《如何成为一个运营大牛》电子书简介

一、运营中的那些数据

数据化运营是目前谈论得非常多的一个话题，所谓大数据的价值在于用数据来驱动决定，避免一些主观的、基于本能的或由于认知偏见而导致的错误决策，让所有的决策变得合理且有方向。但其实目前市场上还是有不少公司并没有真正运用好数据这个武器，我们的数据篇将慢慢揭开数据运营背后的奥秘。

二、什么是数据运营？

在当下的互联网时代，几乎每一个人都知道大数据的强大，每一个企业主都在强调我们要用数据来说话，每一个做运营的朋友都知道数据很有用。那么，我们说的数据运营，到底是一个什么样的东西呢？

这也是数据篇里首先要提的：数据不仅仅是那些阿拉伯数字，它的意义在于它背后的那些“因”和“果”。所以它首先是一个逻辑思维。种什么样的“因”，才能得到什么样的“果”。数据是“果”，而之前的运营工作是“因”，我们要改变“果”，就要改变“因”。

（1）数据运营的几个步骤

我们先以一个通俗易懂的案例来说一下数据运营的几个步骤。

平时我们都会定期去体检，体检完成之后会拿到一张体检报告（上面有各种指标数据），看了数据之后会和标准数据进行对比，对比完成之后我们会发现比较健康的身体部位和相对较差的部位，然后我们针对比较差的身体部位想解决的办法，最后通过调理或治愈那些差的部位来获得整个身体的健康。

我们来分析以上步骤：去做体检，就是我们开始做数据运营这件事了。每个体检套餐上的数据数量是不一样的，我们选择了哪个套餐，就是完成了我们的数据规划的工作。我们拿到一张体检报告，就是完成了数据收集的工作。通过对比发现了我们较差的身体部位，并找到了改善的方法，就是完成了数据分析的工作。我们通过某些方法最终使整个身体素质有所改善，就是完成了一次数据驱动运营。而那张体检表上所有的数据，就是我们的数据模型。

（2）数据运营的具体做法

接下来进入主题了，我们应该怎么做呢？

我们来看一看体检那个案例，如果把体检作为一次数据运营来看的话，要完成它首先有两个必要前提：①知道要哪些数据；②知道每个数据背后意味着身体的什么状况。同样，在我们的运营过程中，首先也必须知道：①我们要收集哪些数据；②每个数据背后意味着运营的什么情况。

很多做运营的朋友特别是一些新手运营会觉得，数据太多了，感觉什么都有用，但同时又无法下手。其实数据并没有我们想的那么复杂。在正式说数据之前，我们先要理解以下两点：

（1）数据分析是一个极为庞大的学科，在各行各业各领域都有大量的应用，需要统计学、数据库技术、编程技术等。我们这里说的，只是在一家公司的业务体系下，针对用户、围绕用户所进行的一些数据运营工作。

（2）数据运营是一个向下无极限的工作，理论上来说，随着数据量的增大和维度的不断拆解，可以无限制地精细化。

举个例子：我们统计了1天的新增用户量。这个是普通的公司会收集的一个数据。但随着数据量的上升，我们可以对此进行维度拆解。

比如维度区域：我们拆解成省份，再拆解成市，再拆解成区县，再拆解成区域……比如维度时间：我们拆解成每小时，再拆解成每分钟，再拆解成每秒钟……比如维度人群：我们拆解成性别，再拆解成职业，再拆解成年龄……比如维度设备：我们拆解成操作系统，再拆解成手机型号……

如果我们拆解成以上的维度，我们很有可能得到一条极其精细化的数据，比如：在某天的几点几时，在某市某小区里面，一个25岁的女性，职业是教师，拿着iphone7手机，成了我们的用户。只要掌握了面向对象的思维，拆解维度并不难，我们只需要判断：在当下的运营工作中，拆解到哪个维度就可以了。我们常说的大数据中的“大”，其实就是数据量的“大”＋维度的“多”。