2分钟了解数据驱动运营数据驱动运营什么意思 _大数据

数据驱动的运营是一个非常广泛的概念。与其说是数据驱动的运营，不如说是让公司所有员工培养阅读数据的意识，让任何岗位的员工都可以用数据来管理自己的工作。. 这是一个庞大的工程，做起来并不容易。首先，公司的高级管理层需要有数据意识。在日常工作中，他们会通过数据定位问题，不断用数据说话。其次，数据运营是一项涉及很多跨部门合作的工作。业务部门和数据部门需要保持密切联系，不断沟通。业务上的任何调整都需要及时同步，让数据能够反映真实的业务，而真实反映业务的数据才能有意义。
接下来我主要给大家讲讲数据分析师如何在数据驱动的运营中做好数据分析，更好地辅助运营决策。
1、定义数据分析目标
这种情况经常出现在日常的数据分析工作中。老板说，他需要看看一个新的在线业务的情况。接到需求后，数据分析师并没有传达老板想看什么。他急忙写好SQL脚本，把一堆业务数据提取出来简单展示给老板，然后再调回来重做。回电时，老板说新业务上线后，想看看用户活跃度和与老业务XXX的对比。或者在这种情况下，运营同事提出了数据提取的需求。数据分析师费了好大劲把线上业务数据库中的相关数据表提取到数据仓库，并提取出相关数据后，操作说我要。改变需求。
这是数据分析新手常犯的错误。归根结底，与看报告的人没有有效的沟通，分析的目标首先要明确。说到明确的目标，这又涉及到查看报告的人的身份。
1）对于管理层来说，他们最近的重大决策最终反映的最关心的指标是什么？这些指标如何相互关联？全球业务的变化如何？与过去相比，取得了哪些进展？目前需要调整哪些执行动作，对应的指标有哪些。
2）对于运营商来说，他们想看到的是最近的活动怎么样？如何定价更合理一点？一些运营活动能否持续提升效果，是否需要将运营方式不断固化到产品模块中等等，都与运营措施有关。
3）对于产品端来说，他们关心的是线上的功能或设计是否对用户有用，用户是否使用；如果用户使用它，如何使产品更好。二、如果用户不使用，分析不使用的原因，是产品设计有问题，流程无法通过，或者用户不了解如何使用。
定义目标需要数据分析师在分析之前进行有效的沟通。首先，很清楚这种分析需要达到什么目的。在了解业务的基础上，明确从哪个角度切入，应该启动哪些指标，然后确认现阶段哪些数据已经具备，哪些指标需要在现阶段推进。建设，然后统筹规划，根据现有的指标，故事线应该如何铺设。
归根结底，常见的数据分析目标主要分为三类，即解决什么、为什么、做什么的问题。解决什么问题，可以使用描述性统计方法来解决；要解决why的问题，需要能够用严谨的逻辑思维对具体问题进行数据分析，找出原因；解决“做什么”的问题，需要通过具体分析，提供可选建议，最后交由运营或管理层做出最终决定，选择相关可行的解决方案。这三类分析目标最终会集中在一点上。只有了解了业务和业务流程，才能知道如何描述它是什么，从什么角度分析原因，才知道提供的解决方案。
2、目标分解与聚焦
在明确了数据分析的目标之后，我们来看如何通过一个案例来实现目标。
财务预算是企业经营的重要组成部分。有一天，老板给数据组的同学分配了一个任务，问如果预算超过200万怎么办。这时候首先要明白这是一个“做什么”的问题，进一步明确这需要数据分析论证，最后给老板提供可行的参考建议。在开始分析之前，我们必须从数据的来源开始。数据的讨论一般涉及三点：数据来源、统计口径、统计周期。

2分钟了解数据驱动运营 数据驱动运营什么意思

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