大家好，这里是【非常咖】新一期文章。上一期主讲了有关于“数据运营”的一些看法及认识，今天的内容主题为：数据运营方法论到案例的6个步骤！
全文共计2000字，阅读需3min。
今天要教会大家的是数据运营过程中针对一个问题具体操作的步骤。
先来温习一下数据运营的目的和核心：
目的：通过对运营数据进行分析，获知运营详情，进而对整体运营进行差分运营。
核心：通过数据分析问题产生的点，拆分至最小可解决项并解决，推进工作并赚钱！
下面，我们就来说说数据分析的一般性步骤有哪些？
1. 细化工作项
运营是一项庞杂且繁复的工作。
前面说过，运营这一次出现的时间并不久，但是从它出现那一天起，就注定了不平凡。能卖货，堪比销售；能写软文，堪比文案；能做插图，堪比美工……看看吧，一个运营几乎要会传统市场部所有人员的技能。
至于业务上面来分析的话，用户、内容、活动三个方面总不能一把抓吧？
至于渠道、人群、产品、活动等方面，能够划分开来的细项非常多，不静下心来一一细化，注定了你就是个“半吊子”！
所以，运营人员一定要学会拆分工作项，落实到具体项工作，并根据不同工作项的特点，针对性的对指定数据进行合理的分析，才能够事半功倍。
2. 细化运营指标
这一项是在前面几篇文章中都着重强调过的问题。
可能你会深受KPI之祸，总是不愿意“指标”二字。可是，指标在运营过程当中非常重要。
运营是一条漫长的路，至少目前来说，运营工作的终点在哪里，谁也不知道的。
所以，阶段性的运营指标非常重要，一方面算是目标，能够指明运营思路；另一方面，也能够分清轻重缓急，提高效率。
比如图示拆分。
3. 寻找数据因子
根据运营目标，结合当前所发现的问题，寻找能够优化的数据点或可使用的相关数据。
比如图示当中所例，明确了分析目标/问题后，列举与之相关的所有因素，进行权重排列，继而选出所需要的数据点，也就是数据因子。
4. 数据处理
数据处理是一项非常繁琐的事情，所涉及的专业方法也很多（不仅仅是做几个柱状图、饼图就能够解决的）。
这里要说明之前所提到的一个非常关键的工作——产品打造初期，就要预留产品运营数据提取的通道，俗称埋点。
后期数据提取到之后，才能进行相关运营工作。
那么，都有哪些数据处理的方法呢？
a. 数据清洗
对数据里的重复项、缺失项、矛盾项以及异常的波峰或者波谷进行处理。具体的方法比如去重、平均值填补、查找异常重新提取数据等。
b. 数据加工
清洗之后的数据虽然已经初步具有识别性了。但是，要想直接进行分析，那是不可能的。这里就要用到我们刚刚所说的透视表以及一系列的函数，比如我们经常用到的BI、VLOOKUP函数等。
c. 优化处理
在上述过程中，可能你会发现新的数据因子以及新的问题，这就需要你重新开始这个流程，以期找到最小可解决项。
5. 数据分析总结
常用的数据分析表办法如图。
a.对比分析法
指的是将不同维度（常见如时间、区域、同行、活动前后、不同用户、平台、渠道等）的数据进行对比，分析数据的变化，以找到其中某内涵规律。
b.结构分析法
指的是某一部分与整体之间的关系，如最常用的占比、完成任务的百分值等。
c.平均分析法
一般取某指标的平均值，以估算该指标的健康程度。
如：某时间段内，某产品日均销售额为4w，判断其是否为良性发展。或者对比AB两个产品的日均销售额，看哪一个更具有成为爆款的可能性。
d.权重分析法
根据多个指标的数据，设置权重，综合后，对这些指标的父项进行分析。常见如活动效果评估、产品销量下滑评估、渠道质量评估等。
e.杜邦分析法
利用各个指标间的内在联系，可以对自己的运营状况及效益进行综合分析评价。
f.其他分析法
上述方法已经足以使用。
除了上述方法外，还有一些不常用的数据分析方法，感兴趣的人可以在网络上查找进行学习。
再来说说常见数据波动的原因。
时间、推广与触达、运营活动、关联特性、用户属性和构成、故障、业界趋势。这些因素基本涵盖了某一产品所有数据波动的原因。
至于针对单一活动、运营事件时，如海报、文案、时间、机制、投放人群……
需要注意的是，数据分析的本质还是要解决问题。
在处理数据时，一定要精准指向已经找出来的数据因子，一定要选对数据图表，否则，前面的工作都是前功尽弃。
一定要形成结论性的东西。比如：问题出在了哪里？哪些是目前能够解决的？哪些需要规避？哪些尚可优化？
……
6. 反馈及优化
找出问题，并找到了解决的办法，那就需要将得出的结论运用到实践中，继续观察数据的变化并不断优化我们的运营策略。
要形成长期性和习惯性分析问题并解决问题的习惯，更要印证解决办法是否实用？是否有更好的办法？
【非常咖】小结：
1. 方法只是工作的一部分，更重要的是对运营工作中要有数据意识；
2. 多学、多练、多总结，终有一天你也会变得很厉害；
3. 尽信书则不如无书，一切按照实际来。
（如果喜欢、反对、有所感悟，均可私信、评论，提出你的观点，咱们共同探讨。1+1≠2，试一试呗！）
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