撰稿编者按：做为一位用户运营，需要具有一定的数据处理的能力，就可以更快地独当一面先期的工作，制做更为有效的运营路子，实现良好的转化效果。作者以用户运营情景为例，聊聊用户运营应当怎样做数据分析，希望对你略有帮助。

嗨喽，大家好：

我是玥，距那次撰文已经过去了三四个半月了，最近玥被各式各样数据煎熬得非常头秃。总之，我变秃了也（没有）变弱了。在这过程中，也称得上历经了运营人处理数据的各式各样苦与痛，因此想趁自己后段时间的历经来和大家简单地深入探讨下运营人该怎样展开数据分析。

可能许多人一听到数据分析就郁闷（我也是，头秃），与生俱来不擅于和数据关系密切。本想著大学毕业之后非但不用碰触各式各样位数相关的东西了，却居然走入了运营成功之路，和数据更是曲终人散，想要离开也不行。因此，今天就来和大家聊聊运营人该怎样去展开数据分析才是最高效率的，就可以更快heard业务服务。

一般在我看来，用户运营和产品运营对于数据分析的需求比较高，毕竟许多设想和路子需要从数据中得到一些推论，进而先期更快地去执行和实施自己的设想，同时也需要根据过往的数据数学模型较好地去展开数据估算。内容运营虽然也需要数据分析，但是相对而言，更为倚靠感性和经验，内容这种东西极难去直接地定量评估结果。总之，能搞好数据分析，其实能为内容的生产和递送加不少分。

因此上边我和大家聊的更多的是特别针对用户运营的情景，做为用户运营，该怎样去展开数据分析。

 

一、数据分析分析的是什么？

数据分析分析的到底是什么？在不同的情景下，数据分析可能会略有不同。一般来说，做为用户运营的数据分析，可能会分为以下三种：

 

1. 人群追寻类分析

这两类分析更为著重用户的特征分析，希望能从某两类人群的优点中找到共通点，进而更快地理解这些用户。他们常用的xx人群用户肖像分析、活动人群分析等。

这两类分析的核心用户就是某些用户的局限性，进而更快地选定用户运营的路子。比如，他们想特别针对团体会员用户的支付费用去展开分析，就会特别前瞻性地去看即将到期支付费用用户和即将到期没有支付费用用户之间的差异，看看中间是什么样因素在影响着用户的支付费用，用户更偏激于在什么时间节点什么情景下去完成支付费用这个姿势，进而先期通过路子Villamblard卡代纳影响未支付费用的用户。

人群外流预警也是同样的道理，通过外流用户在平台上的最后一次行为去分析外流用户在平台上预外流前的行为特征（总之这类用户分析可能需要通过建模等一系列操作），进而通过运营路子更快地影响这批用户。

 

2. 路子/活动效果分析

这两类的分析就比较偏向于纯位数类的分析了。上了什么样的路子，路子曝光了多少人群，这些人群的转化效果怎么样，比原来提升了多少。

这两类分析的关键是需要明确口径和取位数段，什么时间段在哪张数据表里去取什么样的字段。

总之，这两类分析一般会和人群分析结合起来一起去看，人不同的用户对于路子的不同反应程度。总之，如果只需要一个最终的数据结果，那么只取数也完全足够了。

 

3. 某类特殊情景的追寻

他们自己在使用产品的过程中，可能会发现某两类特殊情景还存在一定的运营空间。因此特别针对这两类的特殊情景，他们就需要去看这两类特殊情景覆盖的人群有多少，这两类人群的特点是什么。最好是结合先期想要给这部分用户制定的路子结合来看，看看这个路子的空间有多大。

 

二、运营人怎样提数据分析的需求？

一般来说，在有些公司，简单的数据需求可能会由运营同学自己取数（一般是1-2个表的连接，简单的取数需求可能会由运营自己展开）。但是一般来说，涉及以上3类比较复杂的数据分析需求，就需要运营提需求提到数据分析的同学那里去处理。那么问题来了，怎样就可以提出更为有效的数据分析需求呢？

 

1. 数据分析需求的三要素

一个有效的数据分析需求一定离不开这3要素：分析的目的、取数的口径、取数的维度和字段。

分析的目的是便于数据分析的同学给业务同学提供更为有效的建议和路子。比如，特别针对团体会员用户，他们想要去看这一批用户给业务线带来了多少订单、GMV和收益，有多少是开通团体会员这个姿势带来的增量。因此在这过程中，他们可能会通过团体会员用户开通前后的对比或相似用户去展开对比，去看看哪两类的对比的变量仅只有开通团体会员这一个姿势，通过控制变量的办法去研究变量对于结果的最终影响。

