如何成为一个运营向的数据分析大神？
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- 数据分析在商业问题场景下都是以增效降耗为目标的，一切围绕具体的商业问题来。为运营服务的数据分析是商业分析的一个子集。 具体来看，我觉得做好三方面工作可以说基本满足运营需要。 一，深入了解业务逻辑和相关领域知识。如果我们想观察一个关键指标，以跟踪监测业务情况，不懂业务逻辑怕是不行。甚至可能导致捕捉不到真正的关键指标。如果我们想策划一个营销活动，不了解相关领域知识，可能导致找不到一个较好的切入点。 二，删繁入简。读书讲究把书先读厚，再读薄。为运营服务的数据分析也有点这么个意思。指标太多了，面面俱到都想抓，可能就给自己（甚至团队）找来无穷无尽的麻烦。一众人累死，结果可能打问号。更何况牵涉人员越多，可能工作就越不好做。抓重点我认为是一项关键能力，且不是那么容易掌握的能力。 三，敏锐的业务直觉。sense，很重要。常规的思路，角度，方法可能都用过了，问题似乎还没得到有效解决。其实“剑走偏锋”在这里并不少见。仔细观察探索数据，结合丰富的领域知识，有可能帮助我们另辟蹊径找到解决办法。培养敏锐的业务直觉，一是靠领域知识，再就是靠勤快了，也就是多探索数据。 以上就是我个人认为做好运营数据分析的三个落脚点。
- 一保证数据准确性 二保证数据安全性 三保证数据完整性 四保证数据时效性 五具备基本的数据操作 六熟悉几种常用数据库 七熟悉掌握至少三种数据处理语言
- 在互联网公司里，首先你要了解业务，举个例子，报表某个节点数据出现问题，脑子里首先要定位到问题做猜想。 比如某一天某渠道注册量下降幅度高，是渠道方出问题了么，是不是他们上游产生问题。 如果是，怎么沟通，怎么施压，怎么补量，怎么扣量，这些是工作中长时间对成本控制的数字积累。 如果不是，是不是内部app出问题，是投放的h5页面，还是验证码，迅速定位到问题，找相关的同事去测试解决。 运营去做分析，其实对代码语音要求没有那么高，代码只是工具，在sql写不出的统计用excel统计说不定还更方便。 不管你是渠道运营，用户运营，活动运营。最终评价你运营工作是有一个kpi的，用你的kpi去理解业务，反推各个环节的点，形成自己的业务漏斗，做好监控，打听一下做的比较好的同业在某个节点的数据情况，你就会知道，哪个地方是你做的好的，哪个地方是你还可以想办法提升的。 希望对你有帮助。
- 首先了解公司产品和运营方向（随公司战略走） 当完成运营方数据需求（优先级）：1:了解数据需求的目的 2:定位数据维度的场景和确立和业务方的数据定义 并保持一致3: 根据业务的需求提取数据 4:核验数据准确性 数据的优先级：紧急重要-紧急不重要-不紧急重要-不紧急不重要 在完成公司的运营数据外，时刻关注同行业的运营趋势 汇报数据时：已完成的数据报告建议有良好的记忆，随时领导或老板提出直接可以应答如流
- 数据采集有针对性 整理过程业务相伴性 保持需求可视性 调整优化及时性
- 透过运营的操作表面，看懂背后的商业逻辑，不要沉迷于数据分析的工具
- 运营数据分析首先要懂项目的各个环节。各个环节都需要有量化的数据指标和标准。然后通过数据分析预警提醒然后解决问题，这是我的理解。
- 学习代替空想，实操积累经验。
- 运营的数据是根据客户深层次的需求量身打造的，需要一位好的项目经理可以挖掘客户的深层次需求
- 了解得不多，我只会一点点生活中的资本运作。比如什么时候做公交比较快，什么定早餐不会打挤，什么时候预定可以节省时间。