数据化运营思路及分析？

在当今竞争激烈的市场环境中，数据分析与运营已成为企业成功的关键因素之一。数据分析可以帮助企业了解市场需求，优化产品和服务，提高客户满意度，从而实现可持续增长。运营则是指通过各种手段，确保企业各项业务能够顺利运行，包括生产、销售、物流、售后服务等。通过数据分析与运营的结合，企业可以更好地了解市场趋势，制定更有效的战略，提高企业的竞争力和盈利能力。

数据分析的方法有很多种，包括数据收集、数据清洗、数据可视化、数据挖掘等。数据收集是指从各种渠道收集数据，包括市场调查、用户反馈、社交媒体等。数据清洗是指将收集到的数据进行整理和标准化，以便更好地进行分析。数据可视化是指将数据以图表、图形等方式呈现出来，以便更好地理解和分析数据。数据挖掘是指从大量数据中提取有用的信息和知识，以便更好地指导企业的决策和运营。

在实践中，数据分析与运营需要结合企业的实际情况，制定相应的策略和方法。例如，对于电商企业，可以通过数据分析了解用户的购物习惯和喜好，从而优化产品推荐和广告投放，提高销售额。对于制造业，可以通过数据分析优化生产流程和设备维护，提高生产效率和产品质量。此外，数据分析还可以帮助企业识别潜在的市场机会和风险，及时调整战略和应对市场变化。

综上所述，数据分析与运营在当今企业中具有重要意义。通过掌握正确的方法和技巧，企业可以更好地了解市场趋势，制定更有效的战略，提高企业的竞争力和盈利能力。因此，企业应该重视数据分析与运营的实践，不断探索和创新，以适应不断变化的市场环境。

1.日流量报表 它统计的是网站每天的访问量(uv),页面的浏览量(pv),跳出率反应的是网站的用户体验情况。根据这些参数的对比,可以发现网站的整体运营情况,以及需要改进的地方。

2.询盘跟进表 它统计的是用户询盘的情况,以及转化成交的数量。通过这个统计数据,可以查看到网站优化的实际效果,也方便查看意向客户跟踪进度。

3.关键词流量数据表 它统计的是每个关键词所带来的流量,通过数据分析,可以挑选出潜力大的关键词,以及剔除无法带来流量的关键词和优化成本较高的词。

4.外链建设记录表 它记录了外链建设的数目,以及每条外链的收录情况

这两个岗位的差别主要有两处，分别是服务的对象不同，和对所需数据的分析和处理方式不同。

下文会详细说说这两处不同的具体表现形式，以及这两个岗位值得注意的相同点。

数据分析（产品方向）岗位做所的工作，可能80%是围绕着产品展开的，20%是围绕着数据分析技术展开的，它本质上是一个产品工作，它所服务的对象更多是产品内部，是为产品功能服务的。

最典型的例子就是互联网公司常用的各种高大上酷炫的数据看板，以及目前沿海城市相对比较普及的智慧城市大脑，本质上也是一个数据分析（产品方向）的工作成果。

如下图展示的就是北京朝阳区的智慧城市大脑工作图，它的本质就是一个深度应用数据分析功能的，用于提升城市现代化治理能力和城市竞争力的新型基础设施产品。

数据分析（运营方向）岗位，做所的工作，可能80%是围绕着运营展开的，20%是围绕着数据分析展开的，它的本质还是一个运营工作。它关注的是各种企业运营活动产生的外部数据，更多是为公司的营销及市场前端策略服务的。

最典型的就是618、双十一的各种运营活动，究竟在什么时间段采取什么样的策略，怎么发放优惠券和拼单优惠组合，这些都是数据运营需要考虑的。

我们以618大促作为例子：

数据分析（产品方向）岗位员工的工作强度和工作重点更多会在前期的筹备和设计阶段：

他们需要考虑，后台的数据看板需要展示哪些数据，例如日销售额、日成单量、日退单量、单日利润分析、投放引流数据等维度的数据是放在一级、二级还是三级界面展示？不同的部门数据看板的数据权限如何？

