運營如何學習數據分析

⑴ 互聯網運營人需要掌握哪些數據分析方法

互聯網運營需要掌握的數據分析方法有：細分分析、對比分析、漏斗分析、同期群分析、聚類分析、AB測試、埋點分析、來源分析、用戶分析、表單分析等。

⑵ 產品運營如何做好數據挖掘與分析

產品經理在日常工作中，最重要的是要提高數據分析能力，除了數據產品經理，其他產品經理並不需要數據挖掘能力。而提高數據分析能力，則要建立數據分析的知識體系和方法論。

這兩年，隨著大數據、精益化運營、增長黑客等概念的傳播，數據分析的胡御思維越來越深入人心。處於互聯網最前沿的產品經理們接觸了大量的用戶數據，但是卻一直困擾於如何做好數據分析工作。

那麼產品經理該如何搭建自己的數據分析知識體系？數據分析的價值又在哪裡？產品經理做數據分析有哪些具體的方法？又如何學習數據分析？本文將和大家分享一下這些問題。

Part1|數據分析體系：道、術、器

「道」是指價值觀。產品經理要想是做好數據分析，首先就要認同數據的意義和價值。一個不認同數據分析、對數據分析的意義缺乏理解的人是很難做好這個工作的。

「術」是指正確的方法論。現在新興的「GrowthHacker」（增長黑客）概念，從AARRR框架(獲取、激活、留存、變現與推薦五個環節）入手進行產品分析，這是一個非常好的分析方法。

「器」則是指數據分析工具。一個好的數據分尺做慧析工具應該能幫助產品經理進行數據採集、數據分析、數據可視化等工作，節省產品經理的時間和精力，幫助產品經理更好理解用戶、更好優化產品。

Part2|數據分析的價值

產品經理不能為了數據分析而分析，而要將落腳點放到產品和用戶上。數據分析應該幫助產品經理不斷優化產品設計和迭代，驅動產品和用戶增長。

當我們上線了一個新的產品（proct）或者功能時，需要對其進行數據監控和衡量（measure）。然後從監控中採集到產品的用戶行為數據（data），並對這些數據進行分析和總結（learn）。最後從分析中得出結論和觀點（idea），如果數據證明我們的新產品/功能是優秀的，那麼可以大力推廣；如果數陵答據說明我們的產品還存在問題，就需要對產品進行新一輪的優化（build）。

在「產品——數據——結論」的不斷循環中，我們不斷用數據來優化我們的產品，加快產品迭代的步伐、提升用戶體驗。

Part3|數據分析的方法

1.流量分析

a.訪問/下載來源，搜索詞

網站的訪問來源，App的下載渠道，以及各搜索引擎的搜索關鍵詞，通過數據分析平台都可以很方便的進行統計和分析，分析平台通過歸因模型判斷流量來源，產品經理在分析這些流量時，只需要用自建或者第三方的數據平台追蹤流量變化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；

b.自主投放追蹤

平時我們在微信等外部渠道投放文章、H5等，許多產品都會很苦惱無法追蹤數據。

分析不同獲客渠道流量的數量和質量，進而優化投放渠道。常見的辦法有UTM代碼追蹤，分析新用戶的廣告來源、廣告內容、廣告媒介、廣告項目、廣告名稱和廣告關鍵字。

c.實時流量分析

實時監測產品的訪問走勢，尤其要關心流量異常值。舉個例子，某互聯網金融平台因為一個產品Bug導致用戶瘋狂搶購造成的流量峰值，產品經理發現實時數據異常後迅速下線該產品修復Bug，避免了損失擴大。

2.轉化分析

無論是做網站還是App，產品裡面有很多地方需要做轉化分析：注冊轉化、購買轉化、激活轉化等等。一般我們藉助漏斗來衡量用戶的轉化過程。

影響轉化率的因素很多，我們總結了三個大的方面：渠道流量、用戶營銷、網站/APP體驗。以渠道流量為例，通過優選渠道並且量化分配我們的投放資源，可以有效提升總體的轉化率。

