运营如何学习数据分析

⑴ 互联网运营人需要掌握哪些数据分析方法

互联网运营需要掌握的数据分析方法有：细分分析、对比分析、漏斗分析、同期群分析、聚类分析、AB测试、埋点分析、来源分析、用户分析、表单分析等。

⑵ 产品运营如何做好数据挖掘与分析

产品经理在日常工作中，最重要的是要提高数据分析能力，除了数据产品经理，其他产品经理并不需要数据挖掘能力。而提高数据分析能力，则要建立数据分析的知识体系和方法论。

这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的胡御思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。

那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。

Part1|数据分析体系：道、术、器

「道」是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。

「术」是指正确的方法论。现在新兴的「GrowthHacker」（增长黑客）概念，从AARRR框架(获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。

「器」则是指数据分析工具。一个好的数据分尺做慧析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。

Part2|数据分析的价值

产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。

当我们上线了一个新的产品（proct）或者功能时，需要对其进行数据监控和衡量（measure）。然后从监控中采集到产品的用户行为数据（data），并对这些数据进行分析和总结（learn）。最后从分析中得出结论和观点（idea），如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广；如果数陵答据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化（build）。

在「产品——数据——结论」的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。

Part3|数据分析的方法

1.流量分析

a.访问/下载来源，搜索词

网站的访问来源，App的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，分析平台通过归因模型判断流量来源，产品经理在分析这些流量时，只需要用自建或者第三方的数据平台追踪流量变化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；

b.自主投放追踪

平时我们在微信等外部渠道投放文章、H5等，许多产品都会很苦恼无法追踪数据。

分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的办法有UTM代码追踪，分析新用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。

c.实时流量分析

实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。举个例子，某互联网金融平台因为一个产品Bug导致用户疯狂抢购造成的流量峰值，产品经理发现实时数据异常后迅速下线该产品修复Bug，避免了损失扩大。

2.转化分析

无论是做网站还是App，产品里面有很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。

影响转化率的因素很多，我们总结了三个大的方面：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。以渠道流量为例，通过优选渠道并且量化分配我们的投放资源，可以有效提升总体的转化率。

3.留存分析

在互联网行业里，通常我们会通过拉新把客户引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站/App的人就称为留存。

在一段时间内，对某个网站/App等有过任意行为的用户，称之为这个网站/App这段时间的活跃用户，这个任意行为可以是访问网站、打开App等等。

现在大家经常会用到所谓的「日活」（日活跃用户量，DAU）、「周活」（周活跃用户量，WAU）来监测我们的网站，有的时候会看到我们的「日活」在一段时期内都是逐渐地增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误。

留存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才能不断增长。一条留存曲线，如果产品经理不做什么的话，那么用户就慢慢流失了。

这是一个常见的留存曲线，我把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。

从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。之前我们发现我们产品里面，使用过“新建”功能用户的留存度非常高；于是我们做了产品改进，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户使用，效果非常好。

硅谷流行的MagicNumber（魔法数字）也是留存分析的一部分，比如Facebook发现「在第一周里加10个好友」的新用户留存度非常高。作为产品经理，我们也需要通过数据分析来不断探索我们产品里面的魔法数字，不断提高用户留存度和活跃度。

更详细的留存分析方法，可以参考这篇文章你能找到的最深入的留存分析文章-留存·增长·MagicNumber?。

4.可视化分析

用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。

借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。

5.群组分析&挖掘用户需求、改进及优化产品

千人千面，产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。

之前我们做过一次分析，网站的总体注册转化率是6%；但是使用Chrome浏览器的新用户注册转化率高达12%，使用IE浏览器的新用户注册转化率才1%。这样一分的话，问题就很明显了，极有可能是浏览器兼容性的问题，产品经理应该关注一下这个问题。

Part4|数据分析的书籍

做好数据分析，不是一朝一日就可以的，需要在产品规划设计、产品升级迭代中不断实践。下面的这些书籍对于产品经理学习数据分析都有一定的帮助：

推荐1：

@范冰XDash

的《增长黑客》

这是国内对于增长黑客的第一本详细介绍，作者从AARRR的视角切入，描述了大量产品优化、产品增长的案例，对于产品经理非常有益。

推荐2：埃里克·莱斯的《精益数据分析》

在这本书里面，作者介绍数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，并且有大量的数据分析案例和翔实数据。如果想要把数据分析落地，这本书对产品经理是非常有帮助的。

