大数据时代：说说数据运营基本常识（一）
在互联网的时代，运营的种类亦是越来细分。目前我们常见的“分享”也大多是针对BD（商务）与渠道运营、活动运营。运营是一个低门槛的职业，越来越多的大学毕业生投入进来，但是运营又是一个难进阶的职业，故有道词典运营汤总监说过：1万人出一个好产品，10万人出一个好运营。
不管你是做哪方面的运营，你必须掌握的数据分析的基本技巧。
为什么要数据运营？
在大数据时代的熏陶下，数据已经充满了整个行业。数据对于产品的发展及未来已经无可替代，数据成为了产品发展的主要支撑。
日常工作中，数据分析的三大作用如下：
目前，我们常涉及到是现状分析与原因分析。这两块也基本上满足我们日常工作。要想进阶，就必须学着去预测分析。根据庞大的数据，预测未来的数据走向、会发生什么。
如何获取数据？
目前的数据获取方式有两种：
第一种：自己埋点。主要步骤为制定埋点规则→开发时加入统计代码→搭建数据查询平台。
第二种：利用第三方统计工具。如百度统计、友盟。
数据运营的主要职责就是数据分析。数据分析就是从庞大的、杂乱无章的数据中分析有价值的数据规律及产品问题，从而帮助决策与优化。
那么问题来了，我们如何去开展数据分析呢。
明确分析目的和思路
数据分析，目的必须明确，不然你做出的数据必定没价值或者价值不大。你的数据分析的受众是谁？是针对产品的优化，还是向领导的日常数据汇报。不同的受众，有不同的数据侧重点。然后理清思路；需要哪些数据支撑、数据怎么呈现、数据背后反馈的真相、怎样做达到分析的目的。
数据收集
数据来源众多，主要有：
竞品分析及同行分析
自家的数据查询平台
互联网，大数据分析平台
市场调研，如调查问卷
数据处理
从庞大的、杂乱无章的数据中分析有价值的数据规律，就需要对数据进行处理。数据处理也是数据分析的前提。
数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算，这是数据处理中部分方法。
数据分析
数据分析多是由软件来完成。一般数据分析我们可以用excel来完成，高级的数据则需要spss、sas等专业的数据分析软件来完成。
数据分析的方法有：pest分析法、5w2h分析法、逻辑树分析法、4P营销理论及用户行为理论。后期我们再进行详细解读。
数据展现
日常生活，我们一般通过表格和图形的方式来展现。但是记住一点：表不如图来的直观。
报告撰写
一份好的数据分析报告具备的特点：图文并茂、层次清晰、结论明确、建议方案。
图文并茂，可以让受众更易接受、更形象、直观的了解问题和结论
层次清晰，主次分析，让阅读者有一种带入感与正确理解报告
结论明确，之前的所有数据和内容都是为结论做铺垫
建议方案，一份好的数据分析报告不仅仅是能得出结论，更是能发现问题，并且给出合理的建议或优化方案。
一般分析的载体为psd、ppt。
数据分析人员必须要有严谨负责的态度。错误的数据报告会给观众传递出错误的信息。同时，需要有创新的思维，竞品分析多了，我们的思维很容易受到局限，时常的提醒自己与反思很重要。
写在最后：
运营，是一条苦逼的道路，上文中也是数据分析的皮毛。如果有志同道合朋友，关注微信公众号，一起交流。
