我们在用金字塔方法整理之，其实汇报人的核心思想应该是最近产品的销售额下降了，其它都是支持这个销售额下降结论的表象可一些可能的原因，我们运营销售额=新客销售额+老客销售额 和 新客销售额=新客流量*新客转化*新客客单价两条增长公式，找出增长关键因素为流量、流量转化、老客复购整理出以下金字塔。

　　分类思维

　　用户分群、市场细分、产品细分，在进行运营决策时，我们处处用到分类思维。事物之间均存在共性与差异性，分类思维的基本思路是，核心指标差距甚远的事物，我们可以把他们分开。如上文提到的企业增长因素，我们就可以把相关的关键因素加以分类。

　　通过销售增长率与市场占有率两个相互制约的因素，波士顿矩阵把企业产品分类成明星、现金牛产品、问题产品、瘦狗产品，进而分析和规划企业产品组合，以达到企业的盈利目的。

　　漏斗思维

　　漏斗模型是产品运营分析的万金油，用户从进入到最终转化，每个环节都会有流失，每个环节都会有转化率，每个环节的人数都在依次递减，用户的每一条路径就形成了一个漏斗。

　　漏斗思维有两个要点，第一，要关注漏斗的每一步的流失情况，分析每一步流失背后的原因，逐步减少用户流失。第二，不仅要考虑流失原因，我们还需要考虑上下层的关系。举个例子，某产品为了拉新，进行有诱导性文案“注册送iPhone”，勾引用户进入，虽然在第一阶段，可以带来大流量，但是用户进来后若发现货不对板，则很有可能导致后续转化率很低，并且让用户感受很差，对产品产生负面评价。

　　应该懂得分析工具

　　始终要记住，我们是运营或者产品，我们不是数据分析师，在精力有限的情况下，你需要精通两个工具，一个是Excel，一个是PPT。Excel主要是进行数据处理、数据清洗、数据可视化的，而PPT则主要是用来展现数据分结果、撰写报告以指导运营的。

　　对于产品和运营而言，数据分析的最终目的就是解决问题。不要一味追求图表的好看与高级的数据分析方法，掌握20%的数据分析方法和工具就能够解决80%的数据分析的问题。

　　数据分析的流程

　　对于数据分析，我们可以定义为：用适当的统计方法，对收集回来的大量数据，加以汇总和开发，以达到提取信息、形成结论、指导工作等目的。

　　我认为，数据分析应该有以下流程：

　　1.明确目的与思路：这次数据分析是为了解决什么问题

　　这是数据分析的第一步，我们必须带着问题去找答案，数据的量是巨大的，而且数据之间又相互关联，不带着问题上路就会迷失在数据的海洋中。

　　不仅要带着问题，我们还需要带着正确的问题去上路，下面举一个例子。

　　不好的问题：为什么新用户下单量一直没提升?怎么样才能提升新客转化?

　　合理的问题：最近下线了用户注册后自动送新手大礼包，是否导致了新客转化下降?

　　明确目的之后，要确定自己的分析思路，分析思路主要是各种商业分析模型和营销分析模型，这些商业模型是我们运营的核心竞争力，相比起数据分析师，我们更加了解营销，更加了解产品，这里不展开叙述。

　　《谁说菜鸟不会数据分析》里面提到了一下常用的营销管理方法论。

　　PEST分析法：用于对宏观环境的分析，包括政治(political)、经济(economic)、社会(social)和技术(technological)四方面。

　　5W2H分析法：何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何就(How)、何价(How much)。

　　4P营销理论：分析公司的整体营运情况，包括产品(product)、价格(price)、渠道(place)、促销(promotion)四大要素。

　　用户行为理论：主要用于网站流量分析，如回访者、新访者、流失率等，在众多指标中选择一些适用的。

　　2.收集收据：从站内数据库或外部找到与问题相关的数据

　　人类每一天的行为，产生了海量的数据，当你睁开双眼，你的体重、身高、心率、血压，统统都是数据，外面的温度、湿度、PM2.5也是数据。

　　那么，我们去哪里寻找我们需要的数据呢?按照从宏观到微观，我们把数据来源分成了一下五个阶段：宏观数据、对应行业用户数据、互联网用户数据、同类产品数据、自有产品数据。其中，产品和运营的同志，需要着重关注关注对应互联网行业数据、同类产品数据、自身产品数据。

　　3.数据处理与清洗

　　数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。