作為數(shù)據(jù)小白如何發(fā)揮數(shù)據(jù)運(yùn)營真正的價(jià)值

本文適合：任何需接觸數(shù)據(jù)分析工作的運(yùn)營、產(chǎn)品、市場等童鞋~

有什么用：幫助運(yùn)營童鞋解決工作中常遇到的數(shù)據(jù)問題，輕松玩轉(zhuǎn)

數(shù)據(jù)，真正用數(shù)據(jù)驅(qū)動運(yùn)營。

閱讀時(shí)長：可學(xué)習(xí)的知識點(diǎn)較多，建議學(xué)習(xí)時(shí)長為15-30分鐘！

文章內(nèi)容：

1.不知道該分析哪些數(shù)據(jù)？從哪些角度入手分析？

2.要等待分析師漫長的排期？能否自己搞定數(shù)據(jù)分析？

3.作為小白的運(yùn)營童鞋，如何制作讓老板滿意的好看圖表？

4.如何快速找到數(shù)據(jù)背后的問題和原因？

在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動運(yùn)營的時(shí)代，數(shù)據(jù)不僅是數(shù)據(jù)工程師和分析師的事情，在工作中

也要求運(yùn)營從業(yè)者有一定的數(shù)據(jù)分析能力，更有人說''數(shù)據(jù)分析能力是未來運(yùn)營

的分水嶺"。從我自身角度出發(fā)，真心覺得數(shù)據(jù)能更好推動運(yùn)營策略和工作的開

展。

但運(yùn)營童鞋多是數(shù)據(jù)小白，沒有編程和技術(shù)基礎(chǔ)，那我們該怎么分析并用好數(shù)據(jù)

呢？今天從運(yùn)營常見的數(shù)據(jù)問題出發(fā)，希望讓大家能快速地入門數(shù)據(jù)分析，讓數(shù)

據(jù)更好地為工作服務(wù)，別白白浪費(fèi)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

一、不知該分析哪些數(shù)據(jù)？從哪些角度入手？

這是運(yùn)營小伙伴們最頭痛的問題，不知道該關(guān)注、分析哪些數(shù)據(jù)，就算拿到數(shù)據(jù)

后，也不知道到底從哪些方面去分析這些運(yùn)營數(shù)據(jù)。給小伙伴們整理一些運(yùn)營常

見的數(shù)據(jù)指標(biāo)，也總結(jié)了一些比較適用的分析角度，希望有用~

1,互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營關(guān)注的常見數(shù)據(jù)指標(biāo)

比較多，請耐心看完或收藏。

流量

訪問：PV、UV、IP（最常見）；跳出率、平均訪問時(shí)長、平均訪問頁數(shù)等；使

用設(shè)備、操作系統(tǒng)、瀏覽器、地域分布等訪問行為；

注冊：注冊人數(shù)、注冊走勢、累計(jì)注冊人數(shù)、達(dá)成率等；

渠道&推廣：來源渠道分布、總消費(fèi)、展示量、點(diǎn)擊率、點(diǎn)擊率、平均點(diǎn)擊價(jià)格、

轉(zhuǎn)化率、轉(zhuǎn)化成本、ROI等；

用戶

活躍/登錄：DAU、WAU、MAU、活躍率、登錄人數(shù)等；

留存：次日留存率、周留存率、月留存率等，還有按渠道去分析留存率；

流失：流失數(shù)據(jù)容易被遺忘，包括流失率，流失人數(shù)、每日平均流失人數(shù)等；

付費(fèi)：付費(fèi)人數(shù)、付費(fèi)轉(zhuǎn)化率、單筆訂單平均金額等，更多看訂單數(shù)據(jù)；

其他：每日評論人數(shù)、收藏人數(shù)、分享人數(shù)等

頭像：一方面分析用戶屬性：關(guān)注年齡、性別、學(xué)歷、職業(yè)、地域、婚否、收入、

興趣等；另一方面分析用戶行為：登錄次數(shù)、活躍率、累計(jì)消費(fèi)金額、最近一次

購買、購買次數(shù)、復(fù)購率等；

訂單

付費(fèi)人數(shù)、新增付費(fèi)人數(shù)；

總金額、每日訂單數(shù)、平均每日成交額、客單價(jià)；

付費(fèi)金額、付費(fèi)毛利、付費(fèi)利潤、復(fù)購率、ARPU、付費(fèi)各個(gè)路徑轉(zhuǎn)化等；

內(nèi)容

PV、UV；

UGC、PGC

文章數(shù)、關(guān)注數(shù)、閱讀數(shù)、互動數(shù)（評論、點(diǎn)贊等）、傳播數(shù)（轉(zhuǎn)發(fā)、分享等）；

活動

活動頁P(yáng)V、UV

新增人數(shù)、參與人數(shù)、登錄人數(shù)、轉(zhuǎn)化人數(shù)

轉(zhuǎn)化成交金額、ARPU

優(yōu)惠券發(fā)放/使用人數(shù)、營銷成本、營銷轉(zhuǎn)化率、ROI

分享人數(shù)、分享次數(shù)等。

數(shù)據(jù)要根據(jù)活動類型而定；

服務(wù)

