数据运营手册
2020-10-26 10:11:31 0 举报AI智能生成
Growing IO《数据分析运营手册》笔记
作者其他创作
大纲/内容
什么是数据运营
广义：用数据指导运营决策，驱动业务增长的思维方式
相对于数据分析师，数据运营更侧重支持一线业务决策
<b>与其它运营的区别</b>
岗位：属于运营分支，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
思维：属于运营技能 👉 通过数据分析的方法发现问题，解决问题，提升工作效率，促进业务增长
<b>使用场景</b>
覆盖整个用户生命周期业务场景
<br>
工作内容
<b>数据规划：</b><u>是数据运营体系基础 </u><br>收集整理业务数据需求，搭建数据指标体系<br>
是数据运营体系基础 <br><b style="font-size: inherit;"><font color="#c41230">目的：</font></b><span style="font-size: inherit;"><font color="#c41230">搞清楚“要什么”</font></span><br>
指标体系（index）：<br>用来衡量具体的运营效果
<br>
选择来源具体的业务需求，从需求归纳事件 ，从事件对应指标
维度体系：<br>对指标进行细分的属性
选择原则：记录对指标可能产生影响的维度
<br>
<b>数据采集：<br></b>采集业务数据，向业务部门提供数据报表<br>
埋点（打点）
实现：通过在产品手动添加统计代码手机需要的数据<br><font color="#f1753f">缺点：工程量大，周期大，容易发生漏埋、错埋情况</font>
可视化埋点
实现：是埋点的延伸，通过可视化交互的方式代替手动埋点<br><font color="#f68b1f">优点：降低用户使用门槛，提升了效率</font>
无埋点
实现：颠覆“先定义再采集”的流程，只需要加载一个SDK就可以<br>采集全量的用户行为数据，可以灵活自定义分析所有行为数据<br><br><font color="#f68b1f">优点：成本低，速度快，不会发生错埋漏埋的现象；数据运营<br>可以摆脱埋点需求的限制，将更多时间放在业务分析上</font><br>
数据报表
数据指标体系 ⏩ 数据报表（自动化） ⏩ 可视化数据面板（与BI系统相连）
🌟善于借助工具，减少在采集，清理，可视化上耗费时间
<b>数据分析：<br></b>通过数据挖掘，数据模型等方式，深入分析业务数<br>据；提供分析报告，定位问题，提出解决方案 ⬇️<br>
10个常用数据分析方法
来源管理：<br>通过对投放的目标链接加上监测参数，<br>实现对网页访问来源、APP下载渠道的监测<br>
主要解决方案：UTM:<br><br>在已经加在监测代码的基础上，<br>给投放链接加上5个常用参数<br>
<br>
趋势分析：<br>通过对业务指标的监测研究用户<br>行为规律，寻找增长点<br>
数据监测
运营思考为什么会这样
趋势预测
子主题
分支主题
分支主题
分支主题
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