运营或者产品常用哪个软件做数据的分析

1. 运营或者产品常用哪个软件做数据的分析

2. 数据分析和运营哪个好

这个不好说这个两者都有好处和坏处吧!
以下仅是我从工作经验以及后期学习书籍中总结的经验，如有不严谨之处，还请见谅之处。（这里赘述的区分偏向基础岗）
一，工作中数据分析与数据运营的区别
我的工作经验中，数据分析和数据运营是包含关系，当然是数据运营包含数据分析，数据分析是数据运营的子集。（这样说可能会和一些伙伴经验冲突，但我的确实是这样）
数据运营是基于数据去发现问题，分析问题，然后通过运营的手段找到问题的解决办法并付诸实践的闭馆工作，而数据分析则是数据运营的一个关键环节和重要手段，但不是全部。

例如：领导问为什么收入环比降低？
数据分析师要做的事：通过分析影响收入的日常常规因素，市场动态趋势，竞品营销动作，领导层管理方式或者公司方针政策变革，人员离职等等可能的原因，提取出收入环比降低的最大影响因子，进而形成分析结论，好一点的数据分析师可能还会提出解决方案。但多数分析师止步于形成分析结论。
数据运营要做的事：第一种，基于以上数据分析的结果，提出解决方案，经领导同意后，对接相关部门人员执行方案达到改善收入的目的：第二种，基于数据分析发现问题，把问题暴露给领导层，领导层安排相关人员去跟进，也可以达到后续优化的目的
二：数据分析小注释
一般公司配置的数据分析师偏业务方向，他们可能会承接和响应不同部门的数据分析需求，当然也可能只需满足一个部门需求，通过某些分析模型和方法去满足这些需求。数据分析的结果往往是客观的数据结论，跟领导汇报时，有经验的分析师除了汇报结论外应该会加入一些自己的经验所得和猜测。
#数据分析广义上分2类，一种往技术上发展，一种往业务上延伸。当然了无论是不是专业的数据分析师，只要是大牛，他在硬件配置，思维格局上都有让人不断向他学习的本事。
销售型公司的数据分析师———最关键的结果性指标是，收入。影响收入的因素应该分类搭建监测工具，以便数据异常时，第一时间排查原因
便业务型的数据分析师对硬件要求不是那么高，当然大厂除外。小厂可能Excel熟练就可以了，但是我做分析和出报告的时候，除了表格基础技能，还需要SQL（数据量较大的时候用），SPSS（建模和分析的时候用），Python（竞品分析的时候用），用的不频繁，但是都会用到。技能要求符合二八定律，哈哈哈。如果会的话，面试的时候适当的吹个牛也是有助于身心健康的，当然不能骗自己。
三，数据运营的大篇章
下面很大一段，都会讲数据运营，应该会从以下几点入手，可能也会调整:
1，数据指标的设定
大数据时代每天都会产生很多数据，但什么数据对我们有价值，能指导我们业务前行，这个问题是数据运营需要培养的。再确定数据指标时，先明确数据指标之于运营的价值，它能让运营人员快速掌握当前阶段的核心业务价值体现并且量化到具体的指标上。关键数据指标就是产品价值最直接，最量化的体现。要想明确产品的关键数据指标，就要先搞清楚产品当前阶段的产品价值。一般来说，一款产品的关键指标不超过5个，太多的指标意味着工作不聚焦，容易像无头苍蝇一样到处乱撞。
数据指标设定简单分以下几步：
xxx明天继续补。
2，数据的过程管理
3，数据指标的分析
4，数据驱动运营

今天找到这，手机打字要累死了

3. 如何做好运营数据分析?？

4. 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。

5. 运营数据分析工具有哪些?

推荐使用矩阵通，数据监测  、智能分析、 跨域治理、运营考核 、素材解析 、资产沉淀六位一体的数字化管理中台，仅需一个后台就能轻松完成跨平台的账号管理和数据统计工作，高效又便捷。
1、数据储存
为助力企业搭建数字化内容资产库，矩阵通提供汇总存储、智能分类和精细化筛选服务，通过精细化分类，为企业留存大量优质创意 。
矩阵通「资产盘点」自动解析并保存各平台发布内容，提供原文链接及预览，支持下载单个作品或作品内的视频、图文、音乐素材，有效提高内容二次利用率 。

「内容资产库」提取视频、音乐、文本等信息，自动分类作品素材，支持对存储资产进行打标签，通过标题、所属平台、内容类型、内容标签等条件筛选，可快速定位目标内容。

2、报表
矩阵通「运营报表 」融合各平台图文、直播、短视频数据，自动按周/月/季度快速形成账号运营报表，展示团队趋势数据及排名情况，缩短数据统计时间，提升运营复盘效率。

3、数据分析
账号「 仪表盘」基于可视化图表展示企业团队、账号及内容数据，帮助管理者全方位观测媒体矩阵运营现状并快速挖掘有价值的资源。

6. 运营数据分析方法有哪些?

1、数字和趋势
看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观地吸收数据信息，有助于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，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。
3、用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。
4、转化漏斗
绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。

7. 如何做营运数据分析

关于如何做营运数据分析？上海献峰网络指出：  网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成了每个网站策划和网站运营人员，每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际状况。其实根据网站类型的不同则分析所采用指标项也各有不同，可以有许多不同的指标来衡量。但是如何衡量网站运营的数据指标，哪些是网站运营的关键指标，是每个新人感到困惑。其实通常来说网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。为了获得这些数据，我们可以使用51啦，GOOGLE分析工具来得到部分信息，但是为了更加精准的获得某些网站运营时的关键数据，则在网站策划和网站规划阶段时，需要充分将这部分内容考虑进去，对网站做些指标参数的设定，这样就可以降低网站的重复开发工作。
   一、网站运营数据分析之内容指标    网站转换率 Take Rates （Conversions Rates）
    计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量   指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果
   指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。
   回访者比率 Repeat Visitor Share    计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数    指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。
    指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。
    积极访问者比率 Heavy User Share  
  计算公式：积极用户比率＝访问超过N页的用户／总的访问数   指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

8. 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。