3.留存分析

在互聯網行業里，通常我們會通過拉新把客戶引過來，但是經過一段時間可能就會有一部分客戶逐漸流失了。那些留下來的人或者是經常回訪我們公司網站/App的人就稱為留存。

在一段時間內，對某個網站/App等有過任意行為的用戶，稱之為這個網站/App這段時間的活躍用戶，這個任意行為可以是訪問網站、打開App等等。

現在大家經常會用到所謂的「日活」（日活躍用戶量，DAU）、「周活」（周活躍用戶量，WAU）來監測我們的網站，有的時候會看到我們的「日活」在一段時期內都是逐漸地增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤。

留存是產品增長的核心，用戶只有留下來，你的產品才能不斷增長。一條留存曲線，如果產品經理不做什麼的話，那麼用戶就慢慢流失了。

這是一個常見的留存曲線，我把它分成了三個部分：第一部分是振盪期，第二部分是選擇期，第三部分是平穩期。

從產品設計的角度出發，找到觸發留存的關鍵行為，幫助用戶盡快找到產品留存的關鍵節點。之前我們發現我們產品裡面，使用過「新建」功能用戶的留存度非常高；於是我們做了產品改進，將「新建」按鈕置於首頁頂部刺激用戶使用，效果非常好。

矽谷流行的MagicNumber（魔法數字）也是留存分析的一部分，比如Facebook發現「在第一周里加10個好友」的新用戶留存度非常高。作為產品經理，我們也需要通過數據分析來不斷探索我們產品裡面的魔法數字，不斷提高用戶留存度和活躍度。

更詳細的留存分析方法，可以參考這篇文章你能找到的最深入的留存分析文章-留存·增長·MagicNumber?。

4.可視化分析

用戶體驗，是一個非常抽象的概念，我們可以對其進行形象化。目前一個普遍的方法就是對用戶的數據進行可視化，以熱圖的形式呈現。

藉助熱圖，產品經理可以非常直觀了解用戶在產品上的點擊偏好，檢驗我們的產品設計或者布局是否合理。

5.群組分析&挖掘用戶需求、改進及優化產品

千人千面，產品經理對用戶精細化的分析必不可少。不同區域、不同來源、不同平台甚至不同手機型號的用戶，他們對產品的使用和感知都可能存在巨大的差異。產品經理可以對不同屬性的用戶進行分群，觀察不同群組用戶的行為差異，進而優化產品。

之前我們做過一次分析，網站的總體注冊轉化率是6%；但是使用Chrome瀏覽器的新用戶注冊轉化率高達12%，使用IE瀏覽器的新用戶注冊轉化率才1%。這樣一分的話，問題就很明顯了，極有可能是瀏覽器兼容性的問題，產品經理應該關注一下這個問題。

Part4|數據分析的書籍

做好數據分析，不是一朝一日就可以的，需要在產品規劃設計、產品升級迭代中不斷實踐。下面的這些書籍對於產品經理學習數據分析都有一定的幫助：

推薦1：

@范冰XDash

的《增長黑客》

這是國內對於增長黑客的第一本詳細介紹，作者從AARRR的視角切入，描述了大量產品優化、產品增長的案例，對於產品經理非常有益。

推薦2：埃里克·萊斯的《精益數據分析》

在這本書裡面，作者介紹數據分析的相關指標、不同行業的數據分析要點，並且有大量的數據分析案例和翔實數據。如果想要把數據分析落地，這本書對產品經理是非常有幫助的。

推薦3：我們一直在做互聯網行業數據分析知識的普及，目前我們已經做了14期「GrowingIO數據分析公開課」，面向產品經理、運營等等，這里是GrowingIO的產品和分析師寫的《互聯網增長第一本數據分析手冊》

這裡面匯編了我們一年多來數據分析、產品優化的實戰案例，裡面不少文章被被大號轉過，例如《如何成為一個優秀的數據產品經理》等等。

下載電子版的分析手冊，請參考這里互聯網增長的第一本數據分析手冊。

推薦4：埃里克·萊斯的《精益創業》

作者提出了最小可行性產品（MVP）、小步快跑，快速迭代等產品設計和優化的理念，影響深遠。

總之，數據分析是一門多學科、多領域的交叉學問，涉及到的東西非常多。產品經理要想做好數據分析，應該有一套完整的思維體系，在價值觀、方法論和工具三個層面上儲備相關知識。同時立足於產品和用戶，用數據來打磨產品，用數據來檢驗迭代，不斷提升用戶體驗，希望大家都能找到合適自己的崗位實現擇優就業。

