运营数据分析是什么

A. 数据运营是什么呢

‍‍数据运营，就是利用数据分析，得到隐藏在数据背后的业务规律，利用这些规则来给运营提供方向、方案、策略，并收集数据结果，进行不断优化，从而提升运营的效率与效果。

6、撰写报告

最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。‍‍

B. 运营数据如何进行分析

1、明确分析的目的和思路

运营是靠目标驱动，做事情带有很强的目的性，同样地，在数据分析方面也同样遵循这个原则。对数据进行分析，最终的目的是什么?我想要解决什么样的问题。

2、数据收集

运营数据收集，越详细越好，所以在要求前期进行数据统计的时候就需要有关大局观，将后期数据分析可能会用到的数据尽可能多地收集起来，以方便后期进行数据分析。

3、数据处理

对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，从大量的，杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对于解决问题有价值，有意义的数据。包括数据清洗，数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。

4、数据分析

运用适当的数据分析的方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论。

5、数据展现

对数据进行可视化地展现，尽可能地多用图标、趋势图、饼图等形式进行说明和解释，能够直观地传达出数据分析的结果和观点。如果是最终数据是供自己参考，那么在数据展现时，能够清楚地了解到自己想要的数据，能够从数据中得到一定的启发即可。

如果是需要供领导作决策和参考，则需要表现数据的可视化，在数据图标中做进一步的分析和说明。

6、撰写报告，提出解决方案

如果是自己进行数据分析，则对数据进行分析处理后，发现数据变化的原因，并提出解决出现这个数据的解决办法，投入优化和使用中。在多次测试中，找到解决问题的最优解。

C. 数据运营经验：什么是数据分析，怎么做数据分

数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。
其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
1、明确分析目的与框架
一个分析项目，你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。
基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集
数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。
到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现
一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6、撰写报告
最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。
一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容; 图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析，不能舍本求末。

D. 运营的数据分析有多重要

主要分析以下数据：
一、根据淘宝指数分析以下相关数据；
1、输入产品关键词。进入页面后，将首先看到市场趋势，其次是市场细分。

2、在市场趋势下，可以看到对应类目的搜索指数、成交指数，这两个指数主要是根据淘宝、天猫的数据进行统计。其中，搜索指数是指数化的搜索量，反映搜索趋势，成交指数则是由搜索带来的成交量，反映的是成交趋势。一般来说，可以通过这个数据了解目前所属行业的整体情况，如果整个行业是在增长，说明这个时候进入是比较健康的。

3、再往下，可以看到搜索这个产品关键词的买家的地域细分，了解潜在受众的主要分布地区，这有利于后期直通车操作和钻展投放。另外，也可以对客户所在地区的风俗习惯有所了解，有利于后期客服拉近客户距离，促进转化。

4、人群定位包括了用户性别、年龄、星座、爱好、买家等级和消费等级等，有利于掌柜们分析用户特征和消费心理。以消费等级为例，如果还在纠结自己的定价是要往高端走还是往实惠走，但通过指数发现，搜索这个关键词的用户的消费等级绝大部分集中在偏低和中等上，那可能就要放弃高端定价了。后期策划活动时，也要尽量做一些打折满送之类的促销。

5、除了市场趋势外，掌柜们还要关注市场细分。

6、市场细分会包括类目分布、人群偏好两大部分。类目分布可以告诉你你所搜索的产品关键词下包含了多少类目，每个类目的占比有多大。在不同类目下，购买所搜索产品的人群偏好是什么。

7、在人群偏好中，可以了解整个人群受众最偏爱的品牌、商品及相关属性，也可以选定不同人群特征，了解不同人群的品牌偏好、商品偏好等。点击不同品牌或商品，还可以展开图片，进一步了解宝贝外观，点击进入其详情页，就近距离研究竞争对手的详情页设计和店铺装修了，知己知彼。
二、可以根据数据魔方分析以下数据；

1、数据魔方主要功能 ;

（1）淘词功能：提供淘宝卖家专注行业的热门关键词，用以优化宝贝标题和直通车搜索词，方便用户自主搜寻和设置关键词。

（2）消费者研究分析：可以分析流失消费者的去向以及消费者的消费偏好。

2、卖家可以用数据魔方数据做以下调整;

（1）店铺定位：了解子行业何时进入竞争较小，子行业在其一级类目下的占比，行业内卖家数量及地域等级分布。

（2）品牌定位：查看类目热销品牌和产品排行。

（3）产品定位：参考当前的热销宝贝，了解宝贝特性，从而发现消费者喜好。热销宝贝中最重要的就是爆款产品的透视，比如哪种品质和流量可以打造爆款，从而帮助卖家选择更好的引流工具。

