數(shù)據(jù)分析聽起來像是那些程序員們的工作，但它正悄悄地接近每個運(yùn)營工作者。很多人耳熟能詳?shù)陌⒗锖万v訊等巨頭已將數(shù)據(jù)分析等當(dāng)做決策客觀的依據(jù)。即使在初創(chuàng)產(chǎn)品中，相關(guān)的用戶、運(yùn)營及銷售等的數(shù)據(jù)也被證明具有很值得分析的價值。那么產(chǎn)品運(yùn)營如何做好數(shù)據(jù)的分析呢?


　　從運(yùn)營的角度來看，一般數(shù)據(jù)分析的流程為：問題定義、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模與分析、數(shù)據(jù)可視化與結(jié)論。

　　對于運(yùn)營人來說，問題定義是已經(jīng)內(nèi)化的技能了，因為對業(yè)務(wù)的熟悉，對產(chǎn)品和用戶的理解，在互聯(lián)網(wǎng)人的圈子，應(yīng)該算是處于最頂端那部分。就算是現(xiàn)在，你也有想去提升的指標(biāo)，優(yōu)化的流程，這些都是很好的問題源。

　　在數(shù)據(jù)獲取這個部分，運(yùn)營人的數(shù)據(jù)一般來自企業(yè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)庫，這個時候你需要了解SQL的操作，至少能夠熟練地從數(shù)據(jù)庫提取數(shù)據(jù)。另外，掌握爬蟲，能夠從外部網(wǎng)站獲取行業(yè)數(shù)據(jù)，將會為你打開全局分析的思路。

　　即便是企業(yè)自身的數(shù)據(jù)，也大多是不完整、不一致的臟數(shù)據(jù)，無法直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，或分析結(jié)果差強(qiáng)人意。比如重復(fù)數(shù)據(jù)、確實(shí)的數(shù)據(jù)、無效的數(shù)據(jù)等，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

　　用基本的數(shù)據(jù)分析方法，或者數(shù)據(jù)挖掘算法，來獲得你想要的結(jié)論，比如通常分析會用到的回歸模型(線性回歸、邏輯回歸)。分析結(jié)果最直接的結(jié)果是統(tǒng)計量的描述和統(tǒng)計量的展示，另外一些則需要深入探究內(nèi)部的關(guān)系，以對未來的情況做出精準(zhǔn)的預(yù)測。

　　以上就是小編分享的關(guān)于產(chǎn)品運(yùn)營如何做好數(shù)據(jù)分析的建議，希望能對大家有所幫助。