推荐3：我们一直在做互联网行业数据分析知识的普及，目前我们已经做了14期「GrowingIO数据分析公开课」，面向产品经理、运营等等，这里是GrowingIO的产品和分析师写的《互联网增长第一本数据分析手册》

这里面汇编了我们一年多来数据分析、产品优化的实战案例，里面不少文章被被大号转过，例如《如何成为一个优秀的数据产品经理》等等。

下载电子版的分析手册，请参考这里互联网增长的第一本数据分析手册。

推荐4：埃里克·莱斯的《精益创业》

作者提出了最小可行性产品（MVP）、小步快跑，快速迭代等产品设计和优化的理念，影响深远。

总之，数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问，涉及到的东西非常多。产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验，希望大家都能找到合适自己的岗位实现择优就业。

⑶ 『运营』如何做数据分析

数据分析因人而异，但目的都是为了 指导决策路径 ，经常与做决策的工具方法共同使用，因此在做数据分析前明确本次目的会事半功倍。而确认需求-收集数据-分析数据-确认有效性-改进迭代是其相对完整的闭环。

指导决策，而具体说来分四种： 监控、评估、预研、收集。

监控即日常对数据的监控与把控，一名优秀的数据分析师可以从一点点数据异常和拐点中判断出大盘趋势以及当前游戏的状态，防范于未然之中。而平时的日报、周报、月报就是辅佐来做这些事情的：

-日报观测单日情况，用来识别是否出现重大的运营状况，通常采用环比和同比两种手段，不过要去除节日噪点。

-周报观测每周整体情况，主要关注为整体趋势和环比。需要注意的点两端和拐点，要将前后数据连接起来观察。平均DAU、PU和ARPU是重点关注指标。

-月报关注是整体的数据的变化，它与当月天数及节日的特殊性有关联。需要关注的仍然是趋势，此时趋势走向很重要，决定后面的研发计划方向。

评估指的是用数据复盘开发，一般来说是基于某个版本、活动或系统做大盘分析，在产品初期打磨时也用于去分析问题帮助产品进行打磨。

常用的手法一般是自上而下法，进行层层拆解。即从某个大数据的变动开始分析，慢慢向下进行渗透，最终定位关键点。除此之外会做一些常规性的检测，来协助判断效果，如收入评定（瞬时与长期），活跃评定（瞬时与长期），新进玩家与流失玩家数量和分层比例，玩家口碑，游戏行为如登陆次数在线时长等。

最后这三项很重要，大多数游戏及其容易忽略的，而累积起来很容易造成大的运营事故。

在此之上也可以做更为细致的拆分，还原系统里的成功之匙，为经验的积累提供正向累加。

又称为数据挖掘，一般指的是用数据指导开发，带着问题去分析，概念上比较容易和评估进行混淆，工作上又和用户研究有些重叠。评估是指基于结果去做分析指导改进，预研是基于现成数据去评估是否要做某些新的内容。

比如说现在的游戏时间达到了2小时，我希望提高到3个小时会不会产生什么影响；再比如说我现在要做个消耗活动，那么需要做的额度在多少。基于以上内容对整个游戏进行全方位的衡量与评估。

再比如说，现在银币产出过多，要做一个消耗银币的功能，那么这个银币消耗的范围要做多少，就需要进行预研评估了。

这是一般数据分析人员很少去做的事情，它相当于数据分析师的一个资料库，也可以称之为弹药库。使得分析师可以将标准线不断的进行调整，不断建立新的模型来帮助自己进行更精准的分析，来大幅省人力的成本。

在整体过程中，将会不断出现新的模型更精准的数据来指导数据开发，如过去常见的ARPU、LTV分别指导不同的发行模型。而近几年在端游页游比较火的FRD模型也开始出现了。

分析的数据的方法过程，大致为三种类型：逻辑推导法、量化分析法、测试校验法。

使用的是逻辑的方式来进行，有自上而下法、系统关联法、核心指标法等。

自上而下法 ，从变化数据出发入手。一般用于品评估某次活动或系统的情况，具体的方法基于某次活动可能会影响的预定指标进行拆解，比如说新增的玩家会不会影响老玩家，新增玩家的质量如何等等。基于此不断进行拆解，细化到下层，最终得出相应的结论。类似于验证性因素分析/CFA的方法。

系统关联法 ，从具体系统开始入手，本质上类似于控制变量法。确认近期变动，如更新版本、政策变化、人群变化，从这些内容进行入手进行，寻找数据的变化，逐条筛查。

核心指标法 ，从结论数据入手，先确认目标指标的数据。确认有效目标，通过目标去量化各个环节的内容。比如说我们现在需要衡量好友拉新活动的效果，先定义指标为单位用户所消耗的成本，其余则有单位用户提供的数量，参与度等等。上层数据决定活动整体效果，下层数据决定可优化空间。

