運營數據分析是什麼

A. 數據運營是什麼呢

‍‍數據運營，就是利用數據分析，得到隱藏在數據背後的業務規律，利用這些規則來給運營提供方向、方案、策略，並收集數據結果，進行不斷優化，從而提升運營的效率與效果。

6、撰寫報告

最後階段，就是撰寫數據分析報告，這是對整個數據分析成果的一個呈現。通過分析報告，把數據分析的目的、過程、結果及方案完整呈現出來，以供商業目的提供參考。‍‍

B. 運營數據如何進行分析

1、明確分析的目的和思路

運營是靠目標驅動，做事情帶有很強的目的性，同樣地，在數據分析方面也同樣遵循這個原則。對數據進行分析，最終的目的是什麼?我想要解決什麼樣的問題。

2、數據收集

運營數據收集，越詳細越好，所以在要求前期進行數據統計的時候就需要有關大局觀，將後期數據分析可能會用到的數據盡可能多地收集起來，以方便後期進行數據分析。

3、數據處理

對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，從大量的，雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對於解決問題有價值，有意義的數據。包括數據清洗，數據轉化、數據提取以及數據計算等處理方法。

4、數據分析

運用適當的數據分析的方法和工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論。

5、數據展現

對數據進行可視化地展現，盡可能地多用圖標、趨勢圖、餅圖等形式進行說明和解釋，能夠直觀地傳達出數據分析的結果和觀點。如果是最終數據是供自己參考，那麼在數據展現時，能夠清楚地了解到自己想要的數據，能夠從數據中得到一定的啟發即可。

如果是需要供領導作決策和參考，則需要表現數據的可視化，在數據圖標中做進一步的分析和說明。

6、撰寫報告，提出解決方案

如果是自己進行數據分析，則對數據進行分析處理後，發現數據變化的原因，並提出解決出現這個數據的解決辦法，投入優化和使用中。在多次測試中，找到解決問題的最優解。

C. 數據運營經驗：什麼是數據分析，怎麼做數據分

數據分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。
其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告等6個階段。
1、明確分析目的與框架
一個分析項目，你的數據對象是誰?商業目的是什麼?要解決什麼業務問題?數據分析師對這些都要瞭然於心。
基於商業的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的項目對數據的要求，使用的分析手段也是不一樣的。
2、數據收集
數據收集是按照確定的數據分析和框架內容，有目的的收集、整合相關數據的一個過程，它是數據分析的一個基礎。
3、數據處理
數據處理是指對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，它是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，也在一定程度上取決於數據倉庫的搭建和數據質量的保證。
數據處理主要包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
4、數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，為商業目提供決策參考。
到了這個階段，要能駕馭數據、開展數據分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常規數據分析方法，最基本的要了解例如方差、回歸、因子、聚類、分類、時間序列等多元和數據分析方法的原理、使用范圍、優缺點和結果的解釋;其二是熟悉1+1種數據分析工具，Excel是最常見，一般的數據分析我們可以通過Excel完成，後而要熟悉一個專業的分析軟體，如數據分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便於進行一些專業的統計分析、數據建模等。
5、數據展現
一般情況下，數據分析的結果都是通過圖、表的方式來呈現，俗話說：字不如表，表不如圖。。藉助數據展現手段，能更直觀的讓數據分析師表述想要呈現的信息、觀點和建議。。
常用的圖表包括餅圖、折線圖、柱形圖/條形圖、散點圖、雷達圖等、金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。
6、撰寫報告
最後階段，就是撰寫數據分析報告，這是對整個數據分析成果的一個呈現。通過分析報告，把數據分析的目的、過程、結果及方案完整呈現出來，以供商業目的提供參考。
一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容; 圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
另外，數據分析報告需要有明確的結論、建議和解決方案，不僅僅是找出問題，後者是更重要的，否則稱不上好的分析，同時也失去了報告的意義，數據的初衷就是為解決一個商業目的才進行的分析，不能舍本求末。

D. 運營的數據分析有多重要

主要分析以下數據：
一、根據淘寶指數分析以下相關數據；
1、輸入產品關鍵詞。進入頁面後，將首先看到市場趨勢，其次是市場細分。

2、在市場趨勢下，可以看到對應類目的搜索指數、成交指數，這兩個指數主要是根據淘寶、天貓的數據進行統計。其中，搜索指數是指數化的搜索量，反映搜索趨勢，成交指數則是由搜索帶來的成交量，反映的是成交趨勢。一般來說，可以通過這個數據了解目前所屬行業的整體情況，如果整個行業是在增長，說明這個時候進入是比較健康的。

3、再往下，可以看到搜索這個產品關鍵詞的買家的地域細分，了解潛在受眾的主要分布地區，這有利於後期直通車操作和鑽展投放。另外，也可以對客戶所在地區的風俗習慣有所了解，有利於後期客服拉近客戶距離，促進轉化。