⑶ 『運營』如何做數據分析

數據分析因人而異，但目的都是為了 指導決策路徑 ，經常與做決策的工具方法共同使用，因此在做數據分析前明確本次目的會事半功倍。而確認需求-收集數據-分析數據-確認有效性-改進迭代是其相對完整的閉環。

指導決策，而具體說來分四種： 監控、評估、預研、收集。

監控即日常對數據的監控與把控，一名優秀的數據分析師可以從一點點數據異常和拐點中判斷出大盤趨勢以及當前游戲的狀態，防範於未然之中。而平時的日報、周報、月報就是輔佐來做這些事情的：

-日報觀測單日情況，用來識別是否出現重大的運營狀況，通常採用環比和同比兩種手段，不過要去除節日噪點。

-周報觀測每周整體情況，主要關注為整體趨勢和環比。需要注意的點兩端和拐點，要將前後數據連接起來觀察。平均DAU、PU和ARPU是重點關注指標。

-月報關注是整體的數據的變化，它與當月天數及節日的特殊性有關聯。需要關注的仍然是趨勢，此時趨勢走向很重要，決定後面的研發計劃方向。

評估指的是用數據復盤開發，一般來說是基於某個版本、活動或系統做大盤分析，在產品初期打磨時也用於去分析問題幫助產品進行打磨。

常用的手法一般是自上而下法，進行層層拆解。即從某個大數據的變動開始分析，慢慢向下進行滲透，最終定位關鍵點。除此之外會做一些常規性的檢測，來協助判斷效果，如收入評定（瞬時與長期），活躍評定（瞬時與長期），新進玩家與流失玩家數量和分層比例，玩家口碑，游戲行為如登陸次數在線時長等。

最後這三項很重要，大多數游戲及其容易忽略的，而累積起來很容易造成大的運營事故。

在此之上也可以做更為細致的拆分，還原系統里的成功之匙，為經驗的積累提供正向累加。

又稱為數據挖掘，一般指的是用數據指導開發，帶著問題去分析，概念上比較容易和評估進行混淆，工作上又和用戶研究有些重疊。評估是指基於結果去做分析指導改進，預研是基於現成數據去評估是否要做某些新的內容。

比如說現在的游戲時間達到了2小時，我希望提高到3個小時會不會產生什麼影響；再比如說我現在要做個消耗活動，那麼需要做的額度在多少。基於以上內容對整個游戲進行全方位的衡量與評估。

再比如說，現在銀幣產出過多，要做一個消耗銀幣的功能，那麼這個銀幣消耗的范圍要做多少，就需要進行預研評估了。

這是一般數據分析人員很少去做的事情，它相當於數據分析師的一個資料庫，也可以稱之為彈葯庫。使得分析師可以將標准線不斷的進行調整，不斷建立新的模型來幫助自己進行更精準的分析，來大幅省人力的成本。

在整體過程中，將會不斷出現新的模型更精準的數據來指導數據開發，如過去常見的ARPU、LTV分別指導不同的發行模型。而近幾年在端游頁游比較火的FRD模型也開始出現了。

分析的數據的方法過程，大致為三種類型：邏輯推導法、量化分析法、測試校驗法。

使用的是邏輯的方式來進行，有自上而下法、系統關聯法、核心指標法等。

自上而下法 ，從變化數據出發入手。一般用於品評估某次活動或系統的情況，具體的方法基於某次活動可能會影響的預定指標進行拆解，比如說新增的玩家會不會影響老玩家，新增玩家的質量如何等等。基於此不斷進行拆解，細化到下層，最終得出相應的結論。類似於驗證性因素分析/CFA的方法。

