数据分析是什么？我们在运营说数据的时候到底在说什么？文章作者根据我们日常最常用的数据运营范围，总结了一个133法则，来看看~

　　流量红利期内，大家都在粗暴的抢洼地流量，一旦红利期一过，红海来袭的时候，精细化运营立马开始抢占山头。

　　精细化运营，就是基于数据的运营，一切跟着数据来，也就意味着数据分析的重要性越来越高。

　　那么什么是数据分析，我们运营说数据的时候到底在说什么呢？

　　根据日常最常用的数据运营范围，我把它总结成了133法则：一个流程，三个用途，三个工具/方法论。

　　一个流程：分析目的，找到数据、整理数据、分析数据、图形呈现、结果报告。三个用途：现状分析、原因分析、预测分析。三个方法：杜邦分析法、漏斗模型分析法、四象限/矩阵分析法。接下来我们仔细来理一下。

　　首先是一个流程，当我们需要进行数据分析的时候，一般的步骤是什么？

　　数据分析的流程，可以分成六步，分别是明确目的、找到数据、整理数据、分析数据、图形呈现、结果报告。

　　这也是所有数据分析入门的6个步骤，用到我们的运营也是一样。

　　数据有很多很多种，当你不使用它们的时候，他们就是一堆杂乱的数据，只有你有了明确了数据分析的目的，才能进行数据分析。

　　那么第二步就是根据目的去寻找数据，这些数据可以通过后台直接导出，也可以自己去互联网上收集，甚至可以自己手工整理输入，当然很多日常运营数据都是前期目的性的埋点的，根据目的去预定数据就像科学实验一样更具针对性，也更准确。

　　第三步就是整理数据，如果是后台导出，互联网搜寻，甚至手工输入的话，就容易出现重复、空白、错乱数据，这些会直接影响分析结果，所以需要清洗数据。

　　第四步就是进行数据分析，根据目的的分析，然后第五步通过图形呈现，最后就是把分析的结果呈现给领导，呈现给团队，并且根据数据分析出背后的因果，提出解决的建议和方法。

　　明确了流程以后，我们就可以根据目的去进行数据分析了。那么一般我们运营去做数据分析的时候，有哪些日常都会用到的目的呢？

　　没错，就是三个用途，他们分别是：现状分析、原因分析和预测分析。

　　现状分析就是一个产品现状的分析，比如市场占有量、竞品分析等等都属于现状的分析。对运营来说，现阶段所有运营的指标的分析，和竞争对手比起来，哪些属于弱项，哪些属于强项？同样的在不同的维度上，我们和竞品的定位区别是什么？这些都属于现状的分析。第二个用途就是原因分析，原因分析可以说是数据运营用的最多的一个了，运营是基于业务线的工作。那么业务时刻在变，同比和环比都在变，那么每一个变化的原因我们都得分析出来。数据圈有句话，最怕的不是业务降了找不到原因，而是业务升了也找不到原因。所以业务的上升和下降，分级指标的上升和下降，分级指标环比和同比的变化，都要找出原因。这些都属于原因的分析。第三个用途就是预测分析，预测分析是最能代表精细化运营的核心之一。在流量红利时代，流量便宜大家都在抢，自然而然预算只要往上加，都能达到一个满意的ROI，但是红海时期，每一份预算都要花到刀刃上。于是效果预测就特别的重要，于是各种A/B测试，效果图预测，每个渠道不同的小批量效果测试等等就开始显得重要了。电商运营中的测款、测图、测活动，通过小预算投入，收集足够关键数据，选出最佳产品/素材/方案是一种。新媒体运营中文字的标题测试是一种，活动的效果内测也是一种，游戏的内测、封测也是一种。这些基于目的进行数据埋点，从而收集数据进行效果分析的数据分析。就是预测分析。

　　这三类是运营经常会用到的数据分析用途，不同的运营细分岗可能偏重的不一样，但是我们都得会。

　　明确了目的，收集了数据，那么接下来就可以进行数据分析了。

　　数据分析的工具有很多种，当然很多对数据敏感的小问题根本不需要专门的分析，一眼都可以做出问题判断，然后可以有N个方案去解决。

　　我们常说的某个运营领域积累足够深的高手，就有这种细微维度的敏感力。当然再牛逼的直觉也有出错的时候，况且在没有展示足够的实力让人信服之前，还是需要用数据来说服上级，说服团队的。于是我们有了各种数据工具。

　　这里我们介绍下三种日常使用的数据分析工具：杜邦分析法、漏斗分析法和矩阵/四象限分析法。

　　杜邦分析法，比如电商运营的时候销售额下降了，我们就可以通过杜邦分析法去分析。

　　（1）杜邦分析法

　　杜邦分析法来自于著名的杜邦，是一个基于财务分析的方法，但是只要和金字塔逻辑联系起来，就可以一步步细分解决很多问题。比如：销售额=客单*访客*转化，然后访客又可以细分到浏览量、停留、流失等，浏览量又可以拆分成不同渠道的浏览量。

　　客单又可以相关到个人支付件数，关联率等，转化又可以和加购率、收藏率等等一级一级细分下去，最终找到各个数据的上升还是下降情况，从而找到原因。

　　（2）漏斗分析法

　　漏斗分析法，在运营中，特别是活动运营和增长运营中用到的最多了。

　　著名的AARRR生命周期五层漏斗理论，和漏斗分析法不谋而合，可以说漏斗理论就是漏斗分析法演变而来，通过数据的视觉呈现才是一个漏斗的形状。

　　在增长中，潜在用户——接触用户——停留用户——行为用户——有效用户——成交用户——二次成交用户——核心用户——自传播用户，每一个横线就是一个百分比，这些百分比从上到下排列就是一个漏斗了。

　　我么可以通过漏斗的变化，分析出运营中的短板，从而去优化。

　　最后一个就是四象限/矩阵分析法，这个工具在市场调查中，在竞品分析中可以说用到的最多，甚至于在管理工具里面也非常的实用。

　　（3）矩阵方法论

　　矩阵方法论，最核心的就是找到各个分析对象，比如网易云音乐的市场分析，找到它的竞品，比如：虾米音乐，酷狗音乐、百度音乐、QQ音乐等等。

　　然后找到两个维度，也就是横坐标和纵坐标的维度，比如：目标用户全部的年龄和专业度。专业年轻人（90/00），非专业年轻人（90/00），专业中老年人（70/80），非专业中老年人（70/80）四个象限就可以包括在了里面。

　　再比如：管理中的，把所有的员工分成价值观和能力两个维度，阿里巴巴就有了小白兔、野狗、老黄牛、与明星。

　　再比如：把竞争对手和我们之间的所有差距都列出来以后，每一个差距都根据重要性和紧迫性放在坐标里面，团队就有了目标和方向。

　　甚至于每一个差距的追赶都可以随时跟进，从坐标轴的这个点，往前挪到了这个点，比如：市场占有率、产品成交量每一个月都可以做一个递进，在坐标轴上用箭头指出来。

　　这也是四象限方法的用处。

　　当然很多人会说，数据分析哪有这么简单，的确，高手的数据分析比这个牛的多了多了。至少在excel上，很多高手轻松运用的函数我都不会，很多自动去网站采集数据的程序也不会写。但是对于简单的数据分析入门来说，我们普通的数据后台来源，一个简单的excel，就可以完成了。最多就是数据来源的寻找、积累、整理等需要一点点慢慢来。

　　其他的，真心没那么难，毕竟这些都是入门级别的数据分析，对于大部分运营来说，这些足够了。

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