运营人员如何做好数据分析❓超强攻略送上
🔸现在数据分析能力在职场中越来越重要，尤其对于运营、产品、市场等强数据相关岗位的业务人员来说，数据分析就是职场能力的分水岭，基本上已经成了大厂招聘的标配。
🔸今天，就结合自己在实际工作中遇到的一些情景，以“运营”这个业务岗为例，跟大家分享，业务人如何去进行数据分析？
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🙋数据分析的目的❓
1️⃣原因分析
🔸通过以往的数据分析，发现数据中存在的问题，为未来优化提供数据基础。
🔸比如，通过用户注册、登录、活跃等数据，可以看出用户在哪个环节流失比较多，出现问题比较多，那么后期在这个环节中，就可以多次进行试验，提升单点的转化率。
2️⃣未来预测
🔸通过以往的数据分析，找到数据中的某种趋势或者共性，从而更好地指导未来的运营动作。
🔸比如，在公众号运营中，通过以往对以往内容的关键词进行分析，找出打开率高、阅读量高、转发量高的内容，从而方便后期更好地进行选题和内容创作。
3️⃣现状分析
🔸数据是当下最好的体验，及时了解当下的运营情况以及变化情况，更加趋向于短期的数据分析，如日报，周报，月报等数据分析，在某个时间节点里，数据变动的原因分析。
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🙋巧用工具，分工明确
🔸但运营人在数据分析实操的过程中常出现以下几个问题：
1️⃣数据图表固定不变，缺乏灵活性，不能做探索分析。
2️⃣部门配合沟通成本高，实现效率低。
3️⃣很多公司的业务数据和行为数据分散在不同的系统中，没办法放在一起分析。
🔸以上问题，最好的解决办法就是重新分工，让数据部门负责提供清洗好的数据，运营人员直接拿数据做分析，也就是目前很多企业都在用的自助分析模式。
📍自助分析实现方式：
🔸借助BI工具，建立统一的数据分析平台，数据准备自动化，数据人员负责建立数据连接和数据集，运营人员直接取用准备好的数据。遇到没有数据的情况再向数据部门提数据需求，管理数据是他们的本行，需求响应也就快。
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🙋案例实操
🔸以我比较熟悉的FineBI为例，给大家分享一个运营人员进行数据分析的实际案例。
📍案例场景：
某平台型产品9月份发生客单价下降问题，分析其可能原因。
📍分析思路：
1️⃣首先清楚这是典型的“分析为什么”的问题。
2️⃣然后确定分析思路。根据归纳推理原理，从结论出发进行拆解：客单价=销售总额/成交总笔数，影响销售总额和成交总笔数不外乎服务提供者、用户和产品三个维度，从这三个维度下提出假设，再通过数据逐一验证。#数据分析##可视化##报告#