系統關聯法 ，從具體系統開始入手，本質上類似於控制變數法。確認近期變動，如更新版本、政策變化、人群變化，從這些內容進行入手進行，尋找數據的變化，逐條篩查。

核心指標法 ，從結論數據入手，先確認目標指標的數據。確認有效目標，通過目標去量化各個環節的內容。比如說我們現在需要衡量好友拉新活動的效果，先定義指標為單位用戶所消耗的成本，其餘則有單位用戶提供的數量，參與度等等。上層數據決定活動整體效果，下層數據決定可優化空間。

使用的是代入關鍵值的方式，一般有代入分析法、抽樣調查法、調查問卷三種。

代入分析法， 因為數據分析的核心在於找到原因進而加以解決，並不僅僅是單純的給出數據。因此細節的時候會使用代入法進行，來還原為什麼這個位置出現的變化。

抽樣調查法， 有的時候上述的方法都很難得出結論，因為涉及到的內容比較多。這時只能縮小范圍，抽取典型用戶進行驗證。一般來說抽取在10~20人可以發現共性問題，在基於共性問題繼續進行分析，最終比對數據變化的幅度達成結論。

調查問卷法 ，抽樣調查法的擴展方式，採用調查問卷的方式定位玩家的屬性並區分數據。

使用的是以立場去驗證的思路，一般會經歷版本的迭代來測試。具體也有ABTEST、控制變數法、定量測試法，其核心都是是變數的定位：ABTEST是直接在一次測試中對變數作出調整；控制變數則是對前一次進行校驗分析；定量測試則是和前一次做對比並對某一種類型進行。

