由于工作需要，便稍微整理梳理了關于數據運營上的心得和提議。
數據運營是什么
一句話簡單解釋數據運營：利用運用工具抓取數據，對數據進行分析，并制定相應的運營計劃。
“數據運營” 有兩層含義。
狹義指“數據運營”這一工作崗位，它跟內容運營、產品運營、活動運營、用戶運營一樣，屬于運營的一個分支。
從事數據采集、清理、分析、策略等工作，支撐整個運營體系朝精細化方向發展。近年來，越來越多的互聯網企業開設了“數據運營”這一工作崗位，主要分布在一線運營部門。與數據分析師這一崗位不同的是，數據運營更加側重支持一線業務決策。
廣義指“用數據指導運營決策、驅動業務增長”的思維方式，即數據化運營。屬于運營的一種必備技能或者思維方式，泛指通過數據分析的方法發現問題、解決問題、提升工作效率、用數據指導運營決策、驅動業務增長。
數據分析已經成為數據運營的一項必備技能。
為什么要做數據分析
對于不同行業，做數據分析的業務目的各有不同。但是拋開具體業務本身，進行數據分析的主要原因有如下三種。
現狀分析
知其然。
數據分析的第一層目的就在于快速診斷當前業務的健康度。
對于數據分析而言，單純的描述性數據并不具備意義。數據分析一定要有所對比，無論是與過去，還是與競品。
定位異常
知其所以然。
在業務開展的過程中，經營數據發生波動是很常見的事情。而數據分析的第二層目的，就在于了解為什么經營數據會發生波動，以便采取相應的反饋。
在利用數據分析定位異常波動的過程中，需要窮極思維，只有這樣你才可以真正了解到「其所以然」。
預測未來
用數據預測未來在如今已經不是什么新鮮詞匯了，AI 畢竟就是最典型的案例。
但實際業務開展中，我們在沒有 AI 的幫助下，也是可以利用 數據分析對未來做出簡單的預判。
通過歷史數據了解用戶的習慣，分析用戶的行為偏好，是可以對用戶的接下來動作做出部分預測的。
數據運營職責
總結起來，我們將其歸納為數據規劃、數據采集、數據分析三大層次。
數據規劃：收集整理業務部門數據需求，搭建數據指標體系；
數據采集：采集業務數據，向業務部門提供數據報表；
數據分析：通過數據挖掘、數據模型等方式，深入分析業務數據；提供數據分析報告，定位問題，提出解決方案。
數據分析的常規步驟
明確數據分析的目的
確定數據分析的緯度
收集數據
清洗數據
套用模型進行數據分析
生成數據報告
數據分析是一門專業的學問，跟寫作、學英語一樣，他需要練習。
但具備基本的數據分析能力，并不需要過多復雜的工具。簡單的 EXCEL 使用技巧就可以幫助你完成工作中 80% 的分析工作。
而且對于互聯網從業者而言，無論是內容，還是產品運營，數據分析都屬于屬于基本能力。
