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运营数据分析怎么做?

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标签: 数据分析 运营数据分析
老师回答

1、明确分析的目的和思路

运营是靠目标驱动,做事情带有很强的目的性,同样地,在数据分析方面也同样遵循这个原则。对数据进行分析,最终的目的是什么?我想要解决什么样的问题。

2、数据收集

运营数据收集,越详细越好,所以在要求前期进行数据统计的时候就需要有关大局观,将后期数据分析可能会用到的数据尽可能多地收集起来,以方便后期进行数据分析。

3、数据处理

对收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,从大量的,杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对于解决问题有价值,有意义的数据。包括数据清洗,数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。

4、数据分析

运用适当的数据分析的方法和工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论。

5、数据展现

对数据进行可视化地展现,尽可能地多用图标、趋势图、饼图等形式进行说明和解释,能够直观地传达出数据分析的结果和观点。如果是最终数据是供自己参考,那么在数据展现时,能够清楚地了解到自己想要的数据,能够从数据中得到一定的启发即可。

如果是需要供领导作决策和参考,则需要表现数据的可视化,在数据图标中做进一步的分析和说明。

6、撰写报告,提出解决方案

如果是自己进行数据分析,则对数据进行分析处理后,发现数据变化的原因,并提出解决出现这个数据的解决办法,投入优化和使用中。在多次测试中,找到解决问题的最优解。

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    1、基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    2、非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    3、隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。

    4、新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    5、价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

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