1. 基于真实有效的数据分析运营
1、信息化，就是将企业的已形成的相关信息，通过记录的各种信息资源。涉及到各个环节业务的结果与管控，本质上是对业务结果数据的信息化再存储与管控，用来提供给各层次的人了解“业务现在是什么情况”，“流程进展到哪里”等一切动态业务信息。信息化，侧重于业务信息的搭建与管理。
2、数字化，指的是把模拟数据转换成用0和1标识的二进制码，这样电脑就可以读出来这些数据了。其实是基于实际可视化对象进行的转化过程。数字化更侧重产品领域的对象资源形成与调用。
这里，单独还要提一下，数据化。如今，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它，这些转变称其为“数据化”—— 数据化是指问题转化为可制表分析量化形式的过程.最直观的就是企业形形色色的报表和报告。数据化侧重结果，将数字化的信息有条理、有结构的组织，便于查询回溯、智能分析，并解决相关决策问题。
3、智能化，是把繁琐的工作通过数字化处理，或基于数据化直接调用或指导到工作，将人需要付诸的精力和所需的理解减至最低。具有“拟人智能”的特性或功能，例如自适应、自校正、自协调等。智能化侧重点在于工作过程的应用。
接着，在梳理下这几类之间的相互关系
1、信息化=业务数据化
举个比较明显的例子，如企业ERP的实施，大家发现无非都是让系统记录了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP无非将手工的过程搬进了系统。
的确是这样，这个过程叫做“业务数据化”，用数据将整个业务过程记录下来，最典型的就是各种订单数据，财务凭证。
2、数字化=数据业务化
个人认为的“数字化”是基于大量的运营数据分析，对企业的运作逻辑进行数学建模，优化之后，反过来再指导企业日常运行。用现在时髦的语言就是“机器学习”，系统反复学习你的数据和行为模式，最后比你更加专业，并反过来指导你。
说白了，没有数字化的信息化是比较“重”的，实施过ERP的企业都能明白。有了数字化后，就给信息化减负了，提高效能，降低操作难度。
3、智能化信息化-数字化的终极阶段。
这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系：信息足够完备、语义智能在人和机器之间自由交互，变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。人和机器之间的语义裂隙逐步被填平，并逐步走向无差异或者无法判别差异。字化是一切信息化、数据化、智能化的夯实基础。
信息化+数字化+数据化=智能化
智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标，也是发展的必然趋势。
2. 基于真实有效的数据分析运营模式
1.用户数 获取用户数一直是一个APP的使命。但单纯看用户总数并不能说明很大问题，最主要的还是要关注注册用户数和下载数，其次就是要关注这些用户获取的来源和途径，一般不外乎几种，主要是通过一些应用市场，比较明显的一个例子是数学宝这个用户，在几个主要的应用市场上上架之后每天平均能达到150的下载量;通过广告途径也是一个很好的方法，比如说在内容上做下植入式广告，或通过一些爆点文章吸引用户来下载和注册APP，从广告上来讲，OpenCom的APP都设置了启动页，启动页一可以做为广告页，实现运营者的营收，二是可以设置一些和APP相关的有趣图面，吸引用户，以此拉动下载量和注册量。 2.日活跃度、周活跃度和月活跃度 这个很好理解，上面讲过用户数的获取，但用户吸引进来了，是看一看就卸掉APP呢，还是通过不断的提醒又将用户吸引进来呢，这都是要考虑到的情况，所以不能单单只看用户数。用户对APP的内容是否感兴趣，是否是目标用户，对哪些内容进行了点赞和评论，这些数据和用户习惯都可以在管理后台看到，但能不能好好利用这些资料又另当别论了。最简单的可以从用户习惯上看到用户的偏好，可以对此做一个简单的统计，哪些内容推出来比较受用户欢迎，哪些内容点击量又少得可怜呢，甚至可以以此划分成频道，将用户分门别类后，将用户引入到他感兴趣的频道，能更好地提到用户的活跃度。一般而言，在互联网上，七天是一个习惯养成的周期，如果七天都能保持点进APP的习惯，那么只要不断地培养用户的习惯，就可以使用户转化为忠实用户。 3.留存率问题 用户引进后，总是不可避免地会面临用户流失的问题，这是很正常的现象，毕竟有些用户就不是自己的目标用户群。但这确实对于运营人员来说起到一个警示作用，运营有时候就像一个清洁工人，疏通管道，打扫好用户经过的路，营造一个干净、舒服而且温馨的空间。从留存率来看，可以越来越清晰地描绘出用户画像，用户的一些习惯偏好，做好总结，对留存率问题客观看待，当然如果留存率异常，那就要反思自己最近的内容运营或者用户运营是不是有哪块出了问题了。 4.盈利问题 这是个很现实的问题，但凡做APP的无不是冲着APP的盈利来的。而APP盈利的商业模式有哪些呢?还挺多的，除了大家常规知道的广告费用外，OpenCom后台在盈利这点是研究比较透彻的。广告费用在启动页以及一些频道和幻灯片上就可以做文章了;除此之外，要介绍下OpenCom的重点插件周百通3.0，直接实现用户的营收，商家可通过周百通平台上架产品，用户也可以在此购买需要的产品，实现用户商家运营者的商业闭环;当然仅仅是这样还是不够的，运营最需要的就是激励用户，所以财富系统通过积分奖励用户是常用的把戏，在这点上OpenCom玩出了新花样，同样是发言或点赞等可以获取积分，不同的是积分可以获取实在的奖品，直接刺激用户的活跃度，而且还有每日签到提高用户的粘度。 运营好一个APP当然不能单单只看这些数据，要考虑的方面还是有很多的，比如说APP的推广渠道及其有效性，以上建议参考的数据和问题可以说是运营APP就不能绕过的基础数据，从数据上来看运营才能看得更清楚和客观，也希望大家能用好这些工具。
