營運人員如何做好資料分析❓超強攻略送上
🔸現在資料分析能力在職場中越來越重要，尤其對于營運、産品、市場等強資料相關崗位的業務人員來說，資料分析就是職場能力的分水嶺，基本上已經成了大廠招聘的标配。
🔸今天，就結合自己在實際工作中遇到的一些情景，以“營運”這個業務崗為例，跟大家分享，業務人如何去進行資料分析？
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🙋資料分析的目的❓
1️⃣原因分析
🔸通過以往的資料分析，發現資料中存在的問題，為未來優化提供資料基礎。
🔸比如，通過使用者注冊、登入、活躍等資料，可以看出使用者在哪個環節流失比較多，出現問題比較多，那麼後期在這個環節中，就可以多次進行試驗，提升單點的轉化率。
2️⃣未來預測
🔸通過以往的資料分析，找到資料中的某種趨勢或者共性，進而更好地指導未來的營運動作。
🔸比如，在公衆号營運中，通過以往對以往内容的關鍵詞進行分析，找出打開率高、閱讀量高、轉發量高的内容，進而友善後期更好地進行選題和内容創作。
3️⃣現狀分析
🔸資料是當下最好的體驗，及時了解當下的營運情況以及變化情況，更加趨向于短期的資料分析，如日報，周報，月報等資料分析，在某個時間節點裡，資料變動的原因分析。
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🙋巧用工具，分工明确
🔸但營運人在資料分析實操的過程中常出現以下幾個問題：
1️⃣資料圖表固定不變，缺乏靈活性，不能做探索分析。
2️⃣部門配合溝通成本高，實作效率低。
3️⃣很多公司的業務資料和行為資料分散在不同的系統中，沒辦法放在一起分析。
🔸以上問題，最好的解決辦法就是重新分工，讓資料部門負責提供清洗好的資料，營運人員直接拿資料做分析，也就是目前很多企業都在用的自助分析模式。
📍自助分析實作方式：
🔸借助BI工具，建立統一的資料分析平台，資料準備自動化，資料人員負責建立資料連接配接和資料集，營運人員直接取用準備好的資料。遇到沒有資料的情況再向資料部門提資料需求，管理資料是他們的本行，需求響應也就快。
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🙋案例實操
🔸以我比較熟悉的FineBI為例，給大家分享一個營運人員進行資料分析的實際案例。
📍案例場景：
某平台型産品9月份發生客單價下降問題，分析其可能原因。
📍分析思路：
1️⃣首先清楚這是典型的“分析為什麼”的問題。
2️⃣然後确定分析思路。根據歸納推理原理，從結論出發進行拆解：客單價=銷售總額/成交總筆數，影響銷售總額和成交總筆數不外乎服務提供者、使用者和産品三個次元，從這三個次元下提出假設，再通過資料逐一驗證。#資料分析##可視化##報告#
