对于运营来说，数据分析能力是标准配置，在运营工作的任何一个环节中，数据都是最重要的。只有借助数据，才能够更好的掌握运营方法论，也才能够更好的做好运营，如果没有数据，那运营就是无根之源，不能长久，尤其是在已经进入到精细化运营的今天。
数据分析步骤：建立科学化分析流程
科学化数据分析流程主要分为六个步骤
1.需求分析：问题定位，需求拆解
2.数据收集：数据库数据，爬虫数据，其他埋点数据等
3.数据处理：根据需求对获取的数据进行处理，方便后续分析
4.数据分析：针对业务指标体系，利用数据模型进行数据分析
5.数据可视化：表格，BI工具等
6.数据分析报告：PPT制作
常见的数据分析方法
01
指标分析法
比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等，它们各自代表着数据的某些含义，比如最大销量，平均阅读量等都可以辅助我们进行数据分析。
02
对比分析法
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。
03
结构分析法
结构分析法是指被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。一般某部分的比例越大，说明其重要程度越高，对总体影响越大。
04
漏斗分析法
漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。
05
留存分析法
留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。
06
分组分析法
分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
07
矩阵分析法
矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。
08
关联分析法
关联分析法是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等
用户运营数据分析指标：数据分析的基础
用户运营就是抓各种用户数据，主要可以分为基础数据、行为数据、活动数据、推广数据这四大类。
01
用户运营相关指标
1.用户增长指标
2.用户留存指标
公式：UR=(SNU/NU)*100%
3.用户流失指标
4.用户唤醒指标
02
用户行为相关指标
1.黏性指标：访问频率和访问间隔时间
2.活跃指标：平均停留时长和平均访问页面数
3.产出指标：订单数和客单价（电商行业），曝光量、点击量和转化量（新闻产品）
4.裂变指标：用户邀新数据
03
活动评估指标
1.一般活动指标有PV、UV、点击率、转化率、分享率、人均时长、ROI等
2.特别关注ROI指标，即投资回报率，
ROI=收益/成本 ×100%
04
推广数据
1.渠道数据：包括流量、成本
2.转化数据：主要考核ROI
9个数据分析思维
01
分类思维
什么是分类思维？其实理解起来很简单，就像你们所想的那样，把具有相同性质的数据放到一起。所做的事情就是把混乱的数据变得更加有序。
02
矩阵思维
矩阵思维是分类思维的拓展和演绎，它不再局限于用量化指标来进行分类。许多时候，我们没有详尽的数据可供精确分析，是可以通过选取某些重要指标组合成矩阵，大致可以将研究对象分成三六九等，然后指导我们进行下一步动作。比较经典的矩阵思维当属“波士顿矩阵”
03
漏斗思维
漏斗分析是一套基于提前定义好的行为事件的流程式分析，它能够科学反映用户行为路径或者从起点到终点各阶段用户转化率情况的分析模型。漏斗分析广泛应用于用户行为路径、流量监控和产品目标转化等场景中。
04
相关思维
我们观察指标，不仅要看单个指标的变化，还需要观察指标间的相互关系！相关思维的运用比较广泛，它可以帮助我们找到最重要的数据。我们可以计算能收集到的多个指标间的相互关系，挑出与其他指标相关系数都相对较高的数据指标，分析它的产生逻辑，对应的问题，并评估信度和效度，若都满足标准，这个指标就能定位为核心指标！
05
逻辑树思维
麦肯锡分析问题最常使用的工具就是“逻辑树”。麦肯锡逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是将所要研究的问题分解为一个个子问题，从最高层开始，并逐步向下扩展。
06
时间序列思维
很多问题，我们找不到横向对比的方法和对象，那么，和历史上的状况比，就将变得非常重要。这种方式容易排除掉一些外在的干扰，尤其适合创新型的分析对象，比如一个新行业的公司，或者一款全新的产品。
时间序列的思维有三个关键点：一是距今越近的时间点，越要重视；二是要做同比；三是异常值出现时，需要重视
07
循环/闭环思维
循环／闭环的概念可以引申到很多场景中，比如业务流程的闭环、用户生命周期闭环、产品功能使用闭环、市场推广策略闭环等等。业务流程的闭环是管理者比较容易定义出来的，列出公司所有业务环节，梳理出业务流程，然后定义各个环节之间相互影响的指标，跟踪这些指标的变化，能从全局上把握公司的运行状况。
08
测试／对比思维
A/B Test，简单点说，就是有A、B两个设计方案或版本，在现有认知下不确定哪种方案更优，这时候可以通过小范围发布，得到并比较这两个版本关键核心数据，最后通过数据决定哪种方案更优，然后进行正式发版。
09
指数化思维
指数化思维，是指将衡量一个问题的多个因素分别量化后，组合成一个综合指数（降维），来持续追踪的方式。指数化的好处非常明显，一是减少了指标，使得管理者精力更为集中；二是指数化的指标往往都提高了数据的信度和效度；三是指数能长期使用且便于理解。
用户研究象限：腾讯用户体验研究方法
01
问卷法
它是以书面形式向特定人群提出问题，并要求被访者以书面或口头形式回答来进行资料搜集的一种方法。
02
可用性测试
可用性测试是指在设计过程中被用来改善产品的可用性的一系列方法。在典型的可用性测试中，用户研究员会根据测试目标设计一系列操作任务，通过测试5～10名用户完成这些任务的过程来观察用户实际如何使用产品，尤其是发现这些用户遇到的问题及原因，并最终达成测试目标。在测试完成后，用户研究员会针对问题所在，提出改进的建议。
03
眼动测试
眼动测试就是通过眼动仪记录用户浏览页面时视线的移动过程及对不同板块的关注度。通过眼动测试可以了解用户的浏览行为，评估设计效果。
04
用户访谈
与问卷不同，在访谈中可以与用户有更长时间、更深入的交流，通过面对面沟通、电话等方式都可以与用户直接进行交流。
05
焦点小组
焦点小组是用户研究项目中常见的研究方法之一，依据群动力学原理，一个焦点小组应由6～8人组成，在一名专业的主持人的引导下，以一种无结构或半结构的形式，对某一主题或观念进行深入讨论，从而获取相关问题的一些创造性见解。
06
用户画像
一个可信的、易于理解的用户模型需要贯穿在开发流程中，它应该是一个鲜明的形象，就像生活中的某个人，我们可以通过与他建立关系来理解和分析用户需求。
07
数据分析
数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
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