3. 精准运营,用户数据分析
八种常见的数据分析方法
1数字和趋势
采用数字和趋势图进行数据信息的展示最为直观，从具体的数字和趋势走向中可以更好地得到数据信息，有助于提高决策的准确性和实时性。
2维度分解
当单一的数字或趋势过于宏观时，我们可以通过不同维度对数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在进行维度选择时，需要考虑此维度对于分析结果的影响。
3用户分群
用户分群即指针对符合某种特定行为或具有共同背景信息的用户，进行归类处理。也可通过提炼某一类用户的特定信息，为该群体创建用户画像。用户分群的意义在于我们可以针对具有特定行为或特定背景的用户，进行针对性的用户运营和产品优化，比如对具有“放弃支付或支付失败”的用户进行对应优惠券的发放，以此来实现精准营销，大幅提高用户的支付意愿和成交量。
4转化漏斗绝大部分商业变现的流程，都可归纳为漏斗。漏斗分析是常见的一种数据分析手段，比如常见的用户注册转化漏斗，电商下单漏斗。整个漏斗分析的过程就是用户从前到后转化的路径，通过漏斗分析可以得到转化效率。这其中包含三个要点：其一，整体的转化效率。其二，每一步（转化节点）的转化效率。其三，在哪一步流失最多，原因是什么，这些流失的用户具有什么特征。
5行为轨迹
数据指标本身只是真实情况的一种抽象，通过关注用户的行为轨迹，才能更真实地了解用户的行为。例如只看到常见的uv和pv指标，是无法理解用户是如何使用你的产品的。通过大数据手段来还原用户的行为轨迹，可以更好地关注用户的实际体验，从而发现具体问题。如果维度分解依旧难以确定某个问题所在，可通过分析用户行为轨迹，发现一些产品及运营中的问题。
6留存分析人口红利逐渐消退，拉新变得并不容易，此时留住一个老用户的成本往往要远低于获取一个新用户的成本，因此用户留存成为了每个公司都需要关注的问题。可以通过分析数据来了解留存的情况，也可以通过分析用户行为找到提升留存的方法。常见的留存分析场景还包括不同渠道的用户的留存、新老用户的留存以及一些新的运营活动及产品功能的上线对于用户回访的影响等。
7A/B测试 A/B测试通常用于测试产品新功能的上线、运营活动的上线、广告效果及算法等。
进行A/B测试需要两个必备因素：第一，足够的测试时间；第二，较高的数据量和数据密度。当产品的流量不够大时，进行A/B测试很难得到统计结果。
8数学建模涉及到用户画像、用户行为的研究时，通常会选择使用数学建模、数据挖掘等方法。比如通过用户的行为数据、相关信息、用户画像等来建立所需模型解决对应问题。
4. 数据分析数据运营
从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。
北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。这里给大家举几个例子： 现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。
5. 基于真实有效的数据分析运营策略
1/6
对于一个产品或者市场，如果与大众保持一样的运营方案，必然也是无法短时间赢取客户，而只有区别于市场的解决方案，才能够真正帮助企业带来宣传的效果。
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做好深度问卷调查
对于每一阶段的运营效果，都需要做好相关的问卷调查，不管是对于运营者还是企业或者用户，都需要做好全面的数据分析与梳理，这样才能够找到解决办法。
3/6
保持充分了解对手信息
对于竞争对手的动向，一定要保持充分地了解，只有这样才能够真正帮助一个企业更好地改变运营策略，也才能够让企业更好地做好营销工作。
4/6
提升自我营销思维转变
对于运营者本身来说，还是应该不断地提升自我的能力，不断地汲取更多有营养的热点，紧跟市场或者营销的思路，通过自我的营销思维转变，来帮助企业达到营销地目的。
5/6
采用开放的营销模式
对于运营这种事情，作为运营者可以充分利用公司的资源，通过收集同事之间的一些想法，来提高整体的营销模式，这样才能够真正帮助起来做好宣传工作。
6/6
我们都知道作为一个企业来说，运营者扮演的角色可轻可重，如何才能够让老板重视运营并且愿意为运营投资，这个就需要前期运营者多做一些努力，只有这样才能够真正帮助到一个企业快速地得到宣传的目的。
6. 运营常用的数据分析方法
互联网运营这个名词或许有些人有点陌生，不知道互联网运营是什么?互联网运营需要学什么?互联网运营是个很有前景的职业，对此感兴趣的可以了解一下，成为一名优秀的互联网运营从入门到精通，需要个人能力的不断提升，以及团队的协作，下面我们就来熟悉一下什么是互联网运营。
互联网运营是什么?
