一套正确且高效的数据分析体系，该如何搭建？

伴随数据驱动和精细化运营时代的到来，如何迭代产品功能？如何优化产品转化流程？如何根据用户画像做精准投放？

在数据驱动的时代下，凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了，作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力，从数据中查找问题，分析问题，解决问题。

那么，数据分析是干嘛的呢？运营如何运用数据分析指导产品优化？数据分析的方法又有哪些？下面，我就和大家来聊聊数据分析的二三事。

一、为什么要做数据分析

伴随数据驱动和精细化运营时代的到来，如何迭代产品功能？如何优化产品转化流程？如何根据用户画像做精准投放？

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面对这一系列问题，你会发现以前行之有效的手法，不再那么可靠，而基于客观的数据进行分析，可以更准确的辅助运营做出决策。

比如：流量运营，仅仅关注PV、UV等虚荣指标，在现在看来是远远不够。CPC、DAU、平均访问时长、访问深度、跳出率、平均流量转化等更加精细的指标，以及基于这些指标的大规模数据分析，对于用户行为的判断，更具分析意义。

二、什么是数据分析？ 1. 概念

数据分析，顾名思义，数据+分析，也就是说必须要以数据为先，分析为后。用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地发挥数据的价值，是为了提取有用信息和形成结论，而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

2. 目的

我们使用数据分析，总是想解决某些业务中遇到的问题，驱动业务实现增长，根据我们想要解决的问题类型，我们可将数据分析的目的分为三类：现状分析，原因分析，预测未来。

（1）现状分析

现状分析的含义大概可以从两点来看：已经发生的事情和现在正在发生的事情。通过分析告诉你企业的整体运营情况，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业运营状态有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如：日报、周报、月报等形式。

（2）原因分析

经过第一阶段的现状分析，我们可以了解到企业存在的某种隐患，那么我们应该为去分析该隐患。举例来说：某产品的注册转化率一定稳定在15%，有一天突然下降为5%以下，这个时候就需要对这天的数据进行分析，找出注册转化率下降的原因，并给出解决办法，这些就是原因分析。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据实际运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

（3）预测未来

分析了现状，也分析了原因，接下来就需要预测未来。运营者利用已掌握的数据，用数据分析的方法来预测接下来的发展趋势等。

比如：某电商的七日复购率平均是30%，现在有第一次购买消费用户1000人，监测这些用户的行为，七日看这些人复购率是否达到或者超过30%，根据数据结果去判断复购的增长率，这就是属于数据分析，预测未来的应用。

预测分析一般通过专题分析来完成，通过在制定季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

三、如何做数据分析

很多刚接触数据分析的小伙伴，不知道怎么做数据分析。要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。这都是缺少分析思路的表现，今天就给大家盘点数据分析的工作流程是什么样的，常用的数据分析方法论和方法具体有哪些。

1. 数据分析的流程

数据分析主要包括6个既相对独立又互有联系的阶段，依次是：明确分析目的和思路——数据收集——数据处理——数据分析——数据展现——报告撰写。

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（1）明确分析目的和思路

在做任何一件事之前都要有一个明确目的，数据分析也是如此。在进行数据分析之前首先要明确数据分析的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。譬如说：原先的商品落地页的购买转化率比较低，需要使用新的落地页，以提升流量进入后的购买转化率。

（2）数据收集

数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。

数据收集的办法一种是在自家产品的代码中加入“埋点”代码，另一种办法是使用第三方的数据统计工具（比如百度统计）。它们都能够监控到用户在产品中的一系列行为，并将数据保存下来，便于后续分析。

（3）数据处理