他们优先考虑规则，然后根据规则来制定数据分析的框架、数据来源和数据分析标准。

等大促真的开始之后，他们的工作反而告一段落，只需要保障自己的产品稳定运行，不会被暴起的流量冲垮崩溃就行。

数据分析（运营方向）岗位员工的工作强度则会在大促即将开始的时候加码，在大促开始之后来到顶峰：

他们不用考虑数据展示和数据来源抽取等技术性问题。他们考虑的会更加接地气，更加贴近客户和用户，更关心用户和客户的行为转化效果。

比如，大促前的拉新促活活动效果怎么样？目前发放的优惠券和满减政策，导致了多少主推商品被加入到购物车？网页内各项商品的点击量和收藏量如何？

活动开始后，数据分析（运营方向）岗位的员工还要紧密盯着每小时运营数据的变化，分析各项红包使用率、主播直播效果、热门商品排名、加购率和下单率等与销售额紧密相关的指标。通过随时调整销售策略，进行红包发放、价格调整、用户推送消息等方式提升业绩。

这里能够看到，不管是产品方向还是运营方向的岗位，想要做精，都离不开数据分析的技术功底做支撑。

这两个岗位都需要深入了解业务流程、熟练掌握数据分析工具的应用、有较高的数据敏感度，并能针对数据分析结果提供针对性的合理化建议（面向产品或面向营销）。

业务流程可以通过自学掌握；数据敏感度可以通过工作积累和刻意练习来培养；

但数据分析能力是需要通过系统性的学习才能有比较好的效果。

有志于往数据分析方向深入发展的同学，建议一方面熟悉掌握公司内部的业务流程，一方面给自己充充电，系统性的学习一下数据分析相关的知识。

这一块的专业教学，推荐知乎知学堂官方的数据分析实战课程，可以先用1毛钱的价格实际感受和体验一下课程的质量，觉得对自己工作有帮助有启发再正式购买：

数据分析（产品方向）岗位的本质是打造产品，是为产品的功能服务的，且做的产品更多是围绕数据看板、数据平台等数据型的产品展开的。

数据分析（运营方向）岗位的本质是运营，是为市场和销售策略服务的。

这两个岗位虽然前期工作内容不同，往上晋升之路却殊途同归，都会是同一个岗位——数据分析师。

相较数据运营更加侧重于前端市场，数据产品更加侧重于后台研发，数据分析师是介于连接业务和技术之间的职位。

它得是运营人才里最懂产品的，产品人才里最懂运营的。

数据分析师的工作会涉及到大量的数据提取，数据清洗和数据多维度分析等工作，还需要根据数据的趋势预测给出产品、运营乃至公司战略上的策略建议。

从各方面评估，这都将是个高薪、高压、高挑战和高回报的岗位。

针对这样的岗位，自己的努力是不够的，需要通过体系化的学习“走捷径”。

同时，如果能在数据运营或数据产品岗位方向，就把数据分析的整体思维框架底子打好，做到熟练掌握Excel、SQL、Python、BI等数据分析工具，也可以在晋升时快人一步——这些内容在上述的知学堂官方数据分析实战课程里也有系统化的实战教学，这也是推荐学习的原因。

以上。

希望能给你带来帮助。

网店运营需要分析哪些数据？直接把整理的网店运营数据分析体系分享给你。

拿出经典的“人货场”指标体系图，电商分析基本上也是围绕这三者展开。

人：在电商分析中基本上就是指用户数据，如客单价、会员增长率等

货：商品数据，如采购、库存、销量，售后数据等

场：这个包含的东西比较多，我认为凡是能将人与货匹配，最终完成转化的都可以称之为场。

这里要注意的是，任何数据都是要关注长期的，只看其中一天的数据是完全没有意义的。对于电商数据来说，更是这样了，我这边建议大家拆分看，分成两个时期：促销期和日常期，分析这两个阶段的数据就可以了。还有提醒一句，如果样本数据不够，完全可以扩大样本数量，不然会存在数据不准确而带来的误差。

促销期：618，双11，双12，年中大促，年底大促等

平常期：这个就随便取了

再给大家分享一些获取数据的网站：

RMF分析：数据分析初学者必备！10分钟搭建RFM客户价值模型，一学就会

帕累托/ABC分析：能解决90%难题的数据模型——手把手教你学会帕累托模型

更多分析方法，查看年终盘点 |15种最常用的数据分析方法和模型，赶紧收藏起来吃灰

这里我结合零售电商的案例，跟大家分享一些如何进行电商平台数据分析。 分析思路如下：

a、场的维度：通过季销售趋势图及环比，还有各州金额分布分析了解平台销售走势和销售分布，了解平台销售是否健康及销售重点区域。

b、货的维度：通过帕累托分析品类销售情况，散点图探究品类宽度和销售关系，再通过价格带分析，了解平台产品定位。通过评价占比了解产品满意情况，通过产品完整性分析验证猜测。