（4）产品热销特征定位：涉及产品价格、款式细节、颜色、套餐搭配等非常具体的指标，是一家企业企划部或者产品研发部需要重点关注的数据;还包括不同产品价格区间的成交情况，当一间店铺的宝贝细分为引流款、爆款、基本款时，这三类产品不同的定价策略就可以参考行业的标价分布与行业的平均客单价分布趋势。

（5）买家行为分析：买家的购买时段和来访时段数据可以帮助卖家选择宝贝上架时间和直通车活动，性别年龄分布可以帮助了解实际消费群体的人口统计特征。

（6）行业热门搜索分析：查看商品的热搜趋势。
三、可以根据生意参谋分析以下数据；
1、看清店铺经营状况：人(流量)、货(商品)、钱(交易)。

2、提升精细化运营能力：实时直播(及时性)、无线专题(多终端)、竞争情报(结合行业)。

E. 运营数据分析报告框架有哪些内容

1、项目背景和项目进度

项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。

2、名词解释和数据获取方法

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。

3、数据概览和数据拆分

数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。

数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

4、结论汇总和后续改进

结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。

后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

5、致谢和附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。

F. 运营数据分析主要分析哪些方面

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

4、复购

有调查数据显示：一个满意的用户会带来8笔潜在生意，不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿，可见回头客多么重要。

复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”，此外，“用户回购率”意义与复购率相似，也在此范围内。

G. 数据运营主要是做什么的呢

‍‍数据运营，就是利用数据分析，得到隐藏在数据背后的业务规律，利用这些规则来给运营提供方向、方案、策略，并收集数据结果，进行不断优化，从而提升运营的效率与效果。

6、撰写报告

最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。‍‍

H. 数据分析行业中的数据运营是怎么一回事

现在由于物联网和大数据的蓬勃发展，使得数据分析行业异常火爆，现在市场上的数据分析行业的岗位是非常多的，比如说包括数据工程师、数据运维、数据分析师、数据运营、产品数据方向等，一般工程师都是搞开发的，都是需要理工科的专业背景，但是对于文科生，如果想进入数据分析行业，只能建议大家去搞数据运营方面，做了数据运营也能够学会很多的知识。那么大家知道不知道数据分析行业中的数据运营是怎么一回事。
首先给大家说说数据运营的日常工作内容吧，一般来说，数据运营能够建立运营核心数据指标体系，形成口径规范表；开展竞品调研工作，对竞品的运营策略进行分析，并提出相应措施；包括建立数据体系、建立数据统计平台、日常监测、专项分析、用户模型。如果公司已经有数据统计平台了，则要进行平台的迭代和优化。根据运营核心数据指标体系，建立日报、周报、月报等报表；建立数据平台, 进行数据监测, 发现异常、分析原因、提出建议；建立用户画像，对用户进行分级，从而进行精准营销；监测营销活动效果，发现问题调整策略，对活动进行迭代；
数据运营对于技能的要求是什么呢？首先来说，数据分析的岗位要求是熟练使用Excel、sql、spss等数据分析软件，如果会使用Python更佳，当然还需要学习其他的逻辑知识，以及培养数据敏感等素质。就平时的工作来说，用到最多的就是excel、SQL，如果在金融公司会比较常用spss。所以如果想从事数据运营，excel要精通，sql要熟练，Python是加分项。大家在学习的时候一定要多多的注意上面知识的学习，这样才能够胜任这份工作。
一般来说，数据运营是和业务紧密结合的职位，因此核心工作是，通过业务数据，给运营和产品提出优化建议。无论是日常监测、用户分析，还是其他潜在规律的挖掘，都是围绕着运营指标来做的。
通过上面的内容，我们不难发现数据分析行业中的数据运营工作和其他的岗位想必简直不要太简单，所以说，文科生也是可以学数据分析知识的，在数据分析中，上面提到的内容都是很基础很好学的，大家在学习的时候多用心，这样才能够做好数据运营。

I. 运营数据分析目的有哪些

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何，我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用的比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

J. 运营数据分析岗位职责有哪些

运营数据分析岗位职责：

负责业务数据监控、收集、整理、分析、报表制作;

及时、准确地提供、反馈各渠道数据并负责与渠道方核对;

整理日常运营数据，对公司后台数据进行审核并记录，协助撰写数据报告;

协助用户运营，产品推广等其他工作;

任职资格：

认真踏实，注重细节，能严谨、不急躁的处理数据;

较强的数据敏感性，开阔的思维和视野，能通过数据分析发现业务规律;

严格要求自己，并且可以在工作过程中不断提升自己，积极主动学习;

熟练操作Word、Excel、PowerPoint等办公软件;

有p2p行业相关工作经验者优先考虑。