由于工作需要，便稍微整理梳理了关于数据运营上的心得和提议。
数据运营是什么
一句话简单解释数据运营：利用运用工具抓取数据，对数据进行分析，并制定相应的运营计划。
“数据运营” 有两层含义。
狭义指“数据运营”这一工作岗位，它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支。
从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展。近年来，越来越多的互联网企业开设了“数据运营”这一工作岗位，主要分布在一线运营部门。与数据分析师这一岗位不同的是，数据运营更加侧重支持一线业务决策。
广义指“用数据指导运营决策、驱动业务增长”的思维方式，即数据化运营。属于运营的一种必备技能或者思维方式，泛指通过数据分析的方法发现问题、解决问题、提升工作效率、用数据指导运营决策、驱动业务增长。
数据分析已经成为数据运营的一项必备技能。
为什么要做数据分析
对于不同行业，做数据分析的业务目的各有不同。但是抛开具体业务本身，进行数据分析的主要原因有如下三种。
现状分析
知其然。
数据分析的第一层目的就在于快速诊断当前业务的健康度。
对于数据分析而言，单纯的描述性数据并不具备意义。数据分析一定要有所对比，无论是与过去，还是与竞品。
定位异常
知其所以然。
在业务开展的过程中，经营数据发生波动是很常见的事情。而数据分析的第二层目的，就在于了解为什么经营数据会发生波动，以便采取相应的反馈。
在利用数据分析定位异常波动的过程中，需要穷极思维，只有这样你才可以真正了解到「其所以然」。
预测未来
用数据预测未来在如今已经不是什么新鲜词汇了，AI 毕竟就是最典型的案例。
但实际业务开展中，我们在没有 AI 的帮助下，也是可以利用 数据分析对未来做出简单的预判。
通过历史数据了解用户的习惯，分析用户的行为偏好，是可以对用户的接下来动作做出部分预测的。
数据运营职责
总结起来，我们将其归纳为数据规划、数据采集、数据分析三大层次。
数据规划：收集整理业务部门数据需求，搭建数据指标体系；
数据采集：采集业务数据，向业务部门提供数据报表；
数据分析：通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据；提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案。
数据分析的常规步骤
明确数据分析的目的
确定数据分析的纬度
收集数据
清洗数据
套用模型进行数据分析
生成数据报告
数据分析是一门专业的学问，跟写作、学英语一样，他需要练习。
但具备基本的数据分析能力，并不需要过多复杂的工具。简单的 EXCEL 使用技巧就可以帮助你完成工作中 80% 的分析工作。
而且对于互联网从业者而言，无论是内容，还是产品运营，数据分析都属于属于基本能力。
