数据运营（数据运营岗位有前景嘛）

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本文目录一览：

• 1、什么叫数据运营
• 2、数据运营是做什么的
• 3、数据运营是什么?

什么叫数据运营

么是数据运营？我们可以从广义和侠义两个角度来理解：

①狭义：指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支，从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展；

②广义：数据是反映产品和用户状态真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。

二、数据运营的主要工作是什么

1、数据运营是做什么的：数据规划

数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚「要什么」。只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。

数据规划有两个重要概念：指标和维度。

1）什么是指标？

指标用来衡量具体的运营效果，比如 UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。

2）什么是维度？

维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。大体上，维度可以分为人口属性、设备属性、流量属性、行为属性4个方面：

①人口属性：包括性别、年龄、学历等人口统计学数据；

②设备属性：包括设备类型、型号等等；

③流量属性：访问来源，广告来源、广告内容、关键词等等；

④行为属性：活跃度、新老用户等等。

2、数据运营是做什么的：数据采集

数据采集是数据分析的基础，传统的数据采集需要花费人力成本和时间成本。数据采集目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。

①埋点：通过在产品（网页、APP等）中手动添加统计代码收集需要的数据。

②可视化埋点：可视化埋点是埋点的延伸，通过可视化交互的方式来代替手动埋点。这种方式降低了用户使用的门槛，提升了效率。

③无埋点：无埋点颠覆了传统的“先定义再采集”的流程，只需要加载一个SDK就可以采集全量的用户行为数据，然后可以灵活自定义分析所有行为数据。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错错埋、漏埋情况。

数据运营是做什么的

数据运营主要做：1、数据规划数据运营；2、数据采集；3、数据分析。数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘数据运营，把隐藏在海量数据中的信息作为商品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。

1、数据规划

数据规划是指收集整理业务部门数据需求，搭建完整的数据指标体系。

这里有两个重要概念：指标和维度。指标(index)，也有称度量(measure)。指标用来衡量具体的运营效果，比如UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。

维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。选择维度的原则是：记录那些对指标可能产生影响的维度。

2、数据采集

数据采集是指采集业务数据，向业务部门提供数据报表或者数据看板。

目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿，越来越多的企业采用了GrowingIO的无埋点方案。在无埋点情景下，数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏，将更多时间放在业务分析上。

3、数据分析

数据分析是指通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据;提供数据分析报告，定位问题，并且提出解决方案。

数据分析是数据运营的重点工作，数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的。毕竟最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。

数据运营是什么?

从广义来讲，数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。

一名优秀的运营人员，应该熟悉自己产品的流量概况，通过每天看网站的流量情况，运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势，方便评估过去和预测将来趋势。

数据运营注意事项

数据运营需要了解在产品运营的过程中，需要什么数据。譬如说，电商，首先要看订单量、客单价、转化率，还要看用户在不同页面中的流转的过程数据，在哪里停留，下拉到什么位置，等等。

其次，数据运营要定义数据的意义。譬如说，App里的「激活」，定义究竟是用户下载App并完成注册，还是用户使用了某个功能。

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