數據運營崗位職責是什么（分析數據運營基本常識）

在互聯網的時代，運營的種類亦是越來細分。目前我們常見的“分享”也大多是針對BD（商務）與渠道運營、活動運營。運營是一個低門檻的職業，越來越多的大學畢業生投入進來，但是運營又是一個難進階的職業，故有道詞典運營湯總監說過：1萬人出一個好產品，10萬人出一個好運營。

不管你是做哪方面的運營，你必須掌握的數據分析的基本技巧。

為什么要數據運營？

在大數據時代的熏陶下，數據已經充滿了整個行業。數據對于產品的發展及未來已經無可替代，數據成為了產品發展的主要支撐。

日常工作中，數據分析的三大作用如下：

目前，我們常涉及到是現狀分析與原因分析。這兩塊也基本上滿足我們日常工作。要想進階，就必須學著去預測分析。根據龐大的數據，預測未來的數據走向、會發生什么。

如何獲取數據？

目前的數據獲取方式有兩種：

第一種：自己埋點。主要步驟為制定埋點規則→開發時加入統計代碼→搭建數據查詢平臺。

第二種：利用第三方統計工具。如百度統計、友盟。

數據運營的主要職責就是數據分析。數據分析就是從龐大的、雜亂無章的數據中分析有價值的數據規律及產品問題，從而幫助決策與優化。

那么問題來了，我們如何去開展數據分析呢。

明確分析目的和思路

數據分析，目的必須明確，不然你做出的數據必定沒價值或者價值不大。你的數據分析的受眾是誰？是針對產品的優化，還是向領導的日常數據匯報。不同的受眾，有不同的數據側重點。然后理清思路；需要哪些數據支撐、數據怎么呈現、數據背后反饋的真相、怎樣做達到分析的目的。

數據收集

數據來源眾多，主要有：

競品分析及同行分析

自家的數據查詢平臺

互聯網，大數據分析平臺

市場調研，如調查問卷

數據處理

從龐大的、雜亂無章的數據中分析有價值的數據規律，就需要對數據進行處理。數據處理也是數據分析的前提。

數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算，這是數據處理中部分方法。

數據分析

數據分析多是由軟件來完成。一般數據分析我們可以用excel來完成，高級的數據則需要spss、sas等專業的數據分析軟件來完成。

數據分析的方法有：pest分析法、5w2h分析法、邏輯樹分析法、4P營銷理論及用戶行為理論。后期我們再進行詳細解讀。

數據展現

日常生活，我們一般通過表格和圖形的方式來展現。但是記住一點：表不如圖來的直觀。

日常我們常用的圖表有柱狀圖、條形圖、餅狀圖、折線圖、散點圖等。

報告撰寫

一份好的數據分析報告具備的特點：圖文并茂、層次清晰、結論明確、建議方案。

圖文并茂，可以讓受眾更易接受、更形象、直觀的了解問題和結論

層次清晰，主次分析，讓閱讀者有一種帶入感與正確理解報告

結論明確，之前的所有數據和內容都是為結論做鋪墊

建議方案，一份好的數據分析報告不僅僅是能得出結論，更是能發現問題，并且給出合理的建議或優化方案。

一般分析的載體為psd、ppt。

數據分析人員必須要有嚴謹負責的態度。錯誤的數據報告會給觀眾傳遞出錯誤的信息。同時，需要有創新的思維，競品分析多了，我們的思維很容易受到局限，時常的提醒自己與反思很重要。