合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据。

数据分析是一项精细的操作工作，必须建立系统的思维，不要盲目分析，粗略分析。对于操作数据分析，我相信很多小伙伴都会有以下问题：面对异常数据，“好像做了什么？”好像发生了什么？因此，主观猜测可能会产生影响？不知道如何分析数据报表？我不知道该分析什么。数据分析作为操作中最基本的技能，是否真正发挥其价值，合格的操作必须是数据驱动操作，而不是操作驱动数据！1、从单一维度到系统思维，是数据分析必须做出的转变！您需要一个系统的数据框架来进行数据分析！当我们考虑问题时，我们会遵循一个想法，从宏观到微观，从整体到局部，数据分析也不例外。不用说，数据分析在产品运营中的地位。数据分析必须基于对产品数据系统的详细了解。在进行数据分析时，我们需要在心中建立数据系统。产品数据维度系统可分为宏观数据、中观数据和微观数据三个层次：上述数据分析纬度不包括我们操作的产品的所有数据纬度。在进行数据分析时，我们需要根据自己的产品情况进行有用的数据筛选。当然，在提出背景需求时，操作必须是基本数据需求，如用户概况数据和PV数、UV数、UID数、启动次数、保留率、跳出率、页面访问路径等。许多运营商在提高数据背景需求时提出大量数据，大量数据涉及复杂的定义和计算，只会增加背景数据的计算压力，实际使用操作分析不大，但会影响数据的查看效率。操作数据分析可以根据后台基础数据结合Excel表格导出功能和第三方数据平台进行辅助分析，既能降低后台数据开发成本，又能大大提高数据分析效率。操作数据分析可以根据后台基础数据结合Excel表格导出功能和第三方数据平台进行辅助分析，不仅可以降低后台数据开发的成本，还可以大大提高数据分析的效率。2、数据分析需要以目标为导向，学会逐步分割数据维度，以结构化思维进行全面系统的操作数据分析。在进行产品操作数据分析时，我们可以遵循以下想法：1。确定数据分析目标2。明确数据目标的关键影响维度拆卸3。找出不同数据纬度之间的关联关系，建立数据关系模型4。发现问题数据和原因5。对问题数据影响维度进行相应的优化，如分析天猫商店利润，商店运营最关注的是营业额，但最重要的是盈利能力，根据上述思路进行分析：①数据分析目标：店铺利润分析②维度拆解决定数据目标的关键影响：③找出不同纬度维度之间的相关关系，建立数据分析模型：利润=销售-成本=流量*转换率*客户单价-（商店固定成本 运营成本 货品成本 人员成本)。④根据数据模型发现问题数据：实现商店利润（L）额最大化：L（max）=R（max）-C（min）如果商店赔钱，那一定是R＜C，也就是说，成本大于收入。我们假设有以下情况：根据上述假设，我们可以得出结论，如果商店在合理的成本下遭受损失，销售额太低，由于流量转化率低，销售额不高。因此，在这种情况下，我们需要做的是提高商店的转化率。⑤对问题数据影响维度进行相应的优化：通过以下方面提高转化率：提高产品包装优化细节页面图片，介绍文案优化消费者订单支付路径和体验，提高客户服务水平和订单推广技能，如全减少、全礼品、折扣等。我们继续以产品运营为例，例如，我们突然发现，有一天产品的DAU增长率会增加。根据以上分析思路，我们进行了相应的梳理：3、数据分析更注重多个数据维度之间的关系，而不是单个数据产生的因果关系！数据分析模型是通过影响关键指标的数据维度来建立的。数据分析模型是通过影响关键指标的数据维度之间的相关关系来建立的。例如，我们以公共账户运营为例。公共账户运营的关键指标是粉丝数量和文章阅读量，粉丝数量和文章阅读量肯定有很多影响纬度。这些纬度之间也有相应的影响关系，具体如下：在进行官方账户操作时，您可以尝试整理所有影响文章阅读量的数据，然后筛选一些相对有用的数据维度，然后建立相关系。在实际操作过程中，很多操作伙伴每周只关注推送了多少篇文章，增加了多少粉丝。事实上，他们也应该关注一些细节和数据，如文章标题、内容长度、内容类型与阅读量和转发量的关系，推送时间和频率对阅读量和粉丝增减的影响；此外，还有图形、纯文本、文章图片数量、公共账户单图形推送、多图形推送、标题推送和非标题推送对阅读量的影响，需要在操作过程中考虑，养成记录这些数据的习惯。在社区运营过程中，最基本的模型是用户的金字塔模型。金字塔模型的建立是基于用户的活动和贡献值。金字塔模型将用户分为几个层次。用户价值越高，贡献值越高。当然，用户金字塔模型的建立不能是固定的，但根据具体的社区数据情况，层次划分和每个层次的比例会有所不同，每个层次的具体需求和操作模式也会有所不同。例如，以K12教育社区的运营为例：社区发布量的核心数据指标与整个社区的用户数量、用户水平比例、用户水平转换、各级用户行为、用户粘性、社区内容质量、内容显示和推送有一定的关系。例如，以K12教育社区的运营为例：社区发布量的核心数据指标与整个社区的用户数量、用户水平比例、用户水平转换、各级用户行为、用户粘性、社区内容质量、内容显示和推送有一定的关系。因此，在社区运营过程中，应不断促进各影响维度与社区发布量之间的积极关系。那么如何建立社区发帖量与其他数据维度的关系呢？超哥试图做一个简单的梳理，相应的数据维度并不全部包含，这个关系图仍然需要改进，这里只是给出一个梳理的想法，具体如下：4、做操作一定要讲数据分析培养成潜意识行为，操作过程中的所有行为和手段都可以数据化，数据驱动操作。①培养数据分析的系统思维数据分析通常有两个方向，一个是自上而下，另一个是自下而上。前面提到的自上而下的想法，具体的想法是：建立数据分析目标——目标影响维度拆解——建立数据维度相关关系——发现问题数据和原因——问题数据优化，建立多用户产品数据分析系统或模型，确保数据分析的全面性。自下而上的数据分析思路主要用于发现现有数据报表中的数据问题。具体思路是：异常数据发现-异常数据影响因素-影响因素与问题数据之间的关系-发现异常数据的原因-发现异常数据的解决方案。②除了掌握正确的数据分析方法外，还要每天阅读数据，每天分析数据，用数据说话。③养成数据记录习惯在操作过程中会有很多细节数据，需要记录这些数据。当记录的数据条数积累到一定程度时，可以通过汇总的数据找到相应的数据规律，如社区UGC帖子、热帖子、精品帖子的记录、新闻中心PUSH的数据记录、微信官方账号历史推文数据的记录，甚至可以记录自己的日常工作内容和工作时间。因此，它用于优化工作效率。。。数据必须更加理性和严谨，因此我们需要理性地对待它。当然，我们需要不同的数据维度来操作不同的产品。在操作过程中，我们必须学会定义数据，确保其逻辑性和眼睛严谨性，并且能够经得起审查。

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