做过运营的小伙伴应该都知道，不管哪一个环境都离不开数据分析，所以对于每一个运营的小伙伴来说，数据分析是必备的技能，在用户增长中的拉新、激活、留存、转化、裂变AARRR模型中发挥着不可替代的作用。
什么是数据分析？
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
在运营层面，数据分析是指通过数据思维把业务问题，转化成不同类型数据指标，并运用一定的数据分析方法对业务进行分析，从而有效和系统的解决问题。
数据分析思维：为什么要做数据分析？
在运营的过程中，不管是基于什么原因要做数据分析，我们都必须要了解：
数据本质的价值在哪里？
在这些数据中，我们可以学到什么？
分析数据之后，可以得出什么样的结论？
这些结论又指导我们去做什么样的优化？
总结起来就是：
1、发现问题
做数据分析的第一层目的就是要发现问题，通过一定的数据呈现形式，挖掘和发现在运营各个环节与业务增长各个模块的问题，并将问题进行分类和汇总。
2、分析原因
发现问题后，就要分析出现当前结果的具体原因了，还是要以实际情况为依据。发现的每一个问题，可能导致的愿意有很多，需要一一排查，才能得出最实际有效的结论。
3、提出解决方案
最后就是找到解决问题的办法了，这也是数据分析的最终目的。解决问题这一过程，也是需要用到数据分析工具以及方法的，要有足够的数据进行支撑，从不同的层面进行分析，最后找出最佳的解决方法。
如何进行数据分析：多维度分析，优化渠道
在运营过程中，我们除了要关注PV、UV等部分指标，还需要关注以下几点：
1、流量指标体系
一名优秀的运营人员，应该熟悉自己用户的流量概况，通过对活动用户的分层和数据分析，运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势，方便在活动过程中去做不同的策略。
判断基本流量情况，可以从这些方面入手：量级指标、质量指标和用户类型占比指标，量级指标涉及不同渠道，去查看活动采用的PV，UV，参与率，在活动过程中的跳出率，流失率，完成率，等等影响整个过程的数据节点。
2、多维度的流量分析
在活动流量分析中，主要从访问来源、流量入口、资源位、用户分层等角度切入。
首先，活动访问来源包括直接访问、H5页面、海报，在这个分析框架下，需要一层一层拆解，具体到每一个渠道进行流量分析。
其次是落地页，落地页是用户查看活动的入口。如果用户被落地页过多的运营动作和信息骚扰面，一般会有较高的跳出率。
3、基于用户路径的漏斗分析
在增长模型中，用户进入后，还需要进一步激活和转化，而激活是需要一定的流程和步骤的。像这样的漏斗，就可以清晰展示每一步的参与情况。
4、渠道优化配置
在进行一系列的流量分析和转化分析后，我们可以进行相对应的策略制定，具体方式包括渠道策略优化、落地页优化、产品机制优化等等。
对于活动参与率高、质量高的渠道需要加大投放，对于质量低的渠道也需要做好评估，总体上，根据成本、流量转化等综合情况，对渠道配置进行整体管理和调优。
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