電商、。20等行業(yè)易涉及，包括：

咨詢?nèi)藬?shù)、咨詢轉(zhuǎn)化率、退貨率、退款率、好評率、差評率、投訴率等；

APP

各渠道下載量、激活數(shù)、新增注冊數(shù)、獲客成本；

啟動次數(shù)、啟動人數(shù)、停留時(shí)長；

push到達(dá)率、打開率等，其他參考以上數(shù)據(jù)。

2.適用的分析角度、方法

數(shù)據(jù)分析有各種高大上的分析原則，比如AARRR模型、5W2H等，但是運(yùn)營畢

竟不是專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，主要能用好這些原則就夠了~

對比：分成橫向和縱向?qū)Ρ?，比如縱向的同環(huán)比分析，橫向的不同產(chǎn)品、不同渠

道的對比等；

走勢（變化）：指標(biāo)隨時(shí)間的變動，表現(xiàn)為增幅（同比、環(huán)比等）；

分布：這個(gè)好理解，比如說用戶不同年齡段的分類、不同職業(yè)的分布、不同地域

分布等；

細(xì)分：從多層級去了解數(shù)據(jù)，比如分析全國不同省份不同城市的具體訂單數(shù)據(jù),

從全國一省份一城市一一下鉆深入分析；

轉(zhuǎn)化：主要體現(xiàn)在結(jié)果的最終轉(zhuǎn)化、各個(gè)路徑的轉(zhuǎn)化，比如通過整個(gè)注冊流程的

轉(zhuǎn)化分析來優(yōu)化細(xì)節(jié)；

預(yù)測：根據(jù)現(xiàn)有情況，估計(jì)下個(gè)分析時(shí)段的指標(biāo)值。

舉個(gè)實(shí)際例子吧~

某水果。20平臺想確認(rèn)未來一周各品類應(yīng)準(zhǔn)備的數(shù)量，若沒有數(shù)

據(jù)的支撐，那只能由人工結(jié)合經(jīng)驗(yàn)得到一個(gè)大致結(jié)論，一般誤差比

較大導(dǎo)致水果浪費(fèi)較多。該怎么解決這個(gè)問題呢？

當(dāng)有了往常數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)走勢有了一定的規(guī)律，可通過數(shù)據(jù)預(yù)測來得

到一個(gè)比較合理、比較準(zhǔn)確的數(shù)值，再通過不斷預(yù)測一驗(yàn)證得到一

個(gè)最佳方案，保證水果備貨剛剛好，減少浪費(fèi)，節(jié)約成本，這就是

數(shù)據(jù)的價(jià)值。

（綠色：日常數(shù)據(jù)走勢；黃色：未來10天數(shù)據(jù)預(yù)測）

二、要等待分析師漫長的排期？能否自己搞定數(shù)據(jù)分析？

分析師身負(fù)多個(gè)部門的數(shù)據(jù)分析工作，有時(shí)從提需求到最終拿到數(shù)據(jù)，2、3天

都過去了，且不說分析結(jié)果是否是你想要的，就時(shí)效性而言，這份數(shù)據(jù)結(jié)果的意

義也減弱了，如何變身自己的''專屬分析師”呢~

數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程：

確定指標(biāo)一數(shù)據(jù)收集一數(shù)據(jù)整合一數(shù)據(jù)處理/建模一數(shù)據(jù)分析一數(shù)據(jù)呈現(xiàn)（可視

化）一報(bào)表匯報(bào)

確定指標(biāo)：不多說了，可參考一下第1個(gè)問題。

數(shù)據(jù)收集：可通過公司數(shù)據(jù)庫埋點(diǎn)獲得，可通過第三方平臺獲得，也通過一些記

錄的本地?cái)?shù)據(jù)獲得。

數(shù)據(jù)整合：運(yùn)營人要看的數(shù)據(jù)太多了，有數(shù)據(jù)庫，有各種第三平臺的數(shù)據(jù)（友盟、

統(tǒng)計(jì)、推廣、公眾號等），每次都需要從不同平臺取數(shù)據(jù)，太分散了，最好能在

一個(gè)數(shù)據(jù)平臺集中管理數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析：可參考分析方法，比如''求和、計(jì)數(shù)、同環(huán)比、多粒度下鉆”等分析,

一般在excel中需通過寫公式搞定。

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)（可視化）：簡單地說，即如何制作好看的圖表，請直接學(xué)習(xí)第3個(gè)問

題。

報(bào)表匯報(bào)：將數(shù)據(jù)通過表格、圖表或其他形式向領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)。

如何不依賴分析師，自己搞定數(shù)據(jù)分析呢？

學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)分析理論。（數(shù)據(jù)思維）

了解、熟悉業(yè)務(wù)，這點(diǎn)很重要。（業(yè)務(wù)思路）

學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)分析工具。（工具輔助）

以我的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來看，真正把握這些真真是夠了~畢竟我們不是專業(yè)的數(shù)據(jù)分析

