运营必备的基本数据分析方法

其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。

数据分析一般有以下3个目的：

原因分析：

通过以往的数据分析，发现数据中存在的问题，为未来优化提供数据基础。比如，通过用户点击、加购、收藏等数据，可以看出用户在哪个环节流失比较多，出现问题比较多，那么后期在这个环节中，就可以多次进行试验。

未来预测：

通过以往的数据分析，找到数据中的某种趋势或者共性，从而更好地指导未来的运营动作。

现状分析：

数据是当下最好的体验，及时了解当下的运营情况以及变化情况，更加趋向于短期的数据分析，如日报，周报，月报等数据分析。在某个时间节点里，数据变动的原因分析。

对于运营来说，数据是运营结果的表现，通过对数据的分析，可以发现之前运营动作的优点和不足的地方，未来更好地去进行运营动作，也更好地知道未来运营重心该放在何处。

我个人更喜欢对有关联的数据进行逐一分析，将分析的结果用文字表达出来，并且针对这一数据结果提出优化建议。

个人感觉，如果不是数据基础非常好的朋友，不建议直接通过图表进行分析，这样可能会遗忘很多关键内容。

数据分析的最终目的，还是发现以往数据的不足，从数据中找到线索，针对当下情况提出解决办法，为未来运营动作提供数据基础。

数据分析的战略思维

无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里?

首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么?

例如，店铺一周前为产品投放了一个新的渠道，一周下来新渠道和老渠道的对比情况如何?两端渠道各自带来了多少流量，点击、收藏、加购、转化效果如何?等等。

当我们了解两个渠道带来的流量长达半年销量不理想，我们要放弃这个产品吗?还是换一种思路，把产品重新设计推广?通过数据挖掘的手段，和竞争对手的差异，把产品激活。

数据分析的思路

面对海量的数据，很多人都不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。

数据分析的基本步骤

第一步，要先挖掘产品含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的场景结果是什么。

第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。

第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。

第四步，从数据结果中，判断提炼。

第五步，根据数据结果洞察，最终产出决策。

在数据分析的过程中，会有很多因素影响到我们，那么如何找到这些因素呢?内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。

内部可控因素：产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。

外部可控因素：市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。

内部不可控因素：产品策略(移动端/PC端)、公司整体战略、公司客户群定位。

外部不可控因素：行业趋势、整体经济形势、季节性变化。

有了内外因素分解法，我们就可以较为全面地分析数据指标，避免可能遗失的影响因素并且对症下药。