2024年运营 数据分析，运营需掌握的15个数据方法

提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。

其实，“ 分析 ”本身是每个人都具备的能力，比如根据股票的走势决定购买还是抛出；依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。

这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。

一、数据分析的战略思维

无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？

1. 数据分析的目标

对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值 ，驱动企业业务增长。

2. 数据分析的作用

我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。在这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。

通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。

根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。

3. 数据分析进化论

我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段：

阶段 1：观察数据当前发生了什么？

首先基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如：公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周内新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？ 又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。

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