c、人的分析：分析平台会员走势了解平台会员健康情况，通过地图分布了解会员分布情况，通过AARRR模型了解会员转化率，通过环形图了解新老会员销售情况。利用RFM模型给会员分层并确定重要价值客户分布。利用会员行为分析了解会员下单时间，付费方式和平均付款时间，还知道会员低分占比及评论时间趋向。

d、其他分析-物流分析：其他分析：通过物流准时度分析，物流时间占订单时间分析，平均物流天数分析，物流运费金额在总金额的占比，来评估顾客物流服务投入产出比，通过低评的非准时占比和物流时间来验证猜测。

e、就以上结论和现象进行相关改善建议

如果想仔细学习数据分析工具的，可以看这篇文章：2021年最强数据分析工具盘点！想转行跳槽的小白赶紧收藏

• Excel：vlookup，数据透视表，数组，sumifs，等常用的公式
• SQL：增删改查、联合
• Python：进行数据清洗，数据抽取等
• FineBI：进行数据图表，可视化，数据报告部分，简单的数据清洗也可以做到

作电商运营分析，其实Excel和Fine BI就够了，中间两个在进阶中才需要学。如果数据不是很多，直接用Excel，我这边不多介绍怎么用了。如果数据量比较大，那就用Fine BI，这个工具比Excel更方便一些。两个结合起来用也是可以的，把Excel文件导入到Fine BI就行。

上面的案例就是用Fine BI制作而成的，下面简单给大家介绍一下这个工具↓↓↓

制作过程简单：

模板demo数量丰富：

包含零售、建筑、银行、互联网、医药、制造、交通、物流等几十个分析场景，直接另存为分析模板使用。

中国联通：笔试以行测、性格测试、及部少量英语为主，部分省份有少量专业知识。 　应聘条件：

1、2015年一本院校范围内正规全日制本科及以上学历应届毕业生;专业对口。国家英语四级考试合格; 2、学习能力强，专业基础理论知识扎实，具有较好的分析判断、语言表达、文字写作能力; 3、身体健康，能够承受较大的工作压力; 4、无不良行为记录，品德好，重诚信，作风正派，责任心强，勤奋踏实，具有较强的团队协作意识;

在当今信息爆炸的时代，大数据分析笔试成为越来越多企业选拔人才的重要环节。随着互联网的普及和各行业数据化程度的提高，对于懂得利用数据进行决策和解决问题的人才需求不断增长。

大数据分析涉及数据收集、清洗、分析和应用等多个环节，需要综合运用统计学、计算机科学、商业智能等知识。在面对海量数据时，如何从中提炼有效信息，为企业决策提供依据成为关键问题。因此，企业在招聘过程中注重候选人对于数据的处理能力以及对数据背后故事的理解，大数据分析笔试成为一种常见的选拔方式。

一般来说，大数据分析笔试会涉及数据处理工具的使用、基本统计知识、数据可视化、数据解读等方面。通过笔试，企业可以初步了解应聘者在数据处理方面的基本功底和分析能力，为后续的面试环节提供参考。

针对大数据分析笔试，应聘者可以从以下几个方面进行准备：

• 熟练掌握常用数据处理工具，如Excel、Python、R等，能够进行数据清洗、分析和呈现。
• 深入理解统计学知识，包括概率论、统计推断等，能够运用统计方法对数据进行分析。
• 学习数据可视化技术，掌握数据可视化工具的使用，能够通过图表清晰展示数据分析结果。
• 加强数据解读能力，理解数据背后的含义，能够将分析结果转化为实际业务建议。

大数据分析笔试作为企业招聘流程中的重要一环，对于求职者来说是一次展示自己数据处理能力和分析思维的机会。通过充分准备，展现自己的优势，相信可以在竞争激烈的招聘环境中脱颖而出。

1、分析类目坑产(普遍成交金额)、客单价、竞争环境、产品成本，找到一个合适你的类目。　　

2、根据目标做好产品规划以及上架优化，通过优化达到成交最大化。　　

3、选择投入最小，获得最高产出的产品，通过搜索、场景、多多进宝等进行推广引流(付费)。　　

4、紧跟活动款脚步，最大限度蹭流量，比如秒杀9.9、爱逛街、品牌清仓等。　　

5、记录产品数据，根据数据分析，找出不足的地方。如果产品成交不行就重新规划进行优化，如果是流量不行就推广引流或者参加活动，通过这种循环的优化推广，反思店铺诊断，不停的提高产品利润，一直达到满意的标准。