而數學歸納、線性規劃、動態分布、傅里葉變化等則是更高階需要使用的，更多針對大數據使用，合理引用數據方法會讓分析速度事半功倍。

總之，依據不同的情況使用不同分析方式，最終都是為了相對准確的結果而服務。

整體完成後要再次校驗確認其有效性，並且不斷關注改進迭代。基本基於目的、來源、邏輯、循環再次進行確認。

-收集數據的目的是否明確，數據是否真實且充分，信息渠道是否可信暢通；

-基礎數據是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致數據；

-數據分析方法是否合理，邏輯是否無誤。是風險控制是否在可接受的范圍，噪點的控制是否合理；

-方法模型對提升工作效率、准確性是否有提升，是否具有可傳遞性以及是否可以更快速解決問題。

數據分析是為決策服務的，因此不論什麼樣的方法及模型只要指導出准確的決策就是好的數據分析師。

記住兩點：

1、埋點打樁是做不完的，考慮如何最大性能的去進行鋪設。

2、無論新模型還是舊模型，核心是指導解決問題，更好的模型更有效率的解決問題。

⑷ 電商運營如何做數據分析

電商一般有這些數據指標，差不多就夠了，可以參考下：

1、網站整體運營情況；

2、銷售數據（訂單數據）；

訂單模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

3、用戶行為數據；

用戶模板分享：

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4、商品數據；

5、客戶咨詢數據；

咨詢模板分享：

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6、售後服務數據；

7、推廣投放數據；

投放模板分享：

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8、營銷活動數據；

9、財務數據：盈利、成本等

--> 基本指標篇 <--

1、銷售數據

商品方面：

1、總銷售額，總銷量

2、熱銷商品top N，熱銷品類top N （這些是件數，也就是銷量）

3、商品銷售額貢獻top N，品類銷售額貢獻 top N （這些是金額，有些大件商品）

還可以看的更細一點，每件商品的利潤不一樣，可以算出來：

4、利潤額貢獻top N，品類利潤額貢獻 top N。

——以上有助於你劃分哪些商品來引流，哪些商品來促銷。

5、瀏覽量商品最高 top N，瀏覽量品類最高 top N。

——看看有啥商品瀏覽量高卻賣不出去的，要調查原因是價格不好還是什麼？

客戶方面

總訪客、新訪客、新注冊用戶、客單價

用戶地域分布、用戶設備來源分布（瀏覽器或設備）、用戶渠道來源分布（訪問網站、網路推廣、券媽媽之類的……）

活動期間訪問趨勢（一般是個線圖 橫軸是時間 縱軸是訪問量 多線圖還可以加一根銷售額）

2、運營數據

客戶行為數據

1、每日uv、pv等等……

2、熱區圖（把用戶的行為做一個簡單的可視化呈現，看看哪裡點的最多，活動頁面下面幾屏有沒有熱度，如果下面有想要主推的利潤高的產品，要及時往上挪）

3、轉化漏斗（從訪問、注冊、加購、下單、付款做一個漏斗，看到底哪個環節流失客戶最多，有bug修bug，有流程不順要改善）

推廣數據

1、推廣總費用，總收入，ROI

2、各渠道費用，點擊量，收入，ROI（可以用分組條圖或柱線圖來展示各渠道的費用與收入，投入高的渠道效果不一定好，通過對比可以篩選性價比最高的推廣渠道）

--> 工具篇 <--

說完基本指標，說說工具好啦。我看到題主問除了excel還有啥，當然不能靠excel。

原始數據辣眼睛～

做表比較慢，而且相對不太智能，數據多的時候，絕對不能手抖～

傳遞起來太慢了，動不動好幾十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要費好幾個小時的時間。

在效率為王的時代，我們不是為了在活動過程中就強化好的地方、修正不好的地方嗎？

等ppt做好了黃花菜都涼了。

看看要是數據直接成這樣了會不會很好看？

就是有這樣的神器～滑鼠拖一拖、拽一拽，左邊的excel就變成右邊的可視化圖表了！

然後看（領）表（導）的人就不用暗自運氣了，

只要看看顏色，比比大小、長短、高低，哪裡需要整、哪裡需要改，哪裡需要贊，一目瞭然！

分析工具就是 運營|整合分散的運營數據，實時分析、精準洞察

追蹤客戶行為的工具可以用： GrowingIO 官網－矽谷新一代無埋點用戶行為數據分析產品

線上表單工具： 夥伴辦公 - 領先的移動辦公與數據管理平台

項目協作工具： Team Collaboration Solutions

⑸ 運營數據分析怎麼做

運營數據分析的步驟：

1、明確數據分析的目標
在做數據分析之前，要明白做的數據分析，要達到什麼樣的目標，通過數據分析想要獲取什麼樣的信息，這樣才開始進行數據的分析。
2、針對目標收集數據
不同的數據代表了不同的運營含義，在明確自己的目標之後，要進行相關的數據進行分析，只有這樣才能夠真正找到合適地數據資料，進行准確地數據分析。
3、制定詳細地數據分析步驟
面對一大堆數據材料，能夠有秩序地進行相關數據的分析，需要提前做好相關的數據分析步驟，這樣才能夠更加有計劃地做好相關的數據梳理。
4、注意數據歸類分級處理
在進行數據分析的過程猴中，為了避免日後運營中數據堆積，可以進行數據的歸類分級處理，這樣便於未來做相關的數據分析時，能夠很快地找到解決方案。
5、注意流失數據的分析
在進行數據分析的過程中，很多運營者往往忽略對流失數據地分析，其實這些數據，才是能夠完善運營策略的關鍵，因此，必須要注意分析流失的數據。 感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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⑹ 電商運營如何做數據分析

一.電商數據分析架構

首先需要承認的是，數據分析架構模型的前置是需要對業務的日常工作場景及需求有充足的理解，並能提出具有建議的數據分析方法，以釋放業務人員在數據分析環節的時效。

二.線上店鋪管理分析

對於一家店鋪的用戶而言，一個完整的購買流程：看到廣告-進入店鋪-瀏覽商品-咨詢購買-下單支付。對於店鋪運營人員應該如何對各個環節的用戶進行流量分析和管理呢？針對此，下面將分別從流量分析、銷售分析、商品分析叢租、活動分析四方面進行詳細解析。

三.線下門店管理分析

對於電商企業而言，過去是以線上店鋪為主，隨著業務的擴張，現在耐鄭睜這些企業通過不斷拓展線下門店，彌補線上用戶體驗的缺失，融合線上線下，從而擴大用戶規模。為此，昌歲永洪咨詢專家設計出線下門店管理分析體系，通過線下門店拓展分析、店鋪選址分析，幫助電商企業選擇最合適的店鋪以及對店鋪實現高效管理。

