如何拥有运营的分析思维？一篇文章帮你建立

想要做好运营层面的数据分析，我相信大家一定会有很多问题：异常数据怎么办？如何避免主观臆测？如何处理数据报表，得到真正的价值？

没错，对于一个合格的运营数据分析俩说，发挥数据的价值尤为重要，今天就让我通过一篇文章为你阐明构建运营数据分析思维这件事。

从初具雏形向体系化思维进发！

思考问题时请遵循一个思路：那就是从宏观到微观，从全局到局部的思路。我们在进行数据分析的过程中，这一概念数据化即是三种概念——宏观数据、中观数据和微观数据。

我们在提出运营数据需求的时候经常会有如下的数据：常见的如用户概况数据、PV数、UV数、UID数、启动次数、留存率、跳出率、页面访问路径等，很多数据都需要借助软件来进行计算，如果不这么做很可能会增加没有必要的人力成本，且智能化软件能帮助我们实现体系化的初步建设。

从体系化到系统化进发！

首先想要实现系统化，我们需要确定数据分析目标、明确数据目标的关键影响维度拆解、找出不同数据维度之间的关联关系从而建立起数据关系模型、 发现问题数据及出现原因，最后针对问题数据影响维度做相应的优化。

那么这里如果我们对一个店铺网店的利润情况进行分析拆解的话，其实我们就会发现如果出现亏损一定是成本大于收入，进而我们去找出一些深层次原因，假设这里是销售额太低（低于同期水准），那么我们就可以通过以下几个方面来做出改变。

提升产品包装、优化详情页图片和介绍文案、优化消费者下单支付路径和体验、提升客服服务水平和促单技巧、做好用户评价管理优化、实行相应的促销策略，如满减、满赠、折扣等。

 所以你看系统性的改变如此简单。

在系统中找到数据的因果

很多运营其实也可以是新媒体运营，那么我们再去细化到一个账号的运营涨粉中去，在实际运营的过程中会有很多细节数据，但是不管数据再旁枝末节，也要要养成对这些数据进行记录的习惯。

培养以数据驱动工作的潜意识

①      培养数据分析的系统化思维

我们在进行数据分析的时候又两个方向：自上而下的思路，具体为：确立数据分析目标——目标影响维度拆解——各数据维度相关关系建立——发现问题数据及出现原因——问题数据优化，这种思路多用户产品的数据分析体系或者模型的建立，从而保证数据分析的全面性。

自下而上的数据分析思路多用在针对已有数据报表中的数据问题发现，具体为：异常数据出现——分析该异常数据影响因素——影响因素与问题数据之间的相关关系——找出出现异常数据的原因——找到异常数据的解决办法。

②      培养数据的敏感度

这里不做强调，习惯即成自然

③      养成数据记录习惯

当记录的数据条数累计到一定程度就可以通过我们数据库中已有的数据发现一些原本看不到的规律。

……

运营思维的建立和其他很多工作是一样的，我们需要在工作的底层逻辑之中加入更多的理性来调配这碗美味佳肴，粗暴的分析需要被避免，更有逻辑的头脑碰撞才会让你的工作付出即所得。