全部包含，关系图仍然需要改进，这里只是给出一个梳理的想法，具体如下： 4 在操作过程中，我们必须将数据分析培养成潜意识行为。


操作过程中的所有行为和手段都可以数据化，数据驱动操作。


① 系统思维培养数据分析 数据分析通常有两个方向，一个是自上而下，另一个是自下而上。


前面提到的自上而下的想法，具体的想法是：建立数据分析目标——目标影响维度拆解——建立数据维度相关关系——发现问题数据和原因——问题数据优化，建立多用户产品数据分析系统或模型，确保数据分析的全面性。


自下而上的数据分析思路主要用于发现现有数据报表中的数据问题。


具体思路是：异常数据发现-异常数据影响因素-影响因素与问题数据的关系-发现异常数据的原因-发现异常数据的解决方案。


② 培养数据的敏感性 除了掌握正确的数据分析方法外，数据敏感性的培养也没有别的办法。


③ 养成记录数据的习惯 操作过程中会有很多细节，需要记录这些数据。


当记录的数据条数累计到一定程度时，可以通过汇总的数据找到相应的数据规则，如: 针对社区UGC记录帖子、热帖、精品贴 针对新闻中心PUSH的数据记录 记录微信官方账号历史推文数据 你甚至可以记录你的日常工作内容和工作时间，以优化工作效率 …… 数据必须更加理性和严谨，所以我们需要理性地对待它。


当然，不同的操作产品，不同的数据维度，操作必须学，我们必须学会定义数据，确保其逻辑和严谨性，并能够经受住审查。


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