使用的是代入关键值的方式，一般有代入分析法、抽样调查法、调查问卷三种。

代入分析法， 因为数据分析的核心在于找到原因进而加以解决，并不仅仅是单纯的给出数据。因此细节的时候会使用代入法进行，来还原为什么这个位置出现的变化。

抽样调查法， 有的时候上述的方法都很难得出结论，因为涉及到的内容比较多。这时只能缩小范围，抽取典型用户进行验证。一般来说抽取在10~20人可以发现共性问题，在基于共性问题继续进行分析，最终比对数据变化的幅度达成结论。

调查问卷法 ，抽样调查法的扩展方式，采用调查问卷的方式定位玩家的属性并区分数据。

使用的是以立场去验证的思路，一般会经历版本的迭代来测试。具体也有ABTEST、控制变量法、定量测试法，其核心都是是变量的定位：ABTEST是直接在一次测试中对变量作出调整；控制变量则是对前一次进行校验分析；定量测试则是和前一次做对比并对某一种类型进行。

而数学归纳、线性规划、动态分布、傅里叶变化等则是更高阶需要使用的，更多针对大数据使用，合理引用数据方法会让分析速度事半功倍。

总之，依据不同的情况使用不同分析方式，最终都是为了相对准确的结果而服务。

整体完成后要再次校验确认其有效性，并且不断关注改进迭代。基本基于目的、来源、逻辑、循环再次进行确认。

-收集数据的目的是否明确，数据是否真实且充分，信息渠道是否可信畅通；

-基础数据是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致数据；

-数据分析方法是否合理，逻辑是否无误。是风险控制是否在可接受的范围，噪点的控制是否合理；

-方法模型对提升工作效率、准确性是否有提升，是否具有可传递性以及是否可以更快速解决问题。

数据分析是为决策服务的，因此不论什么样的方法及模型只要指导出准确的决策就是好的数据分析师。

记住两点：

1、埋点打桩是做不完的，考虑如何最大性能的去进行铺设。

2、无论新模型还是旧模型，核心是指导解决问题，更好的模型更有效率的解决问题。

⑷ 电商运营如何做数据分析

电商一般有这些数据指标，差不多就够了，可以参考下：

1、网站整体运营情况；

2、销售数据（订单数据）；

订单模板分享：

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

3、用户行为数据；

用户模板分享：

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4、商品数据；

5、客户咨询数据；

咨询模板分享：

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6、售后服务数据；

7、推广投放数据；

投放模板分享：

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8、营销活动数据；

9、财务数据：盈利、成本等

--> 基本指标篇 <--

1、销售数据

商品方面：

1、总销售额，总销量

2、热销商品top N，热销品类top N （这些是件数，也就是销量）

3、商品销售额贡献top N，品类销售额贡献 top N （这些是金额，有些大件商品）

还可以看的更细一点，每件商品的利润不一样，可以算出来：

4、利润额贡献top N，品类利润额贡献 top N。

——以上有助于你划分哪些商品来引流，哪些商品来促销。

5、浏览量商品最高 top N，浏览量品类最高 top N。

——看看有啥商品浏览量高却卖不出去的，要调查原因是价格不好还是什么？

客户方面

总访客、新访客、新注册用户、客单价

用户地域分布、用户设备来源分布（浏览器或设备）、用户渠道来源分布（访问网站、网络推广、券妈妈之类的……）

活动期间访问趋势（一般是个线图 横轴是时间 纵轴是访问量 多线图还可以加一根销售额）

2、运营数据

客户行为数据

1、每日uv、pv等等……

2、热区图（把用户的行为做一个简单的可视化呈现，看看哪里点的最多，活动页面下面几屏有没有热度，如果下面有想要主推的利润高的产品，要及时往上挪）

3、转化漏斗（从访问、注册、加购、下单、付款做一个漏斗，看到底哪个环节流失客户最多，有bug修bug，有流程不顺要改善）

推广数据

1、推广总费用，总收入，ROI

2、各渠道费用，点击量，收入，ROI（可以用分组条图或柱线图来展示各渠道的费用与收入，投入高的渠道效果不一定好，通过对比可以筛选性价比最高的推广渠道）

--> 工具篇 <--

说完基本指标，说说工具好啦。我看到题主问除了excel还有啥，当然不能靠excel。

原始数据辣眼睛～

做表比较慢，而且相对不太智能，数据多的时候，绝对不能手抖～

传递起来太慢了，动不动好几十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要费好几个小时的时间。

在效率为王的时代，我们不是为了在活动过程中就强化好的地方、修正不好的地方吗？

等ppt做好了黄花菜都凉了。

看看要是数据直接成这样了会不会很好看？

就是有这样的神器～鼠标拖一拖、拽一拽，左边的excel就变成右边的可视化图表了！

