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2020-12-11 16:50:16 阅读（187）
事实上，操作通常关注哪些数据是不合理的，因为每个操作都有不同的主要责任，因为他们负责不同的产品。因此，不可能每个人都关注同样的数据。如果大致概括，可能是这样。1、作为一名内容运营商，每天可能需要注意的是：内容的数量：X用户发送Y内容，当月有多少用户发送多少内容？内容质量：用户会看到每个内容的平均/峰值/谷值？互动怎么样？2、作为用户运营商，每天可能要关心的是：用户规模：新注册用户是多少？活动情况如何？用户活动：有多少用户登录？访问多少页面？平均步长有多长？等等...其实这些内容都是在《从零开始操作》里提到的，所以我真的不想重复。事实上，数据本身并不重要。通过已知的数据进行一些分析是很重要的。事实上，这些分析将对你的实际工作和未来指导具有巨大的价值。故事时间到了，作者现在在一家叫做「斑马」做互联网车。「斑马」第一款互联网汽车是三款搭载斑马车的荣威RX5车型。这辆车更有趣的是，它可以通过手机作为遥控器远程控制车辆，比如开窗、关窗、开门、关门、打开空调座椅。。。最近，数据中出现了一个非常有趣的现象。移动客户端活跃用户的峰值最近出现在8月中下旬，然后开始波动。于是，笔者把手下的孩子叫了过来。于是我让小六儿回去仔细看数据。第二天，小刘还是来找我：事实上，手机客户活跃用户波动，我基本上敢肯定是因为秋天过后，温度逐渐下降，用户需要远程打开空调动机，加上当前版本的手机客户是工具，缺乏产品功能和操作点来提高用户粘性。因此，当没有遥控车辆的需求时，用户自然会降低活动。我对小刘儿说：数据实际上是相同的数据，但每个人都能看到不同的东西。不是数据，而是分析其实，谈数据。数据本身并不重要。因为，确保数据的准确性和及时性并不是操作中最关心的问题。操作需要关注的是如何通过数据的外观来分析一些结论，甚至从一些结论中推断出一些方法。正如上述故事所提到的，分析原因只是第一步。第二步是什么？了解到产品本身的工具性太强，应提出增加娱乐因素，以提高用户粘性，否则手机客户端是一个难以干预操作的区域。我希望当每个人都在讨论数据分析时，他们不仅关注核心KPI指标和辅助指标之间的关系。还应考虑数据背后的价值、问题和机会。这就是数据分析的初衷，不要忘记。要真正实现基于数据的分析，必须具备以下条件：1、在业务的最后一个故事中，如果你不了解业务之间的关系，你就不会考虑跨端数据的确认。2、更不用说了解每个数据之间的上下游关系和关联关系了。头痛很简单，但事实上，它往往不会有很好的效果，因为关联关系不清楚。3、大多数时候，使用多个辅助数据作为支持同步验证分析的结果是推测，此时需要其他数据作为辅助验证的方法和证明。就是如此。
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