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分析数据运营基本常识 数据运营岗位职责是什么

互联网时代 ， 运营类型越来越细分 。目前我们常见的“分享”多是针对BD(业务)、渠道运营、活动运营 。运营是一个低门槛的职业 ， 越来越多的大学毕业生从事 ， 但是运营是一个高难度的职业 ， 所以有一句话 ， 有道词典运营唐总监说:一万个人出一个好的产品 ， 十万个人出一个好的运营 。
无论你在做什么样的操作 ， 都要掌握数据分析的基本技能 。
为什么要数据运营？
？
受大数据时代的影响 ， 数据已经充斥了整个行业 。数据对于产品的发展和未来是不可替代的 ， 数据已经成为产品发展的主要支撑 。
在日常工作中 ， 数据分析的三个功能如下:
目前我们经常涉及现状和原因的分析 。这两块也基本满足我们的日常工作 。如果你想进步 ， 你必须学会预测和分析 。根据庞大的数据 ， 预测未来的数据趋势 ， 会发生什么 。
如何获取数据？
目前 ， 有两种数据采集方式:
第一个:自己埋 。主要步骤如下:制定掩埋规则→开发时添加统计代码→搭建数据查询平台 。
第二:使用第三方统计工具 。如百度统计、友盟等 。
数据运营的主要职责是数据分析 。数据分析就是从庞大而混乱的数据中分析出有价值的数据规律和产品问题 ， 从而帮助决策和优化 。
那么问题来了 ， 我们如何进行数据分析？
明确分析目的和思路 。
数据分析的目的一定要明确 ， 否则你做出来的数据一定是没有价值或者价值不大的 。你的数据分析的受众是谁？无论是为了产品优化还是日常数据向领导汇报 。不同的受众有不同的数据侧重点 。然后理清思路；需要哪些数据支持 ， 数据如何呈现 ， 数据背后反馈的真实性 ， 如何达到分析的目的 。
数据收集
数据来源很多 ， 主要包括:
竞争产品分析和同行分析
自有数据查询平台
互联网 ， 大数据分析平台
市场调查 ， 如问卷调查
数据处理
要从庞大而混乱的数据中分析出有价值的数据规则 ， 就必须对数据进行处理 。数据处理也是数据分析的前提 。
数据清洗、数据转换、数据提取和数据计算是数据处理中的一些方法 。
数据分析
数据分析大多由软件完成 。一般的数据分析可以用excel来做 ， 高级的数据需要spss、sas等专业的数据分析软件 。
数据分析方法包括pest分析、5w2h分析、逻辑树分析、4P营销理论和用户行为理论 。后面我们会详细解读 。
数据显示
日常生活中 ， 我们通常用表格和图表的方式来展示 。但是要记住一点:表格并不像看起来那么直观 。
我们的日线图包括条形图、条形图、饼图、折线图、散点图等等 。
报告写作
一份好的数据分析报告的特点是图文并茂 ， 层次清晰 ， 结论和建议明确 。
插图能使听众更容易接受 ， 更生动直观地理解问题和结论 。
层次分明 ， 主次分明 ， 让读者有带入感 ， 正确理解报告 。
结论很明确 。前面所有的数据和内容都是得出结论的基础 。
建议 ， 一份好的数据分析报告不仅能得出结论 ， 还能发现问题并给出合理的建议或优化方案 。
分析的一般载体是psd和ppt 。
【分析数据运营基本常识 数据运营岗位职责是什么】数据分析师必须有严谨负责的态度 。错误的数据报告会向受众传递错误的信息 。同时 ， 我们需要有创新思维 。竞品分析多了 ， 我们的思维就容易受限 。时刻提醒自己 ， 不断反思 ， 是非常重要的 。


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