然后看（领）表（导）的人就不用暗自运气了，

只要看看颜色，比比大小、长短、高低，哪里需要整、哪里需要改，哪里需要赞，一目了然！

分析工具就是 运营|整合分散的运营数据，实时分析、精准洞察

追踪客户行为的工具可以用： GrowingIO 官网－硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品

线上表单工具： 伙伴办公 - 领先的移动办公与数据管理平台

项目协作工具： Team Collaboration Solutions

⑸ 运营数据分析怎么做

运营数据分析的步骤：

1、明确数据分析的目标
在做数据分析之前，要明白做的数据分析，要达到什么样的目标，通过数据分析想要获取什么样的信息，这样才开始进行数据的分析。
2、针对目标收集数据
不同的数据代表了不同的运营含义，在明确自己的目标之后，要进行相关的数据进行分析，只有这样才能够真正找到合适地数据资料，进行准确地数据分析。
3、制定详细地数据分析步骤
面对一大堆数据材料，能够有秩序地进行相关数据的分析，需要提前做好相关的数据分析步骤，这样才能够更加有计划地做好相关的数据梳理。
4、注意数据归类分级处理
在进行数据分析的过程猴中，为了避免日后运营中数据堆积，可以进行数据的归类分级处理，这样便于未来做相关的数据分析时，能够很快地找到解决方案。
5、注意流失数据的分析
在进行数据分析的过程中，很多运营者往往忽略对流失数据地分析，其实这些数据，才是能够完善运营策略的关键，因此，必须要注意分析流失的数据。 感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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⑹ 电商运营如何做数据分析

一.电商数据分析架构

首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二.线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析丛租、活动分析四方面进行详细解析。

三.线下门店管理分析

对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在耐郑睁这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，昌岁永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

⑺ 【笔记】运营必须掌握的数据分析方法和意识

掌握数据分析的方法和意识，前提是要有较好的逻辑和推理分析能力，用逻辑分析能力分析出数之间的关系，让数据来指导你的运营工作。

数据对于运营的价值有哪些？

1、数据可以反映出一款产品当前的状态好坏和所处阶段

如果一个产品目前的用户已经有30—40万，那么运营团队的工作重点可能就是加大该产品的推广和营销力度，而如果它现在的用户只有1万，那更应该做的可能是踏实把产品体验给做好。

2、假如做完了一件事但效果不够好，数据可以告诉你，问题出在哪里。

通过分析你做这件事情的流程，看哪里的数据表现不够好，问题可能就出在这里。

3、假如你想要实现某个目标，数据可以帮助你找到达成目标的最佳路径

同样，列出完成目标需要达成的变量，然后从中寻找易变量；

4、极度精细的数据分析可以帮助你通过层层拆解，对用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力

5、数据当中可能隐藏一些潜在的能让你把一件事变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘；当你发现一个指标发生突变的时候，你是不是应该对此做点什么？

数据的第二类价值体现：如果你想达成某个特定目标，如何通过数据来评估和具体化你的最佳达成路径——还是通过“指标拆解”来达成目标；

数据的第三类价值体现：极度精细的数据分析可以帮助你层层深入，对用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力，这里需要先引入两个概念——维度和度量

维度就是具体的数据指标，通常表现为某个量化过后的数据值；维度是去看待这些指标的不同角度。比如up,你可以从24小时时间的维度去看，以评估每天在不同时段的流量分布情况。

理解了这两个概念之后，就会对数据分析有更深的理解：所谓的数据分析，其实就是界定清楚你要评估的度量有哪些之后，然后需要你知道要从哪些维度去看待这些度量，偶尔还有可能需要在不同的维度和度量之间交叉做一些分析和对比，最后得出结论，把结果用图标等方式呈现出来。

比如对于一个主要讲创新的产品，需要对已有的用户做哪些分析？是不是要对用户根据不同行的行业做一个细分，然后再横向对比不同行业间同等阶层的用户听课习惯，是不是就可以给不同的用户推荐其可能感兴趣的课程？是不是再新产品上线的时候，就知道该主要针对哪些用户来宣传？分别推送给他们不同的服务和引导他们去完成不同的用户行为，这样的精细化运营，是不是可以大大助推你的用户留存和活跃？