对于零基础的人而言，首先你需要了解运营是什么?一切能够进行产品推广，促进用户使用，提高用户认知的手段都是运营。运营可能是是互联网行业中最神器的一个岗位，看起来什么都会，又好像什么都不会，什么都要做，又好像谁都可以做。做运营，每天的工作内容是什么?你可能听到最多的词就是再改改和零预算。
写文案：反复修改，等到的是boss的很多次，再改改......
做海报，修图、做视频：你没看错，运营也要做设计。
活动策划：零预算的涨粉方案了解一下。
客服：每天聆听用户的使用反馈和吐槽，有时候还具备开导安慰的作用。
项目管理：运营同时需要协调资源，在产品、开发、设计、技术之间周转促进项目的实施。
数据分析：分析转化率、打开率等数据，做复盘。
商务合作：零预算资源置换。
互联网运营的分类
1、运营的核心职能，可以分为内容运营、用户运营、活动运营、产品运营等;
2、运营的对象，可以分为APP运营、社群运营、新媒体运营、电商运营、游戏运营、课程运营、品类运营、商家运营等;
3、运营的平台，分为搜索引擎推广、应用商店运营、天猫运营、京东运营、亚马逊运营、速卖通运营等;
4、运营的职级，可以分为运营专员、运营主管、运营经理、运营总监、COO等。
互联网运营技能
运营流程一般来讲有四个步骤：内容运营——活动运营——产品运营——用户运营。下面按照常见的4大运营职能划分，来看看分别掌握哪些技能。
1、内容运营
工作内容：通过创造，编辑，组织，呈现网站内容，从而提高互联网产品的内容价值，制造出对用户的黏着，活跃产生一定的促进作用。
核心技能：内容的采集和创作、文案编写、热点追踪、内容策划等。
2、活动运营
工作内容：制定活动的策划方案、组织线上线下活动、宣传推广、跟踪监控活动反馈效果、分析数据复盘活动。
核心技能：活动策划、项目协调、数据分析、应急处理能力等。
3、产品运营
工作内容：产品推广、产品更新文案、用户反馈技术跟进、竞品分析。
核心技能：沟通推广能力、文案能力、技术/产品/测试 等各种边界知识等。
4、用户运营
工作内容：围绕着用户的新增-留存-活跃-传播以及用户之间的价值供给关系建立起来一个良性的循环，持续提升各类跟用户有关的数据。
核心技能：用户激励、沟通表达、用户行为数据分析、问卷调查等。
互联网运营需要做什么?
1、熟悉互联网媒体平台
做运营一定了解几大自媒体平台，比如知乎、豆瓣、微博、今日头条、抖音、小红书这些平台最好都经常玩一玩，并发布一些自己的想法和回答，利于培养自己的网感，迅速捕捉热点。
2、学会使用运营工具
零基础的人有必要了解下这篇回答里面讲到的运营工具，并学会使用，比如你需要完成这些场景的需求，当面试运营时，信心十足表达“你会什么”，面试通过率也会提高。
完成排版编辑，学会使用公众号编辑器
追踪热点需要知道一些热门素材查找的平台
搜索图片的网站
制作简单的动图
学会修图，去水印、简单图片编辑设计
数据分析需要的辅助软件
邀请函、活动海报需要制作H5秀
灵活使用思维导图
3、文案能力
运营工作中撰写需要大量文案，比如用户使用手册、活动文案、宣传广告语等等。文案不一定和你的文笔直接对等，如果没有好的文笔，零基础怎么写文案?
