作为普通的企业管理者，每天都会关心产品的销售、资金回流情况;作为大型网络中心管理员，每天会关心整个网络的流量、服务器的动态数据。通过管理与产品相关的所有数据，可以明显提高企业竞争力和产品创新能力。类似的数据也存在于互联网领域。通过运营数据管理，可以回答运营的目的，帮助解决运营过程中遇到的实际问题;可以帮助实现运营目标，考核运营团队、渠道推广、运营策划。

　　以游戏产品的数据运营为例，注册用户数是游戏运营的重要统计数据，是衡量游戏渠道工作开展的重要指标，同时也是开展运营收费的重要支撑;付费用户数则可以反映付费玩家的购买行为，是衡量游戏运营商业价值的重要数据指标;道具销售报表数据可以用于查看整体游戏道具商品的设计合理性，还可以作为道具设计和运营方式改进的参考。

　　淘宝网在这个方面也不例外。我们注意到，淘宝网专门推出了“共享数据平台”，这个平台通过海量数据存储、高并发、分布式数据处理框架、大型消息中间件、高性能分布式查询系统、实时计算框架、实时数据流处理等技术，整合、分析、挖掘商业数据，提供多样性的数据产品。以该平台推出的“量子恒量统计”为例。量子恒量统计是淘宝提供实时店铺数据服务的商业产品，它不仅能够帮助淘宝卖家分析店铺的流量、转化率、跳出率、交易、收藏数等经营数据，还提供多种流量来源及其效果的数据分析服务，如下图

　　那么，在网络数据运营越来越重要的今天，在数据统计产品越来越先进的现在，网络数据分析人员应该具备哪些要求呢?

　　首先，能够理解最基本的网络分析概念和定义。网络分析的定义和基本概念就是互联网数据分析的专业术语，如果连最基本的网站监控指标PV、UV、访问IP、独立访客量都不能理解，那么网络数据分析就无从谈起，当然在实际的应用中，对网站的衡量指标还包括其他的参数，用户来源(来路域名、搜索引擎、关键字)、来源页面、用户属性(用户年龄、职业、来访地区、浏览器等)等也是很重要的网络分析的相关概念。

　　其次，理解互联网产品开发的基本知识。例如，熟悉HTML的基本概念和结构，了解Javascript语言，熟悉数据缓存Cache、客户端Cookie等信息存储和传送的方式。看起来这些像是技术性的东西，数据分析人员似乎不需要去了解这些，但是一个合格的数据分析人员，需要的是能够数据网站的各种页面布局和结构，能够了解页面上哪些信息是用户关注的信息，哪些数据是当前在线用户的数据，哪些是历史缓存的数据，这些都有助于对数据进行更加精准的分析和统计。

　　同时，能够使用常见的网站分析工具。比如百度统计、站长统计工具、Google Analytics等网站分析工具。这些工具可以显示用户如何找到和浏览你运营的网站以及您能如何改善访问者的体验，有助于提高网站投资回报率、增加转换，在网上获取更多收益，如下图的百度统计

　　此外，需要具备一定的数据分析报告撰写能力。进行数据分析时，必须熟悉Excel表格制作软件、SAS(Statistics Analysis System，一款大型的统计分析软件)等统计软件，这种分析的结果才能令人信服。所有的数据分析并不是在头脑里面生成，最终还是要体现在分析报告上面，如果分析任务做完了，但是没有办法很好地体现出来，那么就不能体现出数据分析带来的价值。

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