一般来说，对数据做分析之后，一般可以做出的评估有两种：

1、判断数据是否有需要注意的异常情况，如有异常，及时分析原因；

2、给自己的运营工作找一些方向性的指导；

最后补充，作为一个运营负责人，要定期针对关键性的用户行为定期做全方位、多维度的分析，做到每一个关键用户行为的用户习惯和当前产品指标中的关键问题来了然于胸。

再者，很多产品往往都是20%的重点用户给该产品带来80%的价值。所以，也要培养自己重点去关注对你最有价值的那部分用户的意识，比如至少把50%的精力用于关注他们。

数据当中还可能隐藏着一些潜在的能够帮助你把一件事情变的更好的线索，可以按照下面这个逻辑去发现它：

1、找出产品中，当前肯跟存在问题的某个关键度量；

2、对于这些度量惊醒纵览，从它的构成里去看是否所有的用户或我们的所有服务在这个度量上的表现都很差，还是说有一部分用户或服务在该度量上的表现是显著高于其它用户或服务的。

3、对于哪些表现显著要好的其它用户和服务在不同维度上进行进一步挖掘，寻找他们背后的一些用户行为或特征，然后再把这些特征放大到极致。

综合来看，数据对于运营的价值就在于帮你找到一块战场上的发力点和突破口。

文章源自《运营之光2.0》读书笔记

⑻ 互联网运营的数据分析如何做好

回答你，互联网数据分析关键在增长

所谓数据分析，其本质就是业务分析

而业务分析的核心工作就是增长业绩

如果放到互联网行业，无非分为三个方向如滚

用户增长，使用量增长，变现能力增长

而对应的整体流程:分为三个步骤

增长可行性评估和方案借鉴寻找并确定增长点的范围短平快的增长实验工作流程

其中实验流程包括2个方面的要求

因此，如果你想做好互联网数据分析工作

第一，你必须具备一定的软硬件基础

软件上，你必须具备数据分析能力，一定的用户心理学能力，以及MVP团队能力

硬件上，你必须具备数据基础，ABtest的环境，以及测试工具平台。

第二，你必须掌握一定的具体实操方法

在流程上你绕不开AARRR五棍流:获客，激活，变现，留存，转介绍。其中包括大量可复用且优秀的实践方法。同时，你需要充分利用上瘾模型来研究裂变，流量池等增长路径，不断突破创新运营模式。

正所谓实践出真知，也就是说互联网数据分析都是依托增长实验来进行的，那渣滚么如何进行增长实验呢？下面有方法:

增长实验的五步法

首先你要通过数据分析与业务事实来收集实验想法?，并且形成自己的假设。其次通过定性定量或者综合评分的方式，将假设进行优先级重要性排序设计实验指标，明确实验的对象，并制定出具体的落地实施方案，撰写PRD将实验需求转化为产品功能，数据埋点，测试上线，开始周期实验最后分析实验结果的可用性和价值，评估下一步推广或改进方向

至此互联网分析整体框架和落地方法OK了

那么接下来一个最头疼的问题就是:如何发现这个增长实验的假设呢？

羊毛出在羊身上，其实回归到本质上来看

这个问题就不难了。所以你还是得回到公司业务本身上来分析查找原因。

发现增长机会的2大步骤

首先你需要分析业务数据，从如橡余宏观到微观，从定性到定量，从业务属性到用户属性等基础角度出发寻找增长乏力点。其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。

总之，互联网数据分析关键点在增长

没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

OK，就聊到这了，希望对你有所帮助。

⑼ 运营怎么做分析数据 运营如何做分析数据

1、不同运营方向的内容虽然千差万别，但想要把运营做到极致，必须持续运用数据分析思维改善自己的方法、提升自己的经验。

2、归根结底来说，运营工作的核心在于两项：流量建设与用户维系，而用户维系又可以分为用户运营、活动运营与内容运营。

3、想要评判及提升上述几项能力优劣的方法即在于数据分析。通过不同渠道间的效果对比以选择更好的渠道，是流量运营的重要工作。

4、对比分析各渠道的留存指标、流失指标、收入指标等，通过图表数据筛选出最适应产品的渠道源，从而调整资源投入倾向，提高投入产出比。

⑽ 运营数据分析方法有哪些

1、数字和趋势

看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观地吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

2、维度分解

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

3、用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。

4、转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。