数据运营的流程是什么？有哪些分析方法？

众所周知，合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据！因此数据运营对想成为优秀运营人的朋友来说，是必须具备的能力。那么数据运营的流程是什么？有哪些分析方法呢？下面小编将和大家详细聊聊数据运营的流程和分析方法，感兴趣的话就一起来看看吧。　　

对于市场、运营这些同学来说，基本的数据运营是要会的。为什么数据运营如此重要呢？比如，我们发现某一天的用户量跌了20%，这个时候肯定不能放着不管，也不能仅仅凭借拍脑袋去做决策，而是要查一查这个问题出在哪。

这个时候，只看一个宏观的数那是远远不够的，我们还要对这个数据进行切分，按地域、按渠道，按不同的方式去追查，看到底是哪少了，是整体少了，还是某一个特殊的渠道独特的地方它这个数据少了。分析了原因，才能针对性地找到解决办法。现在越来越多的公司都选择用数据驱动来辅助制定决策。　　

数据处理的流程：

数据分析没有那么难，可以分成一个一个数据金字塔，自底向上的是三个部分：第一个部分是数据采集，第二个部分是数据建模，第三个部分是数据分析，我们来分别看一下。　　

1、数据采集：　　

首先来说一下数据采集，数据这个事情如果想要做好，最重要的就是数据源。好的数据源我觉得就是两个基本的原则，一个是全，一个是细。　　

全：就是说我们要拿多种数据源，不能说只拿一个客户端的数据源，服务端的数据源没有拿，数据库的数据源没有拿，做分析的时候没有这些数据你可能是搞不了的。另外，大数据里面讲的是全量，而不是抽样。不能说只抽了某些省的数据，然后就开始说全国是怎么样。可能有些省非常特殊，比如新疆、西藏这些地方它客户端跟内地可能有很大差异的。　　

细：其实就是强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。比如：像where、who、how这些东西给它采集下来，后面分析的时候就跳不出这些能够所选的维度，而不是说开始的时候也围着需求。根据这个需求确定了产生某些数据，到了后面真正有一个新的需求来的时候，又要采集新的数据，这个时候整个迭代周期就会慢很多，效率就会差很多，尽量从源头抓的数据去做好采集。　　

2、数据建模：

有了数据之后，就要对数据进行加工，不能把原始的数据直接暴露给上面的业务分析人员，它可能本身是杂乱的，没有经过很好的逻辑抽象的。这里就牵扯到数据建模。首先，提一个概念就是数据模型。在数据分析领域领域领域，特别是针对用户行为分析方面，目前比较有效的一个模型就是多维数据模型，“在线分析处理”这个模型。它里面有这个关键的概念，一个是维度，一个是指标。　　

维度比如城市，然后北京、上海这些一个维度，维度西面一些属性，然后操作系统，还有iOS、安卓这些就是一些维度，然后维度里面的属性。通过维度交叉，就可以看一些指标问题，比如用户量、销售额，这些就是指标。比如，通过这个模型就可以看来自北京，使用iOS的，他们的整体销售额是怎么样的。

这里只是举了两个维度，可能还有很多个维度。总之，通过维度组合就可以看一些指标的数，大家可以回忆一下，大家常用的这些业务的数据分析需求是不是许多都能通过这种简单的模式给抽样出来。　　

数据分析方法：

接下来我们简单讲讲互联网产品采用的数据分析方法。对于互联网产品常用的用户行为分析来说，有这么四种：

1、一种是多维事件的分析，分析维度之间的组合、关系。　　

2、第二种是漏斗分析，对于电商、订单相关的这种行为的产品来说非常重要，要看不同的渠道转化这些东西。　　

3、第三种留存分析，用户来了之后我们希望他不断的来，不断的进行购买，这就是留存。　　

4、第四种回访，回访是留存的一种特别的形式，可以看他一段时间内访问的频次，或者访问的时间段的情况。

分析完数据运营，想必大家对于数据运营的流程和分析方法，都有了一个大致的了解。要想进一步了解数据运营的相关内容，可以在新媒体运营课程中进行更加深入的挖掘。