运营数据分析能力包含哪些?
1、流量运营：多维度分析，优化渠道流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营，仅仅关注PV、UV等虚荣指标，这是远远不够的。在网站流量分析中，主要包括访问来源、流量入口(落地页)、广告(搜索词)等角度。2、用户运营：精细化运营，提高留存如果说流量运营解决的是用户从哪里来的问题，那么用户运营就是建立和维护与用户的关系。3、产品运营：用数据来分析和监控功能产品运营是一个非常大的话题，很多运营和产品都是围绕产品来做的;监测异常指标，发现用户对你产品的“怒点”;通过留存曲线检验新功能的效果。4、内容运营：精准分析每一篇文章的效果在做内容运营之前，需要明白你的内容是作为一个产品(如知乎日报)出来，还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位，才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果，我们需要对用户的需求进行分析，例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播的比例等。
什么的大数据运营？
这两年大数据行业新提出了一个概念，叫大数据运营，所谓的BigData Operation，目前在各个行业中均处在蓬勃发展的阶段，就笔者来看，BDO代表了一种大数据的未来方向，以笔者所从事的网络游戏行业来看，具有比较大的发展空间，下面科多大数据来给大家做个简单介绍。1、前世今生从大数据进入游戏行业以来，大概经历了几个阶段数据仓库和数据集成阶段，以mysql、oracle 为代表的关系型数据库作为数据集成工具，以手动sql查询作为主要的产出报表等BI、可视化工具阶段，以水晶报表、BO、自主开发系统（例如php+mysql）等可视化数据平台为主要产出数据挖掘建模，数据库营销阶段，该阶段主要利用SAS+Oracle，R+Hadoop等软件系统进行深度数据挖掘建模，主要是从传统数据挖掘的方法论（如用户细分、流失预警、商品推荐等）出发，去套用游戏的各个模块和运营活动，产出多为模型、分析报告、业务建议等大数据运营（BDO）阶段，同样基于数据库营销理论和传统数据挖掘方法论，但同数据挖掘阶段的根本性区别在于，BDO阶段更依赖于本身游戏运营的需求和痛点，从游戏运营的各个环节上，寻求大数据的介入，然后才是考虑需要大数据的××技术，××模型，最终的产出其实是运营的活动、版本的更新等等，大数据以一种潜移默化的方式去影响和引导运营、研发的决策。2、BDO的主要特点大数据运营（BDO），和之前的数据挖掘不同，着力点并不在大数据，而是运营上，大数据仅仅是工具和途径：相比于传统的数据挖掘和分析，BDO所强调的是以业务为主线和出发点，大数据部门并不仅是在外部运行的所谓的“支持部门”，而更多的是和业务紧密联系在一起的“半业务部门”，共同推进业务目标的实现。3、游戏行业的实践具体到笔者所在的游戏行业，大数据运营（BDO）主要实现方式：其中基础支撑和可视化监控，是常见的基本大数据应用，运营活动支撑，包含了常规的活动效果分析和反馈、数据库营销，还有活动的策划建议（从运营的角度和数据的验证上看活动该如何做，目前的活动都是需要大数据分析师一起讨论同意后才上线）；游戏设计支撑，包含了常规的版本和功能的效果分析、反馈（大数据分析师指出问题所在，并给出改进建议），而且在游戏的研发和持续更新阶段，对于功能的策划和数值的配平等，均依据大数据分析师给出的数据参考。从这里看出，大数据运营（BDO）不仅包含传统的数据收集和可视化、数据库营销等，而且逐渐的脱离了最初的数据驱动原则，而是以企业整体目标（比如游戏KPI的完成）为导向，以运营为驱动，涵盖运营的各个方面，以大数据为重要依据，以大数据分析结果为评判标准，构建企业的“数据运营”的文化。供参考。
运营数据分析怎么做?
1、明确分析的目的和思路运营是靠目标驱动，做事情带有很强的目的性，同样地，在数据分析方面也同样遵循这个原则。对数据进行分析，最终的目的是什么?我想要解决什么样的问题。2、数据收集运营数据收集，越详细越好，所以在要求前期进行数据统计的时候就需要有关大局观，将后期数据分析可能会用到的数据尽可能多地收集起来，以方便后期进行数据分析。3、数据处理对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，从大量的，杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对于解决问题有价值，有意义的数据。包括数据清洗，数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。4、数据分析运用适当的数据分析的方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论。5、数据展现对数据进行可视化地展现，尽可能地多用图标、趋势图、饼图等形式进行说明和解释，能够直观地传达出数据分析的结果和观点。如果是最终数据是供自己参考，那么在数据展现时，能够清楚地了解到自己想要的数据，能够从数据中得到一定的启发即可。如果是需要供领导作决策和参考，则需要表现数据的可视化，在数据图标中做进一步的分析和说明。6、撰写报告，提出解决方案如果是自己进行数据分析，则对数据进行分析处理后，发现数据变化的原因，并提出解决出现这个数据的解决办法，投入优化和使用中。在多次测试中，找到解决问题的最优解。
数据化运营简述
发现思维方式真的很重要，此前很多时候在接需求，应对一个又一个临时需求，缺少思考转化.整个人每天都很忙，对自身很不好。人有时应该停下脚步，跳出来看自己的工作，是不是高效，是不是更有意义。
数据管理数据应用是一个很大体系，从底层采集、数据清洗转化到应用，分析的价值在于对业务赋予能量。 整个过程还需要数据监控体系，搭建监控体系需要先明确指标体系，第二需要配套的管理流程的应用，可以说监控体系发现问题，分析体系解决问题，最终产品服务不断迭代优化升级，我们在这个过程中也得到成长。
希望在后期的章节中，可以结合工作，来归纳总结数据运营分析工作的知识体系。
1、为什么要做数据化运营
2、如何建立数据化运营的体系
3、数据化运营的效果衡量
运营数据分析主要分析哪些方面?
1、引流通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。2、转化完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。3、留存通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。4、复购有调查数据显示：一个满意的用户会带来8笔潜在生意，不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿，可见回头客多么重要。复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”，此外，“用户回购率”意义与复购率相似，也在此范围内。
