你以为你懂数据运营?这些常识你烂熟于心了么？
真正非常懂数据的人，不是普通的打工者，大部分都是草根创业者。看懂了你数据就入门了。数据运营对于自媒体人来说是...
真正非常懂数据的人，不是普通的打工者，大部分都是草根创业者。看懂了你数据就入门了。数据运营对于自媒体人来说是至关重要的，可偏偏很多自媒体人对数据分析，数据运营一无所知，每天运营最多的就是看着电脑发呆！看到有问题，不知道如何去优化，生怕优化一下变得更加糟糕！
那今天，小编就针对新入门的自媒体人，来一次数据运营入门的基础常识大集合。我们首先就要了解什么是数据指标和观察维度，很多初期接触运营数据的人，经常会将两个概念搞混。
数字指标：数据指标是指可以按着数值或比值衡量的具体数据元素，可以用数字表示，包含一定的信息。
观察维度：观察维度指的是，可导致数据指标产生不同值的属性或者特征。这个无法用数据来表示，但是当他和指标结合起来的时候，会改变这个指标里的数据，帮助我们更好的分析数据，就可以帮助我们有一个衡量的标注，如果不提供这个视角，就相当月在黑暗中看指标。
自媒体应该关注哪些数据？
拉新：也称为新增用户数，这里面又分两种，一种就是纯新用户，以前从来没有用过这种产品，还有就是老用户，指原来用过这款产品，后来可能因为一些原因停用了或者是换了使用手机又用了这款产品，这在数据里属于每一个个体。转化：对于不同行业的意义完全不一样。对于有付费目的的，做这个产品就是为了收钱的，那么付费就是转化了。至于转化率怎么算，这样的数据就是见仁见智。
活跃：用户是否能够经常跟您的品牌互动，是否记住您的品牌，经常参加你的活动?
留存：留存是衡量用户持续使用产品的一个指标，比如次日留存率，这个意思就是某个用户今天安装了你的产品，明天还用不用？决定了用户持续使用 or用户流失。
还有，如何将收集到的数据，加以更大化地利用？
点，切入数据的“要害”
点，这里是指数据上的痛点或high点，进一步可理解为业务发展异常点或进阶发展点，未来业务拓展关键点和BOSS关注点等。点，点的发现关键在于数据的统计整理，形成规范，找出规律和切入点。是数据运营中首先要关注的地方，是整个数据运营分析中的起点和基础点。
例如我们平时在网站或APP分析过程中，发现某一天的访客数明显低于正常水平，那么是什么原因导致这个异常点出现呢？此时的这个点就是我们数据运营的切入点。
线，连接数据的“生命线”
两点成一线，推己及人，将业务中的异常点和我们日常运营目标有效的结合起来，就能形成一条清晰的数据运营分析线，并一条它自己的“时间序列曲线”。线的分析是实现数据与数据关联的过程。一方面通过对运营目标的分析，来反思影响这一目标的各指标权重影响，指标的权重，需要控制好。另一方面，比如分析流量在某一天下滑对月度销售额的影响，从流量下滑这一点出发，到对目标结果影响这一点关联分析的过程。
可以说，在数据分析操作上体现在分析模型的建立，各指标的关联，实现数据的时间价值与串联识别价值的过程。
面，构造数据的“场景”
一条直线和直线外一点，构成面。此时的分析在“直线”分析的基础上将外部影响因素“点”考虑进来，形成对目标分析更周详的考虑。面的分析一线与多点的考虑，是点、线分析整合的基础上引入了运营场景的考量，并将不同数据运营过程场景化。
理解面的分析方法，应从应用场景方面考量，考量各方影响因素。比如销售的分析，对内受一些列因素影响，比如营销力度、人员分布。但放到市场环境中也会受到来自同行或者同产业链的辐射影响。因为“面”，所以有了数据的角色化、场景化。
体，完成数据的“全局观”
多面成体。如果说面是考虑到了影响店与目标结果的各个因素，那么体则是从多面角度出发，能够从“旁观者”的角度看待整个分析“体”，更多的是强调全局观，是对整个分析体系的认知，是对点、线、面的全面整合，是完成的数据运营体系。所以，作为一名优秀的自媒体人，数据必须天天看，而且是一天看非常多的数据，分析数据背后的原因，然后烂熟于心，熟悉到什么程度呢？就是看一眼今天的数据，就能发现跟昨天的数据有什么细微的不同。
日积月累，才会形成对数据的敏感度，才会在遇到问题的时候，立即发现问题的根源，才能快速决策。
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