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1、目录c a t a l o g231第1页/共27页第2页/共27页数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。第3页/共27页 业务是靠数据来驱动的。策略是根据数据优化、调整的。数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式。第4页/共27页总结数据数据业务业务产生/弥补不足反哺业务产生数据，数据反哺业务。数据的采集在很多方面是困难的，譬如，公司的数据量不足；数据的准确性不确定；无法确认采集的数
2、据是否满足业务需求，而市场上的数据良莠不齐，生命周期短 因此，业务与数据一起成长，形成自己的数据源。第5页/共27页第6页/共27页狭义的是指，“数据运营”这一工作岗位，广义的是指，“通过数据指导运营决策、驱动业务增长”这一思维方式。第7页/共27页在不同的公司，数据运营可能会有不同的职责变化。有些公司的数据运营是偏向BI（商业智能）的，也有些是偏向运营的，还有些公司是偏向市场的。偏向BI偏向运营偏向市场第8页/共27页 业务梳理（现在怎么样？）整理业务需求（要做什么？）抽取数据、分析数据（数据变化的原因？）数据报表、建立模型（预测未来会怎样？）决策与运营融入数据的应用（应该做什么？）偏向BI
3、偏向运营偏向市场第9页/共27页业务场景需求调研需求分析需求整理数据仓库（ETL）制作报表分析数据建立模型BI【工具】优化/创新/决策偏向BI第10页/共27页 用户行为、行为分析（有什么异常？）发现问题、寻找机会（为什么会这样？）提出假设（该怎么办？）回归验证（如何不断优化？）决策与运营融入数据的应用（如何进行提升？）偏向BI偏向运营偏向市场第11页/共27页用户行为行为分析ETL（数据抽取、清洗、转换、装载）数据可视化数据分析发现问题提出假设回归验证解决问题做出决策/优化/机会偏向运营第12页/共27页 目标数据的制定（要做什么？）行业分析，输出数据报表（现在怎么样？）数据预警，数据变化原
4、因分析（数据变化的原因？）数据预测（未来市场怎么样发展？）决策与运营融入数据的应用（应该做什么？）偏向BI偏向运营偏向市场第13页/共27页制定产品目标定义产品数据指标构建产品数据指标体系提出产品数据需求上报数据（通道建设）采集数据存储数据运算数据获取数据（数据提取/报表）观测/分析数据产品评估与运营优化偏向市场第14页/共27页第15页/共27页一、数据规划：收集整理业务部门数据需求，搭建数据指标体系。二、数据采集：采集业务数据，向业务部门提供数据报表。三、数据分析：通过数据挖掘、数据模型等方法，深入分析业务数据；提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案。四、数据决策：切实的为产品优化和运营
5、决策开展服务、提供决策依据。我们发现，不论是BI、运营还是市场，我们的环节中都有四个重要的层次，分别是：数据规划、数据采集、数据分析、数据决策。第16页/共27页数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚“要什么”。只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。数据规划有两个重要的体系：指标 和 维度。第17页/共27页需求 事件指标归纳对应（一）指标体系（一）指标体系指标，用来衡量具体运营效果，比如PV(访问量)，UV(独立访客)，DAU(日活跃用户量)，转化率等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。第18页/
6、共27页（二）维度体系（二）维度体系维度用来细化指标，记录哪些对指标可能产生影响的维度。例如：第19页/共27页（一）数据采集（一）数据采集好的数据源主要有两个基本的原则，一个是全，一个是细。全：大数据里面讲的是全量，要拿多种数据源，拒绝以偏概全。细：强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都采集过来。第20页/共27页（二）数据报表（二）数据报表借助工具减少数据采集、数据清洗、数据可视化上消耗的时间，以图表的形式将数据展现出来，为业务部门提供更直观的数据表现。第21页/共27页数据分析是数据运营的重点工作，数据规划和采集都是在为数据分析服务。根据不同的业务场景，选择合适的数
7、据分析方法，深入分析数据，通过数据分析定位问题，提出解决方案，促进业务增长。第22页/共27页常见的数据分析方法常见的数据分析方法第23页/共27页这是数据运营闭环的终点，同时也是新的起点，数据报表绝不是摆设，也不是应付领导的提问，而是切实的为产品优化和运营决策的开展服务，提供决策依据，最后达到数据指导运营决策、驱动业务增长的目的！第24页/共27页用户/业务/产品业务/产品的数据需求【数据规划】数据采集/清洗/处理/存储【数据采集】数据可视化数据分析【数据分析】助力/评估/优化/创新【数据决策】结合场景将运营”、“市场”、“BI”三个方向进行总结，融合四个重要层次，得到右边的一个闭环结构图，结合对应的业务场景，根据不同的对象，进行数据需求的【规划】，然后进行数据的【采集】，接着对数据进行【分析】，最后为其提供【决策】的依据。达到数据指导运营决策、驱动业务增长的目的！第25页/共27页第26页/共27页感谢您的观看。第27页/共27页