从广义来讲，数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。
与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。而运用在产品运营的整个生命周期中，数据运营就是属于一种技能，通过数据分析发现解决问题，提升效率促进增长。
本文7000字。
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01 数据运营都需要学习些什么知识?
1、明确数据分析的目的
做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。
比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。
2、收集数据的方法
明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。说到收集数据，首先要做好数据埋点。
所谓“埋点”，就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。
目前主流的数据埋点方式有两种：
(1)自己开发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。
(2)利用第三方统计工具。
常见的第三方统计工具有：
- 网站分析工具：Alexa、Google Analytics、百度统计
- 移动应用分析工具：Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics
- 不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。
3、产品的基本数据指标
新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。
活跃：有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等，用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。
留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。
传播：平均每位老用户会带来几位新用户。
流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。
4、常见的数据分析法和模型
这里讲下漏斗分析法和AARRR分析模型。
(1)漏斗分析法
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