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数据分析做运营(运营入门,从0到1搭建数据分析知识体系)
2022-11-17 22:51:59

运营入门,从0到1搭建数据分析知识体系

数据分析做运营(运营入门,从0到1搭建数据分析知识体系)
  数据分析在运营工作中无处不在,无论是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求职面试,数据分析都有一席之地。

  对于数据分析,我发现很多运营都有这样一些困惑:

  不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式;……

  其实,数据分析并没有大家想象的那么难!接触了很多数据从业者,总结了这篇文章,希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。

  一、概念:数据和数据分析

  其实大家一直都在接触数据和数据分析,但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查,问一些运营同学,下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。

  大部分人都知道把“4.报表”选上,但是很难有人会认为上面5个选项都是。其实这反映了一个很普遍的现象:很多人都会先入为主,认为数据就是各种表格、各种数字,例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识,它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。

  (一)什么是数据

  数据(data)是描述事物的符号记录,是构成信息或者知识的原始材料。这种哲学层次的定义,让数据的范围极大丰富,也符合目前“大数据”发展的需要。试想一下,现在很多搜索引擎做的 “图片识别”、“音频识别” 难道不是数据分析的一部分吗?

  作为一名互联网企业的运营从业者,我们接触到的数据可能没有那么复杂,但是也有很多类别。

  从数据的来源来看,可以分为企业外部数据和内部数据。外部数据主要包括社会人口、宏观经济、新闻舆情和市场调研数据;内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同,不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。

  那么我们常见的“信息”和“数据”有何不同?

  数据是信息的载体和表现形式;信息是数据的内涵,信息加载于数据之上。以书本和知识为例,书本属于数据概念范畴,知识属于信息概念范畴;书本是知识的一种载体和表现形式,知识是书本的内涵和升华。

  (二)什么是数据分析

  数据分析是指从数据中提取有用的信息,并指导实践。

  这里有两个点需要注意:首先,我们需要提取的是有用的信息,而不是自嗨;其次,这些信息需要用来指导实践,而不是流于形式。

  二、思路:方法论和方法

  很多新人入门数据分析的时候,要么胡子眉毛一把抓,要么无从下手。这都是缺少分析思路的表现,需要宏观的方法论和微观的方法来指导。

  三、流程:宏观、中观和微观

  (一)宏观

  1.中国古代朴素的分析哲学

  其实数据分析自古有之,中国古代很多名人从事的其实就是数据分析的工作;他们的名称可能不是数据分析师,更多的是“丞相”、“军师”、“谋士”,如张良、管仲、萧何、孙斌、鬼谷子、诸葛亮。他们通过 “历史统计”-“经验总结”-“预测未来” 为自己的组织创造了极大的价值,这是中国古代朴素的分析哲学的重要内容。

  2.精益创业的MVP理念

  风靡硅谷的精益创业,它推崇MVP(最简化可行产品)的理念,通过小步快跑的方式来不断优化产品、增长用户。

  在运营工作中,我们要大胆尝试,将想法转化成产品和运营方法。然后分析其中的数据,衡量产品或者运营的效果。如果好的话保持并大力推广,如果不好的话总结问题及时改进。在“构建-“衡量”-“学习”的不断循环中逐渐优化,这个流程是非常适合运营工作的。

  四、应用:体系和分析

  从业务增长的角度出发,我们可以身定做了一套数据分析体系,配合其内容工作的开展。

  第一点,内容定位。

  运营需要明确知道自己的目标或者KPI,然后选择一个核心关键指标(OMTM)进行监测。如果是创业公司,初期可能需要拉新,那么核心指标是注册用户数或者新访问用户数。如果是资讯媒体,注重影响力和覆盖面,那么核心指标应该是微信阅读数或者网页PV。

  第二点,用户画像。

  无论是哪一种运营岗位,都需要明确知道自己的(目标)用户是那些人?这些人都有哪些特征,他们的关注点和痛点是什么?如果你的用户是产品经理,那么可以尝试爬虫抓取产品经理网站上有关的问题,然后做文本分析:这是定量层面的分析。

  同时,通过调查访问和问卷调研,获取更加深入的用户特征信息:这是从定性层面的分析。

  第三点,持续监测。

  借助数据分析工具,对核心关键指标(OMTM)进行持续监测。对于指标异常情况,我们需要及时分析和改进。

  第四点,数据分析。

  统计和分析过往内容的数据,找出哪些内容、哪些标题、哪些形式、哪些渠道的效果更好,然后朝这方面不断优化。

  五、学习:业务、工具和资源

  (一)业务层面

  数据分析并没有想象中的高不可及,掌握好相应的概念、思路、流程,运营都可以做好数据分析。这里要着重强调一点,数据分析的目的是指导业务实践;脱离实践的数据分析、为分析而分析的数据分析都是在耍流氓。

  不同于职业的数据分析师和数据科学家,运营人员做好数据分析的前提是娴熟的业务理解。从业务的角度来说,数据不是数字,它是用户的心声。运营人员要从数据中发现问题,不断优化,提升用户体验、为用户创造更多的价值。

  (二)工具层面

  磨刀不误砍柴工,做好数据分析工具必不可少。我汇总了下面几种工具,运营可以结合自己的实际需要采用。

  Excel 是最常见、最基础的数据分析工具,Excel 里面的图表、函数、透视表能满足大家基本的需求。Access 是微软 office 系列套装的一部分,是一种小型的关系数据库;当excel数据量很大、表格之间各种关联、查询、更新频繁的时候,Access就是一种非常不错的选择。

  Python是一种高级的编程语言,近年来发展很快,它可以用来做数据分析、编程或爬虫;R语言是一种数据分析工具,在统计学中广泛使用。目前,Python被广泛用来编写爬虫程序,获取网上的信息,这是对运营人员非常有帮助的。

  Google Analytics、百度统计、友盟是常见的网站流量分析工具,Mixpanel、Heap、GrowingIO属于用户行为数据分析工具,较前者功能更加丰富、分析更细致。

  (三)资源层面

  运营入门数据分析,并不需要学习多么复杂的数学知识理论,更多的是将业务操作和数据分析结合起来。我这里推荐两个网站和两本书,希望有帮助。

  数据分析网(http://www.afenxi.com/ ):覆盖统计理论、数据分析方法、业务分析等内容。GrowingIO博客(

  https://blog.growingio.com/ ):GrowingIO数据分析、增长实践等内容。《谁说菜鸟不会数据分析》:数据分析入门知识汇总。《精益数据分析》:从精益创业的角度,诠释业务增长的分析方法和前言案例。
赵同学
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赵同学
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    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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