数据运营主要是做什么的呢
数据运营，就是利用数据分析，得到隐藏在数据背后的业务规律，利用这些规则来给运营提供方向、方案、策略，并收集数据结果，进行不断优化，从而提升运营的效率与效果。
数据充斥在运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。在运营的各个环节，都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有的放矢。
其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
1、明确分析目的与框架
一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？
基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集
数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 
4、数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。
到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现
一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6、撰写报告
最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。
北京北龙超级云计算有限责任公司
2020-03-02 广告
所谓的数据运营，是一种工作更是一种技能，是通过数据分析手段来发现问题，并提供解决方法，从而提高效率促进增长。
常见的数据运营的工作包括三个部分：数据指标体系搭建、数据收集以及数据分析工作。
1）数据指标体系搭建
这块工作需要收集业务部门的相关需求，从而有针对性的搭建数据指标体系。譬如你需要服务电商部门，那么你就需要根据电商业务的形态去有针对性的搭建数据维度和指标。
2）数据收集
根据我们搭建好的数据体系，我们需要收集相关数据。因此，如何收集数据就是我们需要解决的问题。常见的一些数据收集方法，包括埋JS代码，问卷调研等。
3）数据分析工作
通过之前工作搭建好的框架，并依据数据源，我们就可以进行数据分析。从而，提供有价值的观点。一般有价值的观点，是依托在PPT或者仪表盘上进行显示的。需要注意的是，有时我们需要帮忙给我们的业务部门出日报或者周报。
那么，你就必须想办法去解决报告自动化的问题，以使更新数据源时，相应的分析结果和报表能进行更新。我们只要在之后进行相关的结论改写就可以了，从而提升我们服务业务部门的效率。
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。
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。
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。我们的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。
数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，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。
数据运营的详细情况推荐到CDA数据认证中心了解一下 。CDA（Certified Data Analyst），是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
对用户数据进行分析和挖掘，抽象用户标签，搭建用户画像系统和用户标签体系
构建全面，准确，符合业务特征的数据指标体系，及时定位和发现业务问题
完成业务开展，风险策略，风控决策方面的数据支持需求，产出日常报表
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