数据分析是一项严谨的工作。数据分析师不仅要有良好的逻辑分析能力、熟练的业务能力，还要有敏锐的行业洞察力，以数据驱动商业决策。
数据运营是一个重点岗位，小编认为这是除了项目管理和客服之外又一个与客户直接接触的岗位。数据运营不仅要对用户行为做到心中有“数”，对于活动及效果监控也要做到面面俱到，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建议。
优秀的数据运营人员甚至可以成为优秀的产品经理，晋升到公司管理层。
关于产品运营的日常数据分析工作，小编认为可以从以下几个角度着手：1)用户画像分析用户肖像分析是获取产品目标用户的主要方法之一，也是日常数据分析工作的一部分。数据运营通过性别、年龄、收入、地域等信息为用户打上标签，如果能通过账户体系将用户其他行为（如访问行为、付费行为）梳理清楚，那么将形成更完善的用户画像数据库，对精准化营销起到决定性作用（用户画像做的最好的就是京东、淘宝等电商网站，它可以预测到你未来的某一段时间里可能需要某样商品，从而通过电邮、短信、微信等方式推送针对性商品促销信息）。获取到用户肖像的方法有很多种，小聚在这里着重给大家分享一些常用的方法：
方法1
可以在产品中嵌入用户基本资料的相关功能，
通过任务指导和适当的奖励制度，鼓励用户完善个人信息。
小聚见过一些产品的部分高级功能是通过完善个人信息后开启的，这种方法也不错。需要注意的是，一定不要让用户花费太多的时间去完善资料，同时也不要涉及过多用户隐私，避免用户反感进而造成流失。
方法2
利用一些第三方监控平台（如百度指数），这些平台对于基础的用户画像都有统计和分析（但受制于coo
kies，当用户清空或者拒绝读取coo
kies时会对数据产生些许偏差，需要数据采集后进行清洗）。利用这些平台的好处是可以和广告投放内容相串联，也可以获取到行业竞品的数据发展趋势。
方法3
定期
倾听用户的声音，
比如调查问卷，回访等方式，用抽样的方法预测整体用户画像水平，同时对问题进行灵活设置，这种方式也可以获取到很多关于同行业竞品的信息。2)流量监控流量监控是从产品诞生就要着手去做的第一件事，因为它不仅涉及到产品迭代的方向发展，同时也可以用数据告诉我们哪些功能好用，哪些功能需要优化，还有哪些功能是需要舍弃的。对于活动运营而言，
流量监测是总结活动效果最重要的参考之一。
无论是内部技术团队自行埋点还是利用第三方工具进行数据监控，要根据产品实际需求以及团队资源来考量（大公司资源较多，因为涉及到数据安全及精准性，经常会选择自行研发；规模不大的公司可以考虑选择市面较好的第三方工具进行数据埋点），一定要趁早做，而且要尽可能做的精细。对于网站而言，
完整的网站地图是一项基本功能，
每个页面都需要放置正确的监控代码，用以监控：
用户访问(PV/uv)；跳出来；页面停留时间；页面访问深度(即访问了多少页面)；访问渠道来源(从哪个网站，以什么方式)；留存率(第二天流量、第三次留存、第七次留存、第十四次留存、第二十八次留存)等关键流程必须正确部署，如注册流程(涉及新用户)、购买流程(涉及转化)等。这时候转化漏斗就是帮助我们做页面分析的重要工具。通过漏斗可以看到各个关键页面的流量进入和转化，以及用户离开的比例。如果某些过程数据异常，我们需要重点观察产品功能是否有问题。如果使用GA等监控工具，广告可以与用户的访问行为数据进行沟通，利用归因模型分析射手渠道和辅助渠道，不仅可以优化广告提高转化率，还可以发现新的合作渠道。对于App来说，单日活跃用户数、单月活跃用户数、互动情况、访问深度等等都是我们重点观察的数据。相比网站监控来说，App的数据监控更适合从账户体系上着手，每个用户都是独立的个体，具有独立的访问行为；如果能与画像数据相关联，就可以匹配不同类型的用户对于产品访问行为、产品功能的需求。3)收入(转换)监控:收入监控是衡量产品商业化水平的重要依据，产品的目标形态是实现商业化，所以不同类型的产品都要要求有持续的变现能力，否则会因为市场竞争而逐渐淘汰。日常监控的数据有：收入流水；盈利能力和盈利能力(同比、环比)；补贴和补贴率；用户第一次付款和第二次付款的次数；一般来说，留存率等数据是直接写入后台数据库的，也就是说产品内部的员工都可以查看，根据工作内容分配不同的查看权限。有些公司还要求产品数据操作员有一定的SQL能力，能看懂数据库代码，能把需求写清楚或描述清楚，以便技术人员帮助写代码。无论是市场部、产品部、运营部还是公司老板，都会有不同的数据需求。可见，数据运营是一个非常热门的岗位，但“数据”本身是一个更复杂的元素。作为一个产品运营，你需要时时刻刻和数据打交道，没有过硬的数据分析能力是无法胜任的，所以要想成为一名数据运营，首先要学好数据分析。
