做运营，离不开数据分析。
那么，我们为何要做“数据分析”呢？
其实原因有三点：
第一，可以从数据中找问题点；
第二，可以为问题点找解决方案；
第三，通过数据观察解决方案是否有效。
那运营数据分析，到底该怎么做呢？一起看看吧！
01、准备工作
在做数据分析前，我们要做好准备工作——确定分析对象，提取分析的数据指标。
第一步，画用户行为路径图。
数据分析的路径图好比写文案时的文案框架。
路径图要又全又细，注意归类汇总。
要明确业务目标及核心指标，列出本次数据分析要解决的问题。
第二步，拆解业务指标。
要分析什么数据，是自己找出来的，而不是靠别人告诉你的要围绕目标，对照用户路径图进行拆解，拆解要到位。
拆解过程数据，明确与核心指标的逻辑关系。
第三步，确定数据收集方式。
先去了解后台都有哪些现成的数据与你的数据指标的计算关系是什么。
收集数据，要确保数据可用，例如：用户抖音电脑端查看数据，打开创作者服务平台之后，我们可以在平台上查看所需要分析的数据。
但当后台无法提供相关数据时，我们也要学会利用其他的数据分析工具，比如谷歌分析，或自己想办法手动收集。
02、重点分析
做好准备工作之后，就是要学会处理数据，找到问题点，提出假设，进行验证。
1、制作分析策略
以公主号举例：
目标：为了让更多的人通过点击【阅读原文】跳转到官网
策略：从【阅读原文】这个点出发，要么提升转化率，要么增量
思考：
1）从目标值出发，按照路径图，从近及远，梳理要分析对象
2）看哪方面做得好or看哪方面做得不好
3）看局部(抓最大最小)或看整体(趋势递增递减/出现断层)
2、处理成可分析的数据
处理数据、发现异常数据、提出合理假设、提出合理建议。
1）处理数据
先搞清楚后台数据是如何统计的；挑出需要分析的数据维度；接着清洗数据，确保不影响分析结果；列出最终要用的数据表格。
2）发现异常数据
看哪方面做得好or看哪方面做得不好
看局部(抓最大最小)or看整体(趋势递增递减/出现断层)
3）提出合理假设
①假设基于数据规律而来
例如：我发现求职经验分享类的文章，它的阅读原文点击率会更高一些（假设）
大家看完经验分享类的文章之后，会因为好奇到底当事人学了什么课程而去点击原文链接（原因）
以后我们就多发一些经验分享类的文章吧（建议）
②提出的假设要对业务有帮助
例如：跟明星有关的新闻，人们更愿意点击阅读原文
③把数据变化跟执行者行为相联系
例如，我们假设课程更新通知类文章和求职经验分享类文章，阅读原文点击率高。
④进行假设验证：拉长时间线or引入其他数据维度
4）提出合理建议
①针对假设提出建议
例如，发布更多的求职经验分享类文章。
②找出原因，提出建议
问自己和同事，当时做了什么操作；或者用户调查，问用户的动机。
03、收尾工作
做好数据分析工作之后，就将呈现你的分析过程，搭建运营模型，并持续优化。
1、做出让别人看得懂的数据报告
运营数据报告要怎做呢？
首先，要说明分析目的（需要解决什么问题、做报告的原因）；其次，说明分析策略（目录）；最后，每一页的标题给出结论，正文给数据与论证。
但有几点需要注意：
- 使用正确的数据表达语言
- 数据呈现清晰、直观、漂亮（非必要）
- 解释数据指标、含义、统计方式/计算方式、时间范畴
- 给出解决方案或下一步计划
2、搭建自己的运营模型
简单理解，就是运营经验，包括适用范围、执行标准、注意事项、可预期的执行结果等。具体如下：
最后想说，通过数据分析，你会发现运营跟长了眼睛的导弹一样，能精确打击，直接定位目标！
所以，做好自己，做一个精通数据分析的【运营正规军】，用专业惊艳所有人，让升职加薪成为顺便的事！
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