師，能做好業(yè)務(wù)分析足以！

三、運(yùn)營童鞋如何制作讓老板滿意的好看圖表？

沒有哪個(gè)老板喜歡雜亂的表格數(shù)據(jù)，顏值才是王道啊。簡單地說，就是數(shù)據(jù)如何

可視化，讓數(shù)據(jù)直觀、明了。

分析數(shù)據(jù)占比：分析單維度的數(shù)據(jù)占比可用餅/環(huán)圖、分析多維度的數(shù)據(jù)占比，

可用旭日圖和矩形樹圖。

比如，用戶性別的占比分析只有''性別"一個(gè)維度，用餅/環(huán)圖展示，男女比例非

常直觀，比如下圖明顯是男性用戶偏多，若用戶群體符合初衷和產(chǎn)品特征，那運(yùn)

營方式不妨可以嘗試一些''可愛風(fēng)"，也許這樣更能吸引男性用戶。營銷活動也可

以考慮選擇一些科技類產(chǎn)品作為獎(jiǎng)品，也許更能促進(jìn)男性用戶的購買力，達(dá)到活

動目的。

男女比例

女

33.7%

66.3%

男

（單維度：用戶性別分析）

成功支付訂單地區(qū)、來源分布

武漢杭州深圳長沙

潴信公眾號期信公眾號AndroidA

AndroidAPP

AndroidAPP

費(fèi)信公眾號AndroidAPP微信公夕

上海

北京廣州成都

AndroidAPP

AndroidAPPttlfS公眾號AndroidA

謝信公眾號御信公眾號AndroidAPP瀟僖公分

（多維度：不同地區(qū)不同渠道的訂單分析）

分析數(shù)據(jù)同環(huán)比趨勢：分析單維度的同環(huán)比可用指標(biāo)卡、分析多維度的同環(huán)比

可用雙軸圖。

同環(huán)比太常見了，幾乎什么數(shù)據(jù)都要跟之前有個(gè)對比，這樣才能更體現(xiàn)目前數(shù)據(jù)

的''運(yùn)營價(jià)值”。

最常見就是PV、UV的同環(huán)比了，比如UV環(huán)比下降了，是正常還是不正常。正

常是因?yàn)閁V可能存在一定規(guī)律，可能周五的UV就比周四低，那數(shù)據(jù)屬于正常。

若沒有固定規(guī)律，那有異常波動一定要尋找背后的原因，盡快處理問題，以防再

犯。

昨天uv昨日PV

5,0346,558

UV環(huán)比v-7.50%PV環(huán)比V-8.28%

（單維度：PV環(huán)比和UV環(huán)比分開）

情況

v\uv

全站p

每日

一周

過去

P

啾V

信/

U

右V

刮I

f

K

起）

放一

環(huán)比

和UV

V環(huán)比

度：P

（雙維

。

線圖

于折

略低

觀度

，直

表達(dá)

可以

圖也

柱狀

圖，

折線

的是

常用

：最

走勢

數(shù)據(jù)

分析

近期PV、uv走勢

i6K

矮

處

叵

生

0

2017年03月01日2017年04月01日2017年05月01日2017年06月01日2017年0

（雙折線圖）

近期PV、UV走勢

28OK

210K

短

處

叵

蘇

黑

0?

2017年03月2017年04月

（柱狀圖）

分析地區(qū)分布：全國、省份分布可用行政地圖，更詳細(xì)的地域分布可用經(jīng)緯度

地圖。

用戶地域分析也是非常重要的，這可能決定了公司業(yè)務(wù)會在哪些區(qū)域重點(diǎn)投入、

重點(diǎn)銷售。這也是公司廣告需重點(diǎn)投放哪些區(qū)域的數(shù)據(jù)指導(dǎo)，對于每年競價(jià)投入

幾百萬、幾千萬的公司，正確的用戶地域分析可節(jié)省很多不必要的投入，給公司

省錢老板可樂意了。

（行政地圖）

（沈陽地區(qū)軌跡動態(tài)地圖）

象形條形圖

anf/w5an.anananonanne,ananananonanananre

河南(

山東，B辱辱辱9999繆9996，99?i

四川

江蘇BB9999999B999B

030,00060,00090,000120,000150,000

（各省份注冊用戶數(shù)完成率）

分析任務(wù)完成進(jìn)度：單項(xiàng)指標(biāo)可用計(jì)量圖，多項(xiàng)指標(biāo)可用子彈圖，進(jìn)度完成情

況一目了然；

（單項(xiàng)KPI完成進(jìn)度）

子彈圖

（各項(xiàng)運(yùn)營指標(biāo)完成進(jìn)度）

分析用戶活躍頻次變動：可用?；鶊D。

用戶活躍變化情況

（用戶活躍情況變化）

分析詞頻：比如用戶的職位分布，可用詞云~

客服開發(fā)工程師

部門經(jīng)理在o、6再實(shí)習(xí)生做數(shù)據(jù)分析員

研究員產(chǎn)WLQ

教師圜engineer

設(shè)計(jì)師E伽編輯專員ui主任

二口啊珊策劃市場經(jīng)理

分析斌工程師3

二a

目胃口H-\個(gè)人111

田疝HR銷售ceoa

當(dāng)

加二KH

算產(chǎn)班

運(yùn)宮唱長