取数的口径是需要明确，去取什么时间段的什么样的数据才做为合理和科学。

取数的维度和字段，有些字段可能是通用的，不用告诉数分的同学他们也知道，但是有些字段可能是业务特有的，需要明确地告知数分的同学。取数的时候，需要明确告知数分同学，他们想要什么维度的什么样的分析。比如想要团体会员用户在最近半年业务线的消费情况：包含订单、收入和收益，在这过程中，就需要明确消费情况到底是什么，需要去取什么样字段。

一般来说，他们提数据分析需求的时候，就可以在心里有个大概的预期，通过这个维度能得出什么样的推论，我想要什么样的推论，这个维度的分析能够满足我对于目的的追寻和分析吗？在提数分需求的时候，就预想推论，能够有效避免最终拿到数据不知道怎样去展开分析的情况出现。

 

三、运营人该怎样去展开数据分析？

来到最关键的一步了，做为一个用户运营，应该怎样去展开数据分析？拿到了数分同学给的一堆数据，怎样就可以得出数据分析的推论。

推论非常考验人，需要用简短的一两句话去概括最终的推论，推论一定是可证伪/有深度的推论，不是单纯地罗列位数（历经了教训，我又学到了！）。比如购买用户数XX人，购买金额XX万，较上月下跌x%……”，但这些都仅仅是现象陈述，这里的深度问题是为什么会下跌，原因是什么？是商品的问题，还是人群的问题，还是运营选定的运营路子的问题，深挖位数背后的原因才是关键。这样的数据分析就可以得出真正有价值且能够运用到业务情景的有效推论。

总之，得出数据分析的推论不是一日练成的，需要日积月累。但是这里有一个我目前自己在用的小窍门和大家分享下：看到数据表象后，多问自己几个为什么，为什么会出现这样的数据现象，人群之间的差异是什么，是由于人群的优点造成的吗，还是什么原因导致的呢？

在处理数据的时候，他们一般会通过同比、环比以及分组比等方式去看不同时期，不同人群之间的差异。横向看不同时期的差异，纵向看不同人群的前后变化情况，纵向和横向交叉看，最终得出有效的推论。

比如还是去看开通团体会员这个姿势对于用户的消费情况是否有提升，推论是有提升，提升了多少，其中什么样的人群提升最为明显，原因可能是什么。这就是一个比较完整的数据分析的推论，回答了问题，并且给出了有效的位数推论，再从里边细节去看，人群之间的差异是什么样的。

总之，在得到推论之前，他们需要对数据展开一定的提取和处理，这里就涉及到了比较基础的问题：怎样用excel展开数据的处理和提取。一般来说，可能会用到以下5种常用的数据分析方法：

 

1. 对比分析法

横向和纵向对比，选好参照物，展开对比分析。需要明确选取的参考物是否具有一定的意义。指标的口径、计算方法和计量单位必须一致对比的对象需要具有一定的可比性，和对象之间的相似之处越多就，就越具有可比性 。

 

2. 分组分析法

根据数据分析对象的特征，按照一定的标志/指标，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来展开研究，以揭示其内在的联合和规律性。分组的核心目的还是便于对比。分组分析法的关键在于确定组数和组距。

组距=最大值-最小值/组数 能vlookup函数分组，然后用数据透视求和，能快速得到数据分组的最终结果。

 

3. 结构分析法

分析总体内各个部分和总体之间展开对比的分析方法，即总体内占各个部分占总体的比例，属于相对指标。

 

4. 平均分析法

利用计算平均数来反应总体在一定时间，地点情况下某一数量特征的一般水平。一般用算术平均数。对于所有数据指标都可以依据不同的分组用单位数来展开平均，展开对比和分析。

 

5. 矩阵关联分析法

根据事物的两个重要的属性做为分析的证据，展开分类关联分析。 对于不同的分析情景用不同的分析方法展开分析，运营常用的就是对比分析法、分组分析法以及平均分析法，许多情景下数据分析的方法是交叉使用的。

另外，附赠给大家一个处理数据的妙招，一定要学会数据透视表和vlookup函数和巧妙使用，学会了这两个大招，基本上日常运营在处理数据的过程中就能高效率不少。

 

四、关于数据分析的本质

最后，想简单地和大家来聊下数据分析对本质是什么？

在我看来，数据分析一定是为业务服务的，脱离业务本身去谈数据分析是没有价值的。想要通过数据分析解决业务的什么样的问题，人群分析，进而更快地制定先期的运营路子？或者想要从数据现象得到一定的数据洞察，进而更快地制定先期的路子。

本质上，还是通过数据更快地给业务提供更有效的依据和证据，毕竟数据是不会骗人的。

一个完整的数据分析的闭环一定是：数据洞察需求-用数据验证自己的猜想-用路子去影响用户-效果的数据分析结果-再次展开迭代优化。

数据分析是运营人的痛，但是也是运营人必须的，如果能够学会数据分析的思维和核心，那么可能才会去制定更为有效的路子和活动，就可以更快地搞好运营的工作。