分析数据运营基本常识 数据运营岗位职责是什么
在互联网的时代 , 运营的种类亦是越来细分 。目前我们常见的“分享”也大多是针对BD(商务)与渠道运营、活动运营 。运营是一个低门槛的职业 , 越来越多的大学毕业生投入进来 , 但是运营又是一个难进阶的职业 , 故有道词典运营汤总监说过:1万人出一个好产品 , 10万人出一个好运营 。
不管你是做哪方面的运营 , 你必须掌握的数据分析的基本技巧 。
为什么要数据运营?
在大数据时代的熏陶下 , 数据已经充满了整个行业 。数据对于产品的发展及未来已经无可替代 , 数据成为了产品发展的主要支撑 。
日常工作中 , 数据分析的三大作用如下:
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目前 , 我们常涉及到是现状分析与原因分析 。这两块也基本上满足我们日常工作 。要想进阶 , 就必须学着去预测分析 。根据庞大的数据 , 预测未来的数据走向、会发生什么 。
如何获取数据?
目前的数据获取方式有两种:
第一种:自己埋点 。主要步骤为制定埋点规则→开发时加入统计代码→搭建数据查询平台 。
第二种:利用第三方统计工具 。如百度统计、友盟 。
数据运营的主要职责就是数据分析 。数据分析就是从庞大的、杂乱无章的数据中分析有价值的数据规律及产品问题 , 从而帮助决策与优化 。
那么问题来了 , 我们如何去开展数据分析呢 。
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明确分析目的和思路
数据分析 , 目的必须明确 , 不然你做出的数据必定没价值或者价值不大 。你的数据分析的受众是谁?是针对产品的优化 , 还是向领导的日常数据汇报 。不同的受众 , 有不同的数据侧重点 。然后理清思路;需要哪些数据支撑、数据怎么呈现、数据背后反馈的真相、怎样做达到分析的目的 。
数据收集
数据来源众多 , 主要有:
竞品分析及同行分析
自家的数据查询平台
互联网 , 大数据分析平台
市场调研 , 如调查问卷
数据处理
从庞大的、杂乱无章的数据中分析有价值的数据规律 , 就需要对数据进行处理 。数据处理也是数据分析的前提 。
数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算 , 这是数据处理中部分方法 。
数据分析
数据分析多是由软件来完成 。一般数据分析我们可以用excel来完成 , 高级的数据则需要spss、sas等专业的数据分析软件来完成 。
数据分析的方法有:pest分析法、5w2h分析法、逻辑树分析法、4P营销理论及用户行为理论 。后期我们再进行详细解读 。
数据展现
日常生活 , 我们一般通过表格和图形的方式来展现 。但是记住一点:表不如图来的直观 。
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日常我们常用的图表有柱状图、条形图、饼状图、折线图、散点图等 。
报告撰写
一份好的数据分析报告具备的特点:图文并茂、层次清晰、结论明确、建议方案 。
【分析数据运营基本常识 数据运营岗位职责是什么】图文并茂 , 可以让受众更易接受、更形象、直观的了解问题和结论
层次清晰 , 主次分析 , 让阅读者有一种带入感与正确理解报告
结论明确 , 之前的所有数据和内容都是为结论做铺垫
建议方案 , 一份好的数据分析报告不仅仅是能得出结论 , 更是能发现问题 , 并且给出合理的建议或优化方案 。
一般分析的载体为psd、ppt 。
数据分析人员必须要有严谨负责的态度 。错误的数据报告会给观众传递出错误的信息 。同时 , 需要有创新的思维 , 竞品分析多了 , 我们的思维很容易受到局限 , 时常的提醒自己与反思很重要 。
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