数据分析是一份严谨的工作，数据分析师不仅要有较好的逻辑分析能力、熟练的业务能力，还要有敏锐的行业洞察力，这样才能做到用数据驱动商业化决策。

数据运营是一个重点岗位，小编认为这是除了项目管理和客服之外又一个与客户直接接触的岗位。数据运营不仅要对用户行为做到心中有“数”，对于活动及效果监控也要做到面面俱到，进一步可以预测到行业发展趋势，对公司重大决策给出决定性建议。

关于产品运营的日常数据分析工作，小编认为可以从以下几个角度着手：

用户肖像分析

用户肖像分析是获取产品目标用户的主要方法之一，也是日常数据分析工作的一部分。

数据运营通过性别、年龄、收入、地域等信息为用户打上标签，如果能通过账户体系将用户其他行为（如访问行为、付费行为）梳理清楚，那么将形成更完善的用户画像数据库，对精准化营销起到决定性作用（用户画像做的最好的就是京东、淘宝等电商网站，它可以预测到你未来的某一段时间里可能需要某样商品，从而通过电邮、短信、微信等方式推送针对性商品促销信息）。

获取到用户肖像的方法有很多种，小聚在这里着重给大家分享一些常用的方法：

方法1

可以在产品中嵌入用户基本资料的相关功能，通过任务引导及适当的奖励制度鼓励用户完善个人信息。小聚见过一些产品的部分高级功能是通过完善个人信息后开启的，这种方法也不错。

需要注意的是，一定不要让用户花费太多的时间去完善资料，同时也不要涉及过多用户隐私，避免用户反感进而造成流失。

方法2

利用一些第三方监控平台（如百度指数），这些平台对于基础的用户画像都有统计和分析（但受制于cookies，当用户清空或者拒绝读取cookies时会对数据产生些许偏差，需要数据采集后进行清洗）。

利用这些平台的好处是可以和广告投放内容相串联，也可以获取到行业竞品的数据发展趋势。

方法3

定期倾听用户的声音，比如调查问卷，回访等方式，用抽样的方法预测整体用户画像水平，同时对问题进行灵活设置，这种方式也可以获取到很多关于同行业竞品的信息。

流量监控

流量监控是从产品诞生就要着手去做的第一件事，因为它不仅涉及到产品迭代的方向发展，同时也可以用数据告诉我们哪些功能好用，哪些功能需要优化，还有哪些功能是需要舍弃的。

对于活动运营而言，流量监控是活动效果总结最重要的参考依据之一。

无论是内部技术团队自行埋点还是利用第三方工具进行数据监控，要根据产品实际需求以及团队资源来考量（大公司资源较多，因为涉及到数据安全及精准性，经常会选择自行研发；规模不大的公司可以考虑选择市面较好的第三方工具进行数据埋点），一定要趁早做，而且要尽可能做的精细。

对于网站而言，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，用以监控：

用户访问（PV / UV）；

跳出；

页面停留时间；

页面访问深度（即访问多少个页面）；

访问渠道来源（从哪个网站来的，以什么方式来的）；

留存率（次日流量、3日留存、7日留存、14日留存、28日留存）等

关键流程一定要部署正确，如注册流程（涉及新用户）、购买流程（涉及转化）等等，这时转化漏斗就是帮助我们做页面分析的重要工具。通过漏斗看到各个关键页面的流量进入与转化，用户离开比例，如果某一个流程数据发生异常，就需要着重观察是否是产品功能上出现问题。

如果使用GA等监控工具，可以将广告投放与用户访问行为数据互通，利用归因模型分析出射手渠道和助攻渠道，不仅可以做到广告优化提升转化率，还可以发现新的合作渠道。

对于App而言，单日活跃用户数量、单月活跃用户量、互动情况、访问深度等等就是我们的重点观察数据。相比网站监控来说，App的数据监控更适合从账户体系上着手，每个用户都是独立的个体，具有独立的访问行为；如果能与画像数据相关联，就可以匹配不同类型的用户对于产品访问行为、产品功能的需求。

收入（转化）监控：

收入监控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，所以不同类型的产品都要要求有持续的变现能力，否则会因为市场竞争而逐渐淘汰。

日常监控的数据有：

收入流水；

盈利、盈利率（同比、环比）；

补贴、补贴率；

用户首次付费、再次付费数；

留存率等等

这类数据一般来讲都是直接写入后台数据库的，也就是说产品内部员工才可以查看，并根据工作内容分配不同的查看权限。一些公司还要求产品数据运营人员有一定的SQL能力，可以读懂数据库代码，能写或者能描述清楚需求让技术人员帮助写出代码。

不管是市场部门，产品部门，运营部门还是公司老板，都会有各种不同的数据需求，由此可见，数据运营是一个非常受欢迎的岗位，不过“数据”本身是较为复杂的元素，作为一个产品运营人员，时刻需要跟数据打交道，没有优秀的数据分析能力是无法胜任的，所以想成为数据运营就要先学好数据分析。