五个步骤让你成为数据分析高手

　　运营人的工作中，有不少需要对产品数据、活动数据进行收集分析，并从数据中发现问题点，做出优化策略的部分。那么本文先将眼光聚集到数据分析上，聊聊如何做运营数据分析。

　　通过拆解和分析，明确运营目标，厘清运营动作，并最终将梳理结果体现在报表中的过程。

　　具体例子，在推广活动中有个返券的活动，从数据上看，收入因此活动提升了0.5%，那么问题来了？怎么样做到的？能不能复制到其他活动？是否可以形成常规？

　　因为要理解全貌。通过报表中的日常数据，理解运营工作的全貌。1）看到正常业务的运转情况；2）定位异常，发现问题。

　　理解报表的组成后，还需要看懂运营报表中的指标，才能线. 如何做好指标监控？

　　内容产量分别：A类内容产量、B类内容产量、C类内容产量、D类内容产量……

　　内容产量：1级账号内容产量、2级账号内容产量、3级账号内容产量、4级账号内容产量……

　　②如何验证？进一步深入挖掘变化异常的原因，排查寻找新增账号异常增长的原因：

　　相较于产品功能的更新迭代或者经营行为，运营动作更多围绕着用户展开。所以针对运营所做的数据支持，也主要围绕用户来做。具体分别以下三方面：

　　按照“交易次数”这个维度来划分，分层方式1：新客户与老客户、分层方式2：成熟客户（购买3次及以上）、忠实客户（购买5次及以上）

　　为了提高用户使用单车的频次，某共享单车运营团队筹划了一个发放优惠券的活动。为了更好实现活动的效果，运营负责人找到分析师小灰，希望他能够将用户划分为不同的层级，然后在活动中，针对不同的层级人群发放金额不同的优惠券，让每个层级的用户的ROI最大化。

　　什么是效果评估？首先我们分开来看，效果指客观的，能够代表活动效果的指标；评估指将客观的结果指标与某一个标准对比，最终对运营动作本身进行评估，有多大的能力达成它预想的抽象目标。

　　与核心运营目标相关的指标：用户活跃、用户付费；能够体现此次运营动作为运营目标影响的指标：用户渗透率。

　　diff in diff（二重差分）：排除了一些影响因素之后，核心指标在活动开始之前和之后的变化。

　　行业基准：英语学习类APP在信息流媒体上投广告的ROI，行业平均值是2.5；

　　高高，微信公众号：高高的运营手记，人人都是产品经理专栏作家，资深产品运营。

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