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数据分析是精细化的运营工作，一定要建立起体系化的思维，切勿盲目分析，粗暴分析。
对于运营数据分析，我相信很多小伙伴会存在以下问题：
面对异常数据经常出现“好像做了什么？好像发生了什么？所以可能造成了影响”的主观臆测？
面对数据报表，不知道该怎么分析？不知道该分析什么？
数据分析作为运营最基础的一项技能，你是否真正的将其价值发挥出来，合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据！
1、从单一维度到体系化的思考，是做数据分析必须做出的转变！对于数据分析你需要有体系化的数据框架！
我们在考虑问题的时候都会遵循一个思路，即从宏观到微观，从全局到局部，数据分析也不例外。数据分析在产品运营中的地位在这里也无需多说，做数据分析一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的，在做数据分析时候需要在心中建立起数据体系，产品数据维度体系由大到小可以分为宏观数据、中观数据、微观数据三大层面：
以上数据分析纬度并非包含了我们运营的产品的所有数据纬度，在做数据分析时，我们需要结合自己的产品情况来做有用数据筛选。当然运营在提出具后台需求时一定是基础数据需求，常见的如用户概况数据、PV数、UV数、UID数、启动次数、留存率、跳出率、页面访问路径等。
很多运营人员在完善数据后台需求时，提出一大堆数据，并且很多数据涉及到复杂的定义和计算，这样只会增大后台数据的运算压力，对运营分析实际用出并不大，反而影响数据的查看效率。
运营数据分析可根据后台基础数据结合Excel表格导出功能，以及借助第三方数据平台来进行辅助分析，这样不仅能够降低后台数据开发成本，也能大大提高数据分析效率。
2、做数据分析需要以目标为导向，学会做数据维度的逐级拆分，以结构化思维来做运营数据的全面的，系统性的分析。
在做产品运营的数据分析时，我们可以按照以下思路来进行：
1.确定数据分析目标
2.明确数据目标的关键影响维度拆解
3.找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关系模型
4.发现问题数据及出现原因
5.针对问题数据影响维度做相应的优化
比如我们以天猫店铺利润情况进行分析，店铺运营最关注的就是营业额，但最本质的还是盈利情况，按照上面提到的思路进行分析：
① 数据分析目标：店铺的利润情况分析
（责任编辑：网络） |
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发表于 2020-11-9 00:00:00
