摘要：要做好数据分析，首先需要明确分析的目的和问题，并收集和整理数据。其次，需要使用专业的数据分析软件和工具进行数据处理和可视化分析。最后，我们需要结合自己的专业背景和经验，得出有价值的数据结论和建议。同时，我们也需要非常重视数据的安全性和保密性。
在运营商的工作中，许多人需要收集和分析产品数据和活动数据，并从数据中发现问题点，并制定优化策略。然后本文首先关注数据分析，讨论如何进行操作数据分析。
五步如下：
Step1.梳理流程，发生在操作动作开始前；
Step2.指标监控；
Step3.问题诊断；
Step4.支持建议，这三个步骤发生在操作过程中，指标监控是一个持续的事情，指标监控、问题诊断和支持建议形成闭环；
Step5.效果评估，发生在操作结束后，更多的情况是向老板报告，根据具体情况，可能对整个活动有问题的诊断和建议。
第一步:流程梳理
通过拆解和分析，明确操作目标，明确操作动作，最终在报表中反映结果。
具体来说，推广活动中有一个优惠券返还活动。从数据上看，收入增加了0.5%，所以问题来了？你是怎么做到的？你能复制其他活动吗？常规能形成吗？
通过拆解和分析，我们可以看到是什么促进了收入增长:
目的是什么：增加收入的指标；
动作时是什么？购买100返20元代金券；
用户路径是什么：进入主页–点击banner–进入详情页–点击领取优惠券；
监测指标有哪些:总收入、收券用户数、券消费金额等。
第二步：指标监控
1. 为什么要监控指标？
因为我们需要了解全貌。通过报告中的日常数据，了解运营工作的全貌。1)看正常业务运行情况；2)定位异常，发现问题。
指标监控
了解报表的组成后，还需要了解操作报表中的指标，才能真正做好监控工作。
2. 如何做好指标监控？
正常：理解指标的业务含义。异常：及时发现异常，找出变化的原因
理解指标业务的含义：
了解操作指标的含义；
了解相应的操作关系；
了解正常的波动范围
第三步：问题诊断
问题诊断框：①问题界定—②问题拆解—③提出假设—④分析验证—⑤结论呈现
仍然用案例来理解： 问题:为什么近期“内容产量异常上升”？
方法1
①问题拆解：按内容类别拆解：
内容产量分别：A类内容产量、B类内容产量、C类内容产量、D类内容产量
②如何验证？各类内容都在增长，不能进一步提出假设，改变另一种拆解方法。
方法2
①问题拆解:按账号等级拆解:按账号等级拆解:
内容产量：1级账户内容产量、2级账户内容产量、3级账户内容产量、4级账户内容产量
②如何验证？进一步挖掘变化异常的原因，找出新账户异常增长的原因：
假设1： 最近，运营商引进了一批高质量的头部账户，邀请他们注册并发布内容。
实际情况：从运营中获得具体的头部账户名单，统计数据显示，新引进账户1000个，25日新增账户3万个。
结论：假设1不成立。
假设2： 该平台最近推出了新的激励策略，将为新注册的出版商提供补贴。
实际情况：新用户发布的内容（删除引进的头部账户）发现，70%的内容被识别为处理剽窃或低质量的拼凑和捏造。
结论：假设2成立。
第四步：决策支持
决策支持是指分析师为运营商提供的数据支持和一些建议。支持：使用SQL、其他BI工具提供数据支持；建议：为操作的各个环节提供建议。
与产品功能的更新迭代或操作行为相比，操作行为更多地围绕用户展开。因此，对操作的数据支持主要围绕用户展开。具体分为以下三个方面：
用户分层：用户分层是实现精细操作的重要手段
一维：仅从一个维度对用户进行分层，可分为多段，有几段则用户分为多层；
二维：从两个维度对用户进行分层，如果第一个维度为m段，第二个维度为n段，则用户分为m*n层
三维：从三个维度对用户进行分层，最常见的是RFM模型
分段越详细，后期操作越复杂。
案例的一维分析
按“交易次数”维度划分，分层方法1：新客户和老客户的分层方式2：成熟客户(购买3次以上)、忠实客户(购买5次以上)
案例二维分析
为了提高用户使用自行车的频率，自行车共享运营团队计划发放优惠券。为了更好地实现活动的效果，运营负责人找到了分析师小灰，希望他能将用户分为不同的层次。
然后在活动中，向不同层次的人发放不同金额的优惠券，最大限度地发挥每个层次用户的ROI。
第五步：效果评估
什么是效果评估？首先，效果是指能够代表活动效果的客观指标；评价是指将客观结果指标与某一标准进行比较，最终评价操作动作本身，以及实现其预期抽象目标的能力。
1. 评估对象(客观指标性能)
与核心运营目标相关的指标:用户活跃，用户付费；能够反映运营目标影响的指标:用户渗透率。
2. 常用的评价方法
①与自己进行比较：活动前后的比较
before-after：核心指标在活动开始前后的绝对比较
diff in diff(二重差分)：在排除了一些影响因素后，核心指标在活动开始前后发生了变化。
②与预定目标进行比较
预定目标:活动开始前，预定目标，预计将增加收入15%；
实际:活动最终增加收入10%
结果：未达成
③与同期其他活动相比
前期效果:去年同期年中增加收入16%，支付转化率7%；
实际情况:年中大促收入增加12%，新流量到付费用户转化率为4%；
结果：本次活动效果不佳
④与以往同类活动相比
同期其他活动:3天小长假期间，各种运营活动上线:秒杀活动增加收入7%；
实际情况:3天小长假期间，各种运营活动上线，直播拉高收入14%
结论：直播效果更好
⑤与行业基准数据进行比较
行业基准:英语学习APP在信息流媒体上投放广告ROI，行业平均值为2.5；
实际情况：某英语学习APP在知乎上投放广告，ROI只有1.2
结论：投放效果差