对于运营数据分析，我相信很多小伙伴会存在以下问题：

　　面对异常数据经常出现“好像做了什么？好像发生了什么？所以可能造成了影响”的主观臆测？

　　面对数据报表，不知道该怎么分析？不知道该分析什么？

　　数据分析作为运营最基础的一项技能，你是否真正的将其价值发挥出来，合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据！

　　1从单一维度到体系化的思考，是做数据分析必须做出的转变！对于数据分析你需要有体系化的数据框架！

　　我们在考虑问题的时候都会遵循一个思路，即从宏观到微观，从全局到局部，数据分析也不例外。数据分析在产品运营中的地位在这里也无需多说，做数据分析一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的，在做数据分析时候需要在心中建立起数据体系，产品数据维度体系由大到小可以分为宏观数据、中观数据、微观数据三大层面：

　　做运营必须掌握的数据分析思维，你还敢说不会做数据分析？

　　以上数据分析纬度并非包含了我们运营的产品的所有数据纬度，在做数据分析时，我们需要结合自己的产品情况来做有用数据筛选。当然运营在提出具后台需求时一定是基础数据需求，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，很多运营人员在完善数据后台需求时，提出一大堆数据，并且很多数据涉及到复杂的定义和计算，这样只会增大后台数据的运算压力，对运营分析实际用出并不大，反而影响数据的查看效率。运营数据分析可根据后台基础数据结合Excel表格导出功能，以及借助第三方数据平台来进行辅助分析，这样不仅能够降低后台数据开发成本，也能大大提高数据分析效率。

　　2做数据分析需要以目标为导向，学会做数据维度的逐级拆分，以结构化思维来做运营数据的全面的，系统性的分析。

　　在做产品运营的数据分析时，我们可以按照以下思路来进行：

　　①      确定数据分析目标

　　②      明确数据目标的关键影响维度拆解

　　③      找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关系模型

　　④      发现问题数据及出现原因

　　⑤      针对问题数据影响维度做相应的优化

　　比如我们以天猫店铺利润情况进行分析，店铺运营最关注的就是营业额，但最本质的还是盈利情况，按照上面提到的思路进行分析：

　　①      数据分析目标：店铺的利润情况分析

　　②      确定数据目标的关键影响维度拆解：

　　做运营必须掌握的数据分析思维，你还敢说不会做数据分析？

　　③      找出不同纬度维度之间的关联关系从而建立起数据分析模型：

　　利润=销售额-成本=流量*转化率*客单价-（店铺固定成本+运营成本+货品成本+人员成本）。

　　做运营必须掌握的数据分析思维，你还敢说不会做数据分析？

　　④      根据数据模型发现问题数据：

　　要想实现店铺利润（L）额最大化：L（max）=R（max）-C（min）

　　做运营必须掌握的数据分析思维，你还敢说不会做数据分析？

　　如果店铺出现亏损，那么一定是R＜C，也就是成本大于收入，我们假设出现以下情况：

　　做运营必须掌握的数据分析思维，你还敢说不会做数据分析？

　　根据上述的假设思路，我们可以得出，在成本合理的情况下，店铺出现了亏损，那么可以得出是销售额太低，销售额不高额影响原因是流量转化率低。因此针对这种情况我们要做的就是提高店铺的转化率。

　　⑤      针对问题数据影响维度做相应的优化：提升转化率

　　我们可以通过以下几个方面来提高转化率：

　　——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

　　……

　　我们继续以产品运营为例，比如我们突然发现某天产品的DAU增长幅度变大，按照上述的分析思路我们进行相应的梳理：

　　做运营必须掌握的数据分析思维，你还敢说不会做数据分析？