營銷推廣的數(shù)據(jù)運營，有的朋友可能懂得它的作用，但是不清楚它的概念，其實簡單來講，數(shù)據(jù)運營是指數(shù)據(jù)的所有者通過對于數(shù)據(jù)的分析挖掘，把隱藏在海量數(shù)據(jù)中的信息作為商品，以合規(guī)化的形式發(fā)布出去，供數(shù)據(jù)的消費者使用。而且，當(dāng)我們有了足夠的數(shù)據(jù)之后，我們可以不再依賴主觀判斷，而讓數(shù)據(jù)成為公司里的裁判。理想情況下，如果我們能夠追蹤一切數(shù)據(jù)，那么我們所有的決策都可以理所當(dāng)然地基于數(shù)據(jù)。在企業(yè)中，我們從整體戰(zhàn)略到目標(biāo)設(shè)定，到驅(qū)動商務(wù)運營的方法，最后采用一定的度量來衡量數(shù)據(jù)運營的效果。這就是概念，那么就讓創(chuàng)新互聯(lián)來告訴你營銷推廣少不了的數(shù)據(jù)運營！

一、數(shù)據(jù)分析

對于市場、運營這些同學(xué)來說，基本的數(shù)據(jù)運營是要會的。比如，我們發(fā)現(xiàn)某的用戶量跌了20%，這個時候肯定不能放著不管，也不能僅僅憑借拍腦袋去做決策，而是要查一查這個問題出在哪。

這個時候，只看一個宏觀的數(shù)那是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們還要對這個數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，按地域、按渠道，按不同的方式去追查，看到底是哪少了，是整體少了，還是某一個特殊的渠道獨特的地方它這個數(shù)據(jù)少了。分析了原因，才能針對性地找到解決辦法?，F(xiàn)在越來越多的公司都選擇用數(shù)據(jù)驅(qū)動來輔助制定決策。

二、數(shù)據(jù)處理的流程

數(shù)據(jù)分析沒有那么難，可以分成一個一個數(shù)據(jù)金字塔，自底向上的是三個部分：個部分是數(shù)據(jù)采集，第二個部分是數(shù)據(jù)建模，第三個部分是數(shù)據(jù)分析，我們來分別看一下。

1、數(shù)據(jù)采集

首先來說一下數(shù)據(jù)采集，好的數(shù)據(jù)源我覺得就是兩個基本的原則，一個是全，一個是細(xì)。

全：就是說我們要拿多種數(shù)據(jù)源，不能說只拿一個客戶端的數(shù)據(jù)源，服務(wù)端的數(shù)據(jù)源沒有拿，數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源沒有拿，做分析的時候沒有這些數(shù)據(jù)你可能是搞不了的。另外，大數(shù)據(jù)里面講的是全量，而不是抽樣。不能說只抽了某些省的數(shù)據(jù)，然后就開始說全國是怎么樣?？赡苡行┦》浅Ｌ厥猓热缧陆?、西藏這些地方它客戶端跟內(nèi)地可能有很大差異的。

細(xì)：其實就是強(qiáng)調(diào)多維度，在采集數(shù)據(jù)的時候盡量把每一個的維度、屬性、字段都給它采集過來。比如：像where、who、how這些東西給它采集下來，后面分析的時候就跳不出這些能夠所選的這個維度，而不是說開始的時候也圍著需求。根據(jù)這個需求確定了產(chǎn)生某些數(shù)據(jù)，到了后面真正有一個新的需求來的時候，又要采集新的數(shù)據(jù)，這個時候整個迭代周期就會慢很多，效率就會差很多，盡量從源頭抓的數(shù)據(jù)去做好采集。

2、數(shù)據(jù)建模

有了數(shù)據(jù)之后，就要對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，不能把原始的數(shù)據(jù)直接暴露給上面的業(yè)務(wù)分析人員，它可能本身是雜亂的，沒有經(jīng)過很好的邏輯抽象的。這里就牽扯到數(shù)據(jù)建模。首先，提一個概念就是數(shù)據(jù)模型。

許多人可能對數(shù)據(jù)模型這個詞產(chǎn)生一種畏懼感，覺得模型這個東西是什么高深的東西，很復(fù)雜，但其實這個事情非常簡單。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是針對用戶行為分析方面，目前比較有效的一個模型就是多維數(shù)據(jù)模型，“在線分析處理”這個模型。它里面有這個關(guān)鍵的概念，一個是維度，一個是指標(biāo)。

維度比如城市，然后北京、上海這些一個維度，維度西面一些屬性，然后操作系統(tǒng)，還有iOS、安卓這些就是一些維度，然后維度里面的屬性。通過維度交叉，就可以看一些指標(biāo)問題，比如用戶量、銷售額，這些就是指標(biāo)。比如，通過這個模型就可以看來自北京，使用iOS的，他們的整體銷售額是怎么樣的。

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