什么叫数据运营数据运营岗位职责 _经验分享

数据运营主要是做什么的呢
??数据运营，就是利用数据分析，得到隐藏在数据背后的业务规律，利用这些规则来给运营提供方向、方案、策略，并收集数据结果，进行不断优化，从而提升运营的效率与效果。
数据充斥在运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。在运营的各个环节，都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有的放矢。
其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
1、明确分析目的与框架
一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？
基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。
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。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。
到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现
一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6、撰写报告
最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。??

数据运营是做什么的
数据运营主要做：1、数据规划；2、数据采集；3、数据分析。数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息作为商品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。
1、数据规划
数据规划是指收集整理业务部门数据需求，搭建完整的数据指标体系。
这里有两个重要概念：指标和维度。指标(index)，也有称度量(measure) 。指标用来衡量具体的运营效果，比如UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。
维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。选择维度的原则是：记录那些对指标可能产生影响的维度。
2、数据采集
数据采集是指采集业务数据，向业务部门提供数据报表或者数据看板。
目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿，越来越多的企业采用了GrowingIO的无埋点方案。在无埋点情景下，数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏，将更多时间放在业务分析上。
3、数据分析
数据分析是指通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据;提供数据分析报告，定位问题，并且提出解决方案。
数据分析是数据运营的重点工作，数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的。毕竟最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。

数据运营是什么?
从广义来讲，数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。
一名优秀的运营人员，应该熟悉自己产品的流量概况，通过每天看网站的流量情况，运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势，方便评估过去和预测将来趋势。
数据运营注意事项
数据运营需要了解在产品运营的过程中，需要什么数据。譬如说，电商，首先要看订单量、客单价、转化率，还要看用户在不同页面中的流转的过程数据，在哪里停留，下拉到什么位置，等等。
其次，数据运营要定义数据的意义。譬如说，App里的「激活」，定义究竟是用户下载App并完成注册，还是用户使用了某个功能。

什么叫数据运营
么是数据运营？我们可以从广义和侠义两个角度来理解：
①狭义：指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支，从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展；
②广义：数据是反映产品和用户状态真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。
二、数据运营的主要工作是什么
1、数据运营是做什么的：数据规划
数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚「要什么」。只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。
数据规划有两个重要概念：指标和维度。
1）什么是指标？
指标用来衡量具体的运营效果，比如 UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。
2）什么是维度？
维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。大体上，维度可以分为人口属性、设备属性、流量属性、行为属性4个方面：
【什么叫数据运营数据运营岗位职责】①人口属性：包括性别、年龄、学历等人口统计学数据；
②设备属性：包括设备类型、型号等等；
③流量属性：访问来源，广告来源、广告内容、关键词等等；
④行为属性：活跃度、新老用户等等。
2、数据运营是做什么的：数据采集
数据采集是数据分析的基础，传统的数据采集需要花费人力成本和时间成本。数据采集目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。
①埋点：通过在产品（网页、APP等）中手动添加统计代码收集需要的数据。
②可视化埋点：可视化埋点是埋点的延伸，通过可视化交互的方式来代替手动埋点。这种方式降低了用户使用的门槛，提升了效率。
③无埋点：无埋点颠覆了传统的“先定义再采集”的流程，只需要加载一个SDK就可以采集全量的用户行为数据，然后可以灵活自定义分析所有行为数据。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错错埋、漏埋情况。
数据运营需要学什么?
1、数据管理

通过学习管理理论知识便于搭建数据分析的框架，利于运营工作进行。

2、懂业务

当我们的分析脱离行业认知、公司业务背景和市场的大背景，分析的结果就会成为脱离线的风筝，就会没有使用价值。

3、运营方法

指掌握数据运营基本原理与一些有效的方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展工作。

4、使用运营分析软件工具

指掌握相关的常用工具帮我们完成数据分析工作。

5、会简单的设计

指会运用图表有效表达数据运营工作者的观点，让结果简单明了、一目了然。而且要使设计在整体上得体美观。

数据运营的工作内容
从工作岗位上看，数据团队为各业务部门的数据支持方，团队内成员主要从事数据采集、清理、分析、策略、建模等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展。常见的岗位包括：数据分析师、算法工程师、爬虫工程师、ETL工程师、数据挖掘工程师等。从工作内容来分，我们将其归纳为数据治理、数据分析挖掘、数据产品三个层次：
数据治理：数据治理负责数据系统的架构规划、数据的标准和规范化作业、数据的权限管理，保证数据的安全性和可用性，定义各业务口径的数据标准，构建数据集市和底层数据架构，输出支持到分析人员应用的数据字典。
数据分析挖掘：数据分析师数据运营的重点工作，其核心是业务方向的数据分析支持。主要包括：
对业务活动进行效果评估以及异常分析，如异常订单分析、异常流量分析、挖掘业务机会点，给予运营方建议及指导。
手机整理各业务部门的数据需求，搭建数据指标体系，定期向业务部门提交数据报表，包括日报、周报、月报等。
数据价值挖掘，如基于用户行为数据建立用户画像、建立RFM模型对客群进行聚类营销
助管理层决策，对问题进行定位，输出可行性建议，辅助管理层进行决策。
数据产品：负责梳理各部门对数据产品的需求，规划报表并优化报表，协调数据仓库的开发资源保证项目按时上线。将数据分析部门建立的挖掘模型、用户画像等数据模型做成可视化产品输出。企业内部常见的数据产品包括数据管理平台和自主数据提取平台。其中数据管理平台支持运营日报查看、实时交易数据查看、业务细分数据查看；自主数据提取平台满足业务方对更细微业务数据的需求，解放数据提取人员的重复性工作
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