数据分析是一项严谨的工作。数据分析师不仅要有良好的逻辑分析能力、熟练的业务能力，还要有敏锐的行业洞察力，以数据驱动商业决策。
数据运营是数据分析的关键岗位，是除了项目管理、客服之外的另一个直接接触客户的岗位。数据运营不仅要心中有一个用户行为的“数”，更要全面的监测活动和效果，可以进一步预测行业的发展趋势，给公司的重大决策提供决定性的建议。
优秀的数据运营人员甚至可以成为优秀的产品经理，晋升到公司管理层。
关于产品运营的日常数据分析，小菊认为可以从以下几个角度入手:
1)用户画像分析
用户画像分析是获取产品目标用户的主要方法之一，也是日常数据分析的一部分。
数据按性别、年龄、收入、地区等信息为用户标注。如果能通过账号体系把用户的其他行为梳理清楚，形成更完整的用户画像数据库，对精准营销起到决定性作用。
获取用户画像的方法有很多。在这里，我想分享一些常用的方法:
方法1
可以在产品中嵌入用户基本信息的相关功能，通过任务引导和适当的奖励制度鼓励用户完善个人信息。一些产品的一些高级功能是通过完善个人信息来开启的，这种方法也不错。
需要注意的是，用户一定不能花太多时间去完善信息，同时也不能涉及太多用户隐私，以免用户反感和损失。
方法2
利用一些第三方监测平台，这些平台有基本用户画像的统计和分析。
使用这些平台的好处是可以串联广告内容，也可以得到行业内竞品的数据发展趋势。
方法3
定期倾听用户心声，如问卷调查、回访等。，通过抽样预测整体用户画像水平，灵活设置问题，还可以得到很多同行业竞品的信息。
2)流量监控
流量监测从一个产品诞生开始就是要做的第一件事，因为它不仅涉及到产品迭代的方向，还可以用数据告诉我们哪些功能好用，哪些功能需要优化，哪些功能需要放弃。
对于活动运营来说，流量监测是总结活动效果最重要的参考之一。
内部技术团队是自己埋数据还是使用第三方工具监控数据，要根据实际的产品需求和团队资源来考虑。这件事必须尽可能早、尽可能仔细地做。
对于网站来说，一个完整的网站地图是必不可少的功能，每个页面都需要放置正确的监控代码来监控:
用户访问；跳出来；页面停留时间；页面访问深度；访问频道源；留存率等。关键流程必须正确部署，如注册流程、购买流程等。这时候转化漏斗就是帮助我们做页面分析的重要工具。通过漏斗可以看到各个关键页面的流量进入和转化，以及用户离开的比例。如果某些过程数据异常，我们需要重点观察产品功能是否有问题。
如果使用GA等监控工具，广告可以与用户的访问行为数据进行沟通，利用归因模型分析射手渠道和辅助渠道，不仅可以优化广告提高转化率，还可以发现新的合作渠道。
对于App来说，单日活跃用户数、单月活跃用户数、互动情况、访问深度等等都是我们重点观察的数据。
相比网站监控，App的数据监控更适合从账号体系入手。每个用户都是独立的个体，有独立的访问行为；如果能和画像数据关联起来，就能匹配不同类型用户对产品访问行为和产品功能的需求。
3)收入监控:
收入监测是衡量产品商业化水平的重要依据，产品的目标形态是实现商业化。因此，不同类型的产品必须具有持续的流动性，否则会因市场竞争而逐渐被淘汰。
日常监测数据包括:
收入流水；盈利能力和盈利能力；补贴和补贴率；用户第一次付款和第二次付款的次数；留存率等等。一般来说，这类数据是直接写入后台数据库的，也就是说产品内部的员工都可以查看，根据工作内容分配不同的查看权限。有些公司还要求产品数据操作员有一定的SQL能力，能看懂数据库代码，能把需求写清楚或描述清楚，以便技术人员帮助写代码。
无论是市场部、产品部、运营部还是公司老板，都会有不同的数据需求。可见，数据运营是一个非常热门的岗位，但“数据”本身是一个更复杂的元素。作为一个产品运营，你需要时时刻刻和数据打交道，没有过硬的数据分析能力是无法胜任的，所以要想成为一名数据运营，首先要学好数据分析。
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