数据分析≠数据运营：浅谈什么是数据运营？
忽悠美女老板全集随着数字化进程的发展，越来越多的企业依赖于数据，数据运营是一个近年来兴起的概念， 而数据运营人员不仅要对用户行为做到心中有，对于活动及效果也要做到面面俱到，进一步可以预测到行业发展趋势，对公司重大决策给出决定性。
数据运营重点是运营，通过数据观察和分析得出具体的运营策略和方向。比如通过阅读量和粉丝量，评估一号的粉丝活跃度，或者通过访问量和点击量评估线上活动主题吸引力，根据数据调整其中的具体运营细节，比如文案，标题，海报等。
数据采集是产品数据分析的第一步，也是整个数据化运营的基础。数据采集伴随产品运营全过程，无论是初级阶段还是中级阶段，无论是测试还是评估，都要用到数据采集。
互联网公司一般会通过数据埋点（日志）来获取数据，如UV/PV、用户数、用户停留时间、浏览页面等用户行为数据。
互联网上有很多的第三方的数据平台如：年鉴汪、中研网数据、中国互联网数据平台、腾讯大数据、国家数据，中国统计信息网等。
收集完数据，下一步就是要做数据的整理了，数据整理顾名思义，就是对数据的存储、检索、加工、变换和传输。数据整理的基本目的是从庞大的数据中获取对产品运营起到帮助的数据。
◎数据的异常表现：空值、重复值、缺失值、波动太大、不同数据源获取的数据矛盾，数据与常识或经验矛盾等。
◎数据统一化：数据口径的统一化，也就是同一维度的数据单位要一致。举个例子：二手车的行驶里程里面的数据不能有单位是“公里”的还有单位是“万公里”的，所有的数据要换算成同一单位。
数据定义的统一化，举个例子，新增对普遍人来说就是新注册用户，但在这个总数据里头，仍需细分，内部人员注册 / 搜索引擎注册 / 其他子产品用户注册 / 号入口注册 / PC端的注册 / 移动端的注册 / APP端的注册...等等，在整理数据时，要细分数据指标的意义。
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数据分析服务的，数据运营是一种行动，而行动必须要有确切的目标，数据分析工作就是为数据运营制定良好的计划，以及确定对应的目标人群以及用户需求分析。
数据分析最终目的是定位问题，提出解决方案，促进业务增长。我们可以用“5W2H”即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much），这个模型非常地实用，简单易懂，且实操性强。
这个应用相对广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动分析等，对产品的决策和执行性的活动措施能起到非常大的帮助，也有助于弥补一些数据缺失和缺陷。
产品运营者还可以利用逻辑树或者思维导图来进行数据分析。将问题的所有子问题分层罗列出来，从最高层开始，逐步向下扩展。这可以帮助企业理清产品思，避免对产品进行重复和无关的思考。
产品运营者还要强化和分析用户行为数据。主要从用户对产品的认知、熟悉、购买过程出发。这方面，产品运营者可通过用户行为理论，梳理各关键指标之间的逻辑关系，构建符合实际业务的分析指标体系。
这是数据运营闭环的终点，同时也是新的起点，数据报表绝不是摆设，也不是应付领导的提问，而是切实为产品优化和运营开展的服务，所有的数据分析都会回归到动作：具体要怎么做？做到什么程度？带来什么效果？
在过去，企业做数据分析主要是为了工作复盘。通过过去一周、一个月、一个季度的各种业务数据去追踪过程中存在的问题，并反思给出结论，指导接下来的经营决策。但是在短频快的互联网时代，速度为王的大下，只有总结复盘已经跟不上行业发展的速度，尤其当你的竞争对手对于数据的开始精确到每天、每时或每刻的时候。
在人工智能、大数据、云计算三股技术浪潮的推动下，数据分析也迎来了技术型的变革，有条件的企业甚至可以根据对已有数据分析预测，得出业务未来的发展趋势，从而提前做好准备工作。
数据运营，一方面是日据的整理和查看，做到对整体运营情况心里有数，一方面是数据分析，并根据分析结果提出优化或修正。
分析水比较深，如用户行为分析、用户增长预测分析之类的，需要用到统计学知识、消费者心理学知识、营销学知识，盒子君也还在学习中，后面我们再慢慢分享！
盒子君本人还是挺喜欢数据运营的，在看数据的过程中，经常能够发现一些问题，比如网站跳出率高，那么这段时间的注册量必定会出现低谷，活动做的好坏，一周、甚至两三天就会从数据上体现出来。
而将数据套用一些既定模型作出图表之后，一些规律性的东西就一目了然了，根据这个我们作出一个初步的预判，进而采取不同的跟进措施。