⑺ 【筆記】運營必須掌握的數據分析方法和意識

掌握數據分析的方法和意識，前提是要有較好的邏輯和推理分析能力，用邏輯分析能力分析出數之間的關系，讓數據來指導你的運營工作。

數據對於運營的價值有哪些？

1、數據可以反映出一款產品當前的狀態好壞和所處階段

如果一個產品目前的用戶已經有30—40萬，那麼運營團隊的工作重點可能就是加大該產品的推廣和營銷力度，而如果它現在的用戶只有1萬，那更應該做的可能是踏實把產品體驗給做好。

2、假如做完了一件事但效果不夠好，數據可以告訴你，問題出在哪裡。

通過分析你做這件事情的流程，看哪裡的數據表現不夠好，問題可能就出在這里。

3、假如你想要實現某個目標，數據可以幫助你找到達成目標的最佳路徑

同樣，列出完成目標需要達成的變數，然後從中尋找易變數；

4、極度精細的數據分析可以幫助你通過層層拆解，對用戶更了解，也對整個站內的生態更有掌控力

5、數據當中可能隱藏一些潛在的能讓你把一件事變得更好的線索和彩蛋，有待於你去發現和挖掘；當你發現一個指標發生突變的時候，你是不是應該對此做點什麼？

數據的第二類價值體現：如果你想達成某個特定目標，如何通過數據來評估和具體化你的最佳達成路徑——還是通過「指標拆解」來達成目標；

數據的第三類價值體現：極度精細的數據分析可以幫助你層層深入，對用戶更了解，也對整個站內的生態更有掌控力，這里需要先引入兩個概念——維度和度量

維度就是具體的數據指標，通常表現為某個量化過後的數據值；維度是去看待這些指標的不同角度。比如up,你可以從24小時時間的維度去看，以評估每天在不同時段的流量分布情況。

理解了這兩個概念之後，就會對數據分析有更深的理解：所謂的數據分析，其實就是界定清楚你要評估的度量有哪些之後，然後需要你知道要從哪些維度去看待這些度量，偶爾還有可能需要在不同的維度和度量之間交叉做一些分析和對比，最後得出結論，把結果用圖標等方式呈現出來。

比如對於一個主要講創新的產品，需要對已有的用戶做哪些分析？是不是要對用戶根據不同行的行業做一個細分，然後再橫向對比不同行業間同等階層的用戶聽課習慣，是不是就可以給不同的用戶推薦其可能感興趣的課程？是不是再新產品上線的時候，就知道該主要針對哪些用戶來宣傳？分別推送給他們不同的服務和引導他們去完成不同的用戶行為，這樣的精細化運營，是不是可以大大助推你的用戶留存和活躍？

一般來說，對數據做分析之後，一般可以做出的評估有兩種：

1、判斷數據是否有需要注意的異常情況，如有異常，及時分析原因；

2、給自己的運營工作找一些方向性的指導；

最後補充，作為一個運營負責人，要定期針對關鍵性的用戶行為定期做全方位、多維度的分析，做到每一個關鍵用戶行為的用戶習慣和當前產品指標中的關鍵問題來瞭然於胸。

再者，很多產品往往都是20%的重點用戶給該產品帶來80%的價值。所以，也要培養自己重點去關注對你最有價值的那部分用戶的意識，比如至少把50%的精力用於關注他們。

數據當中還可能隱藏著一些潛在的能夠幫助你把一件事情變的更好的線索，可以按照下面這個邏輯去發現它：

1、找出產品中，當前肯跟存在問題的某個關鍵度量；

2、對於這些度量驚醒縱覽，從它的構成里去看是否所有的用戶或我們的所有服務在這個度量上的表現都很差，還是說有一部分用戶或服務在該度量上的表現是顯著高於其它用戶或服務的。

