数据治理是流程、角色、政策、标准和指标的集合，可确保有效和高效地使用信息，使企业能够实现其目标。它建立了流程和职责，以确保整个企业或企业中使用的数据质量和安全性。数据治理定义了谁可以对什么数据、在什么情况下、使用什么方法采取什么行动。

1、PEST分析法

PEST，也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)，能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

政治环境：政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

社会环境：人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

技术环境：折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

经济环境：GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

2、5W2H分析法

5W2H，即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much)，主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

该分析方法又称为七何分析法，是一个非常简单、方便又实用的工具，以用户购买行为为例：

Why：用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?

What：产品提供的功能是什么?

Who：用户群体是什么?这个群体的特点是什么?

When：购买频次是多少?

Where：产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?

How：用户怎么购买?购买方式什么?

How much：用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

3、SWOT分析法

SWOT分析法也叫态势分析法，S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势，O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析。

运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

4、4P营销理论

4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion)，在营销领域，这种以市场为导向的营销组合理论，被企业应用最普遍。

可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行，也就是将：产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展，从而提高企业的市场份额，达到最终获利的目的。

产品：从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

价格：是指顾客购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

渠道：是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

促销：是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费，以短期的行为(比如让利、买一送一，营销现场气氛等等)促成消费的增长，吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

5、逻辑树法

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关，也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确地把责任落实到个人。

逻辑树的使用必须遵循以下三个原则：

要素化：把相同的问题总结归纳成要素。

框架化：将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不独立。

6、AARRR模型

AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型，从整个用户生命周期入手，包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

每个环节分别对应生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。

1、理解数据和数据的来源(understanding)。

2、获取相关知识与技术(acquisition)。

3、整合与检查数据(integration and checking)。

4、去除错误或不一致的数据(data cleaning)。

5、建立模型和假设(model and hypothesis development)。

6、实际数据挖掘工作(data mining)。

7、测试和验证挖掘结果(testing and verification)。

8、解释和应用(interpretation and use)。