了解产本功能，分解产品属性;
分析使用场景，撰写产品需求;
利用视觉化、利益描述和情绪感染等手段突出重点;
从竞品找出差异和优势;
4、营销推广能力
营销推广能力具体化就是如何策划一场活动，从不同渠道找到更多的优质用户，接触运营之后你会了解很多推广渠道，比如和大V在不同平台制造高热度话题，商业互推，各种线下涨粉方式等等。对于零基础刚毕业的人而言，你可以在面试时，介绍下你在大学期间的组织活动和推广经历。
5、数据分析能力
运营人必备数据分析能力，发布的每一篇文章，完成的每一场活动，你都需要对转化数据进行分析，观察目标用户的受欢迎程度。
6、沟通协助能力
运营不是一个独立的岗位，日常中你要和产品、技术、设计、市场等部门进行密切沟通，并向上级汇报工作。培养对话题还有产品保持活跃的敏感度，一定要是一个乐于沟通的人，这一项低成本学习技能你应该能很快学会。
7. 数据分析 运营
数据分析一般包括：
1、营运资金周转期分析销售收入结构分析
2、销售收入对比分析
3、成本费用分析
4、利润分析
5、净资产收益率分析
销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。
8. 数据分析 数据运营 区别
数据分析还是不错的职业发展方向的
1)简单点评：
数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，被视为我国21世纪的黄金职业。目前，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，处于极度紧缺状态，是最热门职业之一。
数据分析师是全科型破题人才，具备数据认知能力、数据处理能力、数据化思维能力、数据呈现能力、数据决策能力、计算机及数据分析信息技术、企业实战能力，通过大数据思维从宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等诸多方面为企业带来价值。而AI、BI仅是全过程中的某一部分技能。
2） 数据分析师亮点：
1. 人才缺口非常大
大数据/AI时代，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析。
猎聘2019年大数据人才就业趋势报告显示：中国大数据人才缺口高达150万，其中绝大部分是数据分析岗。数据化强国战略促使数据分析职位需求量井喷，据IDC与数联寻英等机构统计2018年比2014年增加4倍，未来三至五年人才缺口将达150万。而目前的中国大数据人才仅有30万左右！至2025年中国大数据人才缺口达到200万。
2. 简单易学发展好
相比大数据工程师、AI工程师而言，数据分析学习难度要低，从数据分析入行未来向大数据、AI发展也比较容易。
3. 就业不愁薪资高
51job等主流招聘网站数据分析岗位是Java三到五倍左右，就业不愁。以大数据思维为企业提供数据化解决方案的人才紧缺。2018年行业起薪突破20万/年，高出行业平均薪酬水平30%以上！因为稀缺，所以高薪，初入职场零经验的应届毕业生拿到10K的薪资几乎已成常态，而20k-30k的薪资占比已超过50%。
4. 行业适应普遍强
据分析是绝大部分岗位都需要的职场必备技能。所有行业都需要数据分析技能，金融、电商类数据分析人员是需求最大的行业。
5. 职业寿命非常长
数据分析师是不会失业、越老越香的少数职业之一。
马云曾表示：“未来三十年数据将取代石油，成为最强大的能源。”目前近50%的岗位需要具备数据分析能力，像互联网公司的产品经理、新媒体运营、活动策划、用户研究等岗位也给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。掌握数据分析能力=多50%岗位机会！
6.高校专业适应广
计算机、信息、数学、统计、电商、经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等专业的在校学生以及应届毕业生都可以从事数据分析职业。
2） 行业定位与应用：
1.政府、事业机构：
负责项目审核、审批和招商引资、项目评估决策等工作的政府机构领导者及相关从业者。
2.金融机构： 金融机构、管理咨询公司中风险投资、金融产品研发、信贷等相关项目管理的工作人员。
3.企业单位： 招商引资、扩大再生产、财务审计、市场分析、数据挖掘等相关岗位的工作人员
4.事务所： 数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所人员
5.高校、职业技术学院： 计算机、数学统计、经济学、财务、统计、投资、金融和管理等专业的学生。
6.其他： 创业以及希望在投资金融、资本运营、房地产和企业管理行业发展的有志之士。
3） 数据分析师工作内容
1. 通过数据分析支持产品改进及新模式的探索；
2. 构建数据评估体系,构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标；
3. 负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整；
4 .负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持；
5. 构建产品/运营/活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品/运营/市场提出建议；
6. 通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划 。
4） 数据分析职业发展方向
6）薪酬分析：
9. 数据运营与分析
1、商务数据分析与应用大专专业就业前景发展。主要学习电子商务基础、统计数据分析技术、商务数据分析技术、HTML设计基础、Python语言与数据分析、数据库基础与应用、商务营运数据分析、数据可视化、数字化营销与推广、搜索引擎营销、网络消费者行为分析、智慧供应链管理、“双十一”电商实战、顶岗实习、职业技能等级认证等。
2、能适应商务数据分析岗位群的工作，包括数据分析类电商、数据营销类、运营类等相关工作岗位。毕业后学生的初始工作岗位主要有数据专员、数据分析师助理、数据分析专员、数据分析师、电商数据运营、电商数据营销专员、电商运营助理、电商推广专员等。