3、對於哪些表現顯著要好的其它用戶和服務在不同維度上進行進一步挖掘，尋找他們背後的一些用戶行為或特徵，然後再把這些特徵放大到極致。

綜合來看，數據對於運營的價值就在於幫你找到一塊戰場上的發力點和突破口。

文章源自《運營之光2.0》讀書筆記

⑻ 互聯網運營的數據分析如何做好

回答你，互聯網數據分析關鍵在增長

所謂數據分析，其本質就是業務分析

而業務分析的核心工作就是增長業績

如果放到互聯網行業，無非分為三個方向如滾

用戶增長，使用量增長，變現能力增長

而對應的整體流程:分為三個步驟

增長可行性評估和方案借鑒尋找並確定增長點的范圍短平快的增長實驗工作流程

其中實驗流程包括2個方面的要求

因此，如果你想做好互聯網數據分析工作

第一，你必須具備一定的軟硬體基礎

軟體上，你必須具備數據分析能力，一定的用戶心理學能力，以及MVP團隊能力

硬體上，你必須具備數據基礎，ABtest的環境，以及測試工具平台。

第二，你必須掌握一定的具體實操方法

在流程上你繞不開AARRR五棍流:獲客，激活，變現，留存，轉介紹。其中包括大量可復用且優秀的實踐方法。同時，你需要充分利用上癮模型來研究裂變，流量池等增長路徑，不斷突破創新運營模式。

正所謂實踐出真知，也就是說互聯網數據分析都是依託增長實驗來進行的，那渣滾么如何進行增長實驗呢？下面有方法:

增長實驗的五步法

首先你要通過數據分析與業務事實來收集實驗想法?，並且形成自己的假設。其次通過定性定量或者綜合評分的方式，將假設進行優先順序重要性排序設計實驗指標，明確實驗的對象，並制定出具體的落地實施方案，撰寫PRD將實驗需求轉化為產品功能，數據埋點，測試上線，開始周期實驗最後分析實驗結果的可用性和價值，評估下一步推廣或改進方向

至此互聯網分析整體框架和落地方法OK了

那麼接下來一個最頭疼的問題就是:如何發現這個增長實驗的假設呢？

羊毛出在羊身上，其實回歸到本質上來看

這個問題就不難了。所以你還是得回到公司業務本身上來分析查找原因。

發現增長機會的2大步驟

首先你需要分析業務數據，從如橡余宏觀到微觀，從定性到定量，從業務屬性到用戶屬性等基礎角度出發尋找增長乏力點。其次，根據公司數據基本面做前提，深入挖掘用戶對象的行為數據，周期規律，以及用戶分群行為等，結合轉化率與客群營銷來展開分析實驗。

總之，互聯網數據分析關鍵點在增長

沒有固定的分析套路，講究靈活運用，快速實驗驗證。

OK，就聊到這了，希望對你有所幫助。

⑼ 運營怎麼做分析數據 運營如何做分析數據

1、不同運營方向的內容雖然千差萬別，但想要把運營做到極致，必須持續運用數據分析思維改善自己的方法、提升自己的經驗。

2、歸根結底來說，運營工作的核心在於兩項：流量建設與用戶維系，而用戶維系又可以分為用戶運營、活動運營與內容運營。

3、想要評判及提升上述幾項能力優劣的方法即在於數據分析。通過不同渠道間的效果對比以選擇更好的渠道，是流量運營的重要工作。

4、對比分析各渠道的留存指標、流失指標、收入指標等，通過圖表數據篩選出最適應產品的渠道源，從而調整資源投入傾向，提高投入產出比。

⑽ 運營數據分析方法有哪些

1、數字和趨勢

看數字、看趨勢是最基礎展示數據信息的方式。在數據分析中，我們可以通過直觀的數字或趨勢圖表，迅速了解例如市場的走勢、訂單的數量、業績完成的情況等等，從而直觀地吸收數據信息，有助於決策的准確性和實時性。

2、維度分解

當單一的數字或趨勢過於宏觀時，我們需要通過不同的維度對於數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。在選擇維度時，需要仔細思考其對於分析結果的影響。

3、用戶分群

針對符合某種特定行為或背景信息的用戶，進行歸類處理，是我們常常講到的用戶分群(segmentation )的手段。我們也可以通過提煉某一群用戶的特定信息，創建該群體用戶的畫像。

4、轉化漏斗

絕大部分商業變現的流程，都可以歸納為漏斗。漏斗分析是我們最常見的數據分析手段之一，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗。通過漏斗分析可以從先到後還原用戶轉化的路徑，分析每一個轉化節點的效率。