4、人群定位包括了用戶性別、年齡、星座、愛好、買家等級和消費等級等，有利於掌櫃們分析用戶特徵和消費心理。以消費等級為例，如果還在糾結自己的定價是要往高端走還是往實惠走，但通過指數發現，搜索這個關鍵詞的用戶的消費等級絕大部分集中在偏低和中等上，那可能就要放棄高端定價了。後期策劃活動時，也要盡量做一些打折滿送之類的促銷。

5、除了市場趨勢外，掌櫃們還要關注市場細分。

6、市場細分會包括類目分布、人群偏好兩大部分。類目分布可以告訴你你所搜索的產品關鍵詞下包含了多少類目，每個類目的佔比有多大。在不同類目下，購買所搜索產品的人群偏好是什麼。

7、在人群偏好中，可以了解整個人群受眾最偏愛的品牌、商品及相關屬性，也可以選定不同人群特徵，了解不同人群的品牌偏好、商品偏好等。點擊不同品牌或商品，還可以展開圖片，進一步了解寶貝外觀，點擊進入其詳情頁，就近距離研究競爭對手的詳情頁設計和店鋪裝修了，知己知彼。
二、可以根據數據魔方分析以下數據；

1、數據魔方主要功能 ;

（1）淘詞功能：提供淘寶賣家專注行業的熱門關鍵詞，用以優化寶貝標題和直通車搜索詞，方便用戶自主搜尋和設置關鍵詞。

（2）消費者研究分析：可以分析流失消費者的去向以及消費者的消費偏好。

2、賣家可以用數據魔方數據做以下調整;

（1）店鋪定位：了解子行業何時進入競爭較小，子行業在其一級類目下的佔比，行業內賣家數量及地域等級分布。

（2）品牌定位：查看類目熱銷品牌和產品排行。

（3）產品定位：參考當前的熱銷寶貝，了解寶貝特性，從而發現消費者喜好。熱銷寶貝中最重要的就是爆款產品的透視，比如哪種品質和流量可以打造爆款，從而幫助賣家選擇更好的引流工具。

（4）產品熱銷特徵定位：涉及產品價格、款式細節、顏色、套餐搭配等非常具體的指標，是一家企業企劃部或者產品研發部需要重點關注的數據;還包括不同產品價格區間的成交情況，當一間店鋪的寶貝細分為引流款、爆款、基本款時，這三類產品不同的定價策略就可以參考行業的標價分布與行業的平均客單價分布趨勢。

（5）買家行為分析：買家的購買時段和來訪時段數據可以幫助賣家選擇寶貝上架時間和直通車活動，性別年齡分布可以幫助了解實際消費群體的人口統計特徵。

（6）行業熱門搜索分析：查看商品的熱搜趨勢。
三、可以根據生意參謀分析以下數據；
1、看清店鋪經營狀況：人(流量)、貨(商品)、錢(交易)。

2、提升精細化運營能力：實時直播(及時性)、無線專題(多終端)、競爭情報(結合行業)。

E. 運營數據分析報告框架有哪些內容

1、項目背景和項目進度

項目背景，需要簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼。項目進度，需要綜述項目的整體進程，以及目前的情況。這兩點其實沒什麼可說的，如果對象是項目成員，可以寫簡單一些，如果對象是對項目不了解的人，則需要多寫 一些，但還是要盡量用最簡單的話，跟別人講明白。

2、名詞解釋和數據獲取方法

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義。這點是很多人忽略的，其實很多時候數據的誤解都是因為對指標沒有統一的定義。舉例而言，點擊率可以是點擊次數/瀏覽次數，也可以是點擊人數/瀏覽人數。人數可能按訪問去重，也可能按天去重。如果沒有清晰的解釋，不同人理解不同，對整個數據的可讀性就大打折扣。

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題。原始數據往往有一些缺憾，要經過數據清洗剔除雜訊，也需要部分假設進行數據補全。數據清洗和數據補全的方法需要跟匯報對象說明並且獲得認可，讓對方對於置信度有一個估計。

3、數據概覽和數據拆分

數據概覽，需要有重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋。

數據拆分，需要根據需要拆分不同的維度，作為細節補充。

這里基本上就是之前說的數據分析方法了。如果需要對方知道對比或者趨勢，則使用圖，如果需要對方知道具體數據，則使用表。表格對需要強調的數字要做明顯標識。需要注意的點是：核心指標要少而關鍵，拆分指標要有意義且詳細。同時如果是PPT的話，每頁說明白一個結論或者解釋清楚一個趨勢足以。關鍵性結論要用一句話能說清楚。

