零基础搭建运营数据分析知识体系

大家一直在说收集数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。
　　对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑：
　　不知道从哪里获取数据;
　　不知道用什么样的工具;
　　不清楚分析的方法论和框架;
　　大部分的数据分析流于形式。
　　其实，数据分析并没有大家想象的那么难
概念：数据与数据分析
　　大家一直在说收集数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。
　　1.什么是数据?
　　数据(data)是描述事物的符号记录，是构成信息或者知识的原始材料。这种哲学层次的定义，让数据的范围极大丰富，也符合目前“大数据”发展的需要。
　　作为一名运营人，我们接触到的数据可能没有那么复杂，但是也有很多类别。
从数据的来源来看，可以分为企业外部数据和内部数据。外部数据主要包括宏观经济、新闻舆情、社会人口、和市场调研数据;内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同，不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。
　　2.什么是数据分析?
　　数据分析是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。
　　但需要注意的是：
　　这些信息需要用来指导实践，而不是流于形式;
　　需要提取的是有用的信息，而不是自嗨。
　　思路：方法论与方法
　　很多人刚接触数据分析的时候，都深感无从下手。所以我们需要宏观的方法论和微观的方法来指导。那么方法论和方法有什么区别?
　　方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。
　　方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。
　　1.方法论
　　数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。
　　AARRR：增长黑客的海盗法则，精益创业的重要框架，从获取(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、变现(Revenue)和推荐(Referral)5个环节增长。
　　4P理论：经典营销理论，认为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)和促销(Promote)是影响市场的重要因素。
　　5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常见的维度分析问题。
　　PEST分析法：从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
　　SWOT分析法：从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
　　数据分析的方法论很多，没有最好的方法论，只有最合适的。详细介绍一下 AARRR 方法论，对于精益化运营、业务增长的问题，这个方法论非常契合。