精细化运营用数据作为策略是不二之选

　  大数据必将像互联网一样，在企业的决策、生产、营销、渠道物流等各个环节发挥难以替代的作用，对各个行业的产业链带来难以想象的巨大变化，创造出意想不到的商业价值。大家要认真阅读本篇文章哦~

     企业对于数据的驾驭，从最基本的获取到整合、治理、探索、分析、行动，这种全能力的建立已经比以往任何时候更为重要。毕竟人口红利已经过去，精细化运营，用数据作为决策才是专业之选。

　　数据分析的意义：

　　从行业的角度看， 数据分析是基于某种行业目的，有目的地进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的一个过程。再通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索和分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。

　　数据分析的把握方向：

　　而从本质上看，数据分析主要从三方面进行把握：

　　1)目标，数据分析的关键在于设立目标，专业上叫做“有针对性”;

　　2)方法，数据分析的方法包括统计分析和数据挖掘两种;

　　3)结果，数据分析最终要得出分析的结果，结果对目标解释的强弱，结果的应用效果如何。

　　数据分析的步骤如下：

　　有了对数据的把握后，那数据的处理过程就很好理解了，主要包括：明确分析的目的和内容、数据收集 、数据处理、数据分析、数据展现和报告撰写等六个步骤。

　　数据分析的工具：

　　有了整体框架的把握后，要分析数据就需要专业的数据分析工具了，而专业的数据分析工具不仅仅要提供日常作为公司KPI考核的一些数据，更要提供公司横纵向多维度的数据，每个数据之间的联系。我们需要找出它每一个属性，这个属性的实体代表什么?后面的属性是什么?如果数据就放在硬盘里面，那数据也仅仅是数据，没有对数据属性的理解洞察和对算法能力的了解 ，那它上升不到Information的阶段。

　　数据分析的多维度：

　　公司日常主要关注的数据作为用公司KPI考核已成主流，例如：新增、留存、激活、渠道、GMV等。但这是否意味着其他数据都没必要看了呢?

　　如果一个企业老板这样要求团队运营和看自己的数据，那你能想象这个运营团队是怎样使用他的数据，不会研究的很深!其实数据之间都是有关联性的，每一个维度的数据并不能很客观的探索出业务问题的最本质原因。选取主要的几个数据可以作为KPI考核，其他的数据应该重点作为KPI的分析数据。

　　除了新增、留存、激活、渠道、GMV，我们还要看漏斗分析、用户群、渠道质量、访问序列、热点图等一切可以降低成本的数据。

　　漏斗分析、用户群、渠道质量评估、访问序列、热点图等就是要填补企业对多维数据监控的缺失。

　　分享：数据定义：

　　数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

　　数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

　　数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。

　　在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。

　　小知识：大数据正在改变我们的世界。互联网发展以及移动通信市场和相关技术的迅速扩张业已创建大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。数据可用性和数据应用对商业和更广泛的社会领域带来了巨大影响。有效使用大数据有助于公司更精准地对重要信息进行分析，最终提高运营效率、减少成本、降低风险、加快创新、增加收入。

　　小结：当前不论是国内的互联网巨头，还是专业提供数据服务的大数据服务商，都需要一大批大数据专业人才。大数据战略需要的是复合型人才，要求掌握数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面综合知识。如果大家想要了解更全面的知识的话，请关注课课家教育平台~