4、結論匯總和後續改進

結論匯總，基本是對之前數據分析階段的數據進行匯總，形成完整的結論。

後續改進，需要在數據分析的結論和問題的基礎上，對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。

5、致謝和附件

致謝是對項目組合相關協助部門的致謝，基本上對於項目組和相關協助部門而言，也希望自己的工作或者積極配合能看到有效的數據結果。在之後的合作中，也會更加融洽。

附件是需要附贈更多沒有必要在數據報告中體現但是仍然有價值的數據。對於PPT而言，這部分也可以放在PPT致謝之後，與會同事有疑問，可以隨時翻到最後解釋。

F. 運營數據分析主要分析哪些方面

1、引流

通過分析PV、UV、訪問次數、平均訪問深度、跳出率等數據來衡量流量質量優劣。

目的是保證流量的穩定性，並通過調整，嘗試提高流量。

2、轉化

完成引流工作後，下一步需要考慮轉化，這中間需要經歷瀏覽頁面—注冊成為用戶—登陸—添加購物車—下單—付款—完成交易。

每一個環節中都會有用戶流失，提高各個環節的轉化率是這一塊工作的最核心——轉化率的提升，意味著更低的成本，更高的利潤。

3、留存

通過各個渠道或者活動把用戶吸引過來，但是過一段時間就會有用戶流失走掉，當然也會有一部分用戶留下來，留下來這部分用戶就叫做留存用戶。

4、復購

有調查數據顯示：一個滿意的用戶會帶來8筆潛在生意，不滿意的用戶可能會影響25個人的購買意願，可見回頭客多麼重要。

復購率可以分為“用戶復購率”和“訂單復購率”，此外，“用戶回購率”意義與復購率相似，也在此范圍內。

G. 數據運營主要是做什麼的呢

‍‍數據運營，就是利用數據分析，得到隱藏在數據背後的業務規律，利用這些規則來給運營提供方向、方案、策略，並收集數據結果，進行不斷優化，從而提升運營的效率與效果。

6、撰寫報告

最後階段，就是撰寫數據分析報告，這是對整個數據分析成果的一個呈現。通過分析報告，把數據分析的目的、過程、結果及方案完整呈現出來，以供商業目的提供參考。‍‍

H. 數據分析行業中的數據運營是怎麼一回事

現在由於物聯網和大數據的蓬勃發展，使得數據分析行業異常火爆，現在市場上的數據分析行業的崗位是非常多的，比如說包括數據工程師、數據運維、數據分析師、數據運營、產品數據方向等，一般工程師都是搞開發的，都是需要理工科的專業背景，但是對於文科生，如果想進入數據分析行業，只能建議大家去搞數據運營方面，做了數據運營也能夠學會很多的知識。那麼大家知道不知道數據分析行業中的數據運營是怎麼一回事。
首先給大家說說數據運營的日常工作內容吧，一般來說，數據運營能夠建立運營核心數據指標體系，形成口徑規范表；開展競品調研工作，對競品的運營策略進行分析，並提出相應措施；包括建立數據體系、建立數據統計平台、日常監測、專項分析、用戶模型。如果公司已經有數據統計平台了，則要進行平台的迭代和優化。根據運營核心數據指標體系，建立日報、周報、月報等報表；建立數據平台, 進行數據監測, 發現異常、分析原因、提出建議；建立用戶畫像，對用戶進行分級，從而進行精準營銷；監測營銷活動效果，發現問題調整策略，對活動進行迭代；
數據運營對於技能的要求是什麼呢？首先來說，數據分析的崗位要求是熟練使用Excel、sql、spss等數據分析軟體，如果會使用Python更佳，當然還需要學習其他的邏輯知識，以及培養數據敏感等素質。就平時的工作來說，用到最多的就是excel、SQL，如果在金融公司會比較常用spss。所以如果想從事數據運營，excel要精通，sql要熟練，Python是加分項。大家在學習的時候一定要多多的注意上面知識的學習，這樣才能夠勝任這份工作。
一般來說，數據運營是和業務緊密結合的職位，因此核心工作是，通過業務數據，給運營和產品提出優化建議。無論是日常監測、用戶分析，還是其他潛在規律的挖掘，都是圍繞著運營指標來做的。
通過上面的內容，我們不難發現數據分析行業中的數據運營工作和其他的崗位想必簡直不要太簡單，所以說，文科生也是可以學數據分析知識的，在數據分析中，上面提到的內容都是很基礎很好學的，大家在學習的時候多用心，這樣才能夠做好數據運營。

I. 運營數據分析目的有哪些

1、分析現狀

分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環境下，我們的產品市場佔有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什麼，競品的發展現狀如何，我們和競爭對手相對，優勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬於對於現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。

2、分析原因

分析原因是數據運營者用的比較多的了，做運營的人，在具體的業務中，不光要知道怎麼了，還需要知道為什麼如此。在業務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，並給出解決辦法，這些就是分析原因。

3、預測未來

數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對於產品的運營者來說至關重要。作為運營者，可根據最近一段時間產品的數據變化，根據趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，並用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現數據驅動業務增長。

J. 運營數據分析崗位職責有哪些

運營數據分析崗位職責：

負責業務數據監控、收集、整理、分析、報表製作;

及時、准確地提供、反饋各渠道數據並負責與渠道方核對;

整理日常運營數據，對公司後台數據進行審核並記錄，協助撰寫數據報告;

協助用戶運營，產品推廣等其他工作;

任職資格：

認真踏實，注重細節，能嚴謹、不急躁的處理數據;

較強的數據敏感性，開闊的思維和視野，能通過數據分析發現業務規律;

嚴格要求自己，並且可以在工作過程中不斷提升自己，積極主動學習;

熟練操作Word、Excel、PowerPoint等辦公軟體;

有p2p行業相關工作經驗者優先考慮。