森哥認為應該最重要的是數據思維吧
一位合格的運營人肯定是以數據驅動運營為導向，而非運營驅動數據。因此，運營人一定不能把“我覺得”、“好像是這樣”之類的話掛在嘴邊，要形成以數據來說話的思維定式。
數據分析是指通過各種手段獲取並分析數據，從而得到數據背後的信息，最終實現數據驅動運營。
數據分析的前提是有數據做積累。採集數據的手段有千千萬萬，但是他們都有一個共同點，即按照三大數據類型進行採集。
獲得數據後，就需要進行數據分析，其數據思維包括三個板塊：體系化數據框架、目標拆分、數據驅動運營。
一、體系化數據框架
正如我們思考問題一樣，一般都會遵循從宏觀到微觀、從全局到局部的思路，數據分析也不例外。因此，我們再做數據分析時也需要這種思路，即構建體系化的數據框架，比如，產品數據維度體系可遵循宏觀數據、中觀數據、微觀數據三大層面來構建。宏觀數據通常指行業數據和總體數據；中觀數據通常指用戶屬性、分類、成長數據和產品流量數據等；微觀數據通常指數據工具分析和數據埋點等。
二 目標拆分
做數據分析必須以目標為導向，學會做數據維度的逐級拆分，即將數據拆解+分析，以結構化思維來做運營數據的全面系統性分析。
對於產品運營的數據分析，一般需按以下幾步進行：
1. 制定數據分析目標
2. 明確目標的關鍵影響維度拆解
3. 找出不同數據緯度之間的關聯關係從而建立起數據關係模型
4. 發現問題數據及原因
5. 針對問題數據影響維度做相應的優化
三、數據驅動運營
要想實現數據驅動運營，就必須熟悉好各種數據分析方法，對於常見的方差、迴歸、因子、聚類等數據分析方法的原理、使用範圍、優缺點和結果解釋都必須了熟於心；其次，還需要掌握一些基本數據分析工具，如Excel、SPSS等。如果對於常見數據分析方法和分析工具都有不錯的基礎後，就可以針對實際運行過程中各種目標進行分析。
數據分析結果是為了指導我們做出正確的運營決策，因此，一般分析結果都需要遵循規則：文不如表、表不如圖。
另外，數據是理性和嚴謹的，我們必須以理性的眼光來對待。對於不同的運營目標，需要的數據維度不同，做運營一定要學會給數據做定義，並且要保證其邏輯性和嚴謹性，要能經得起推敲。
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