月説·小飞象·交流会别为了那些不属于你的观众，去演绎你不擅长的人生。--张德芬内部交流│22期ChatGPT前传数字掘金：数据中台前沿实践data

数据说·思维季一切的一切，都要经历过痛苦的探索，才会收到成功的喜悦。一、前言

4指标不合理，数据具备时效性清洗完数据后，下一步就需要明确分析的数据指标，进行数据分析，其数据分析的结果通常是各种各样的指标，每个指标都有自己的统计逻辑，反映的事物的某些方面的本质。

比如，利用数据分析筛选优质渠道，通过渠道分析，对比各个渠道新用户的留存，再结合各个渠道的推广费用，算出ROI，对比各个渠道的费效比，筛选出优质的、性价比高的渠道，从而加大在该渠道上的投放费用。

◆天下有变，对的是北不可争锋东不可图。北不可争锋尤甚。北不可争锋原因有二：拥百万之众，挟天子而令诸侯。天下有变对后一句更有作用。可能是无天子可挟持？诚如是，则通篇顺畅。

不安于小成，然后足以成大器；不诱于小利，然后可以立远功。——方孝孺

得出结论）这个流程有没有问题？是不是大家都觉得其实没有问题，但是又总感觉缺了点什么，缺了什么呢？不清楚。那不妨我们可以来做一下模拟演练！模拟演练和复盘其实是一回事，都是对实际场景的一种复现。

数据说·思维季不要拿着别人的地图，寻找自己的路，每个人都是一道独特的风景！导读：数据分析里面最主要的不是EXCEL技巧、SPSS和R语言、SQL技术等数据处理技术以及分析的方法论，而是“分析思维”。技能可以学习，方法论是千篇一律，思维却是独特的，这才是最重要的。

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【写在前面】上一期我们完整地梳理了业务流程，并且也知道了业务流程的梳理对数据分析的重要性。尤其是对于入门级别的数据分析从业者，必须要清楚了解业务流程、业务规则以及业务对象等因素，才可以针对性地解决一些明显的局部问题，并进一步提出促进业务增长的方案。而业务增长，是企业的生命线，同时也是数据分析的基石。（【数据说·第十九期】业务流程梳理—数据分析的基石）那么这一次，我们再一次以数据分析入门为原点，从更高的层次——即战略的层次来切入，讨论一下如何从战略层次来理解和看待业务！让我们在这片自留地，一起交流和探索运营与数据的魅力所在。

【写在前面】上一期推文，我们梳理了业务与数据分析的关系，以及业务与数据分析的重要性。根本上的意思，就是告诉我们，不能脱离业务去看“数据”，而是要时刻从业务角度去理解数据、分析数据。可以说，没有业务指导的数据分析是毫无意义的。（【数据说第十八期】理解业务对数据分析重要性不言而喻）对于数据分析领域内驰骋沙场的老手们而言，“做分析要紧贴业务”已经是基本共识。而刚入门数据分析的伙伴，通过上期的推文，也开始意识到理解业务的重要性了。那么，本期就来讨论交流一下，如何清晰地梳理业务流程？即数据分析的基石！让我们来这片自留地，一起探索交流运营与数据的魅力所在吧！数据说·第四季绿树与白阶相映我将坚定的一步一步向上走业务流程梳理—数据分析的基石导读：在做数据分析时，需从业务角度切入进去，把整个业务条线的流程梳理清楚。我们需要熟悉：客户怎么来、客户的流向是怎样的、需要什么功能来引导客户、怎样维护管理客户、怎样促进成交等流程。只有找到业务流程中的重要节点，才能精准地发现业务上可能存在的问题，进而针对性地解决问题、并提出促进业务增长的方案。我们知道，增长是企业的生命线，从这点来说，对业务流程的梳理，说是数据分析的基石，一点都不为过。

【写在前面】你一定听到过：“理解业务，是做数据分析的前置条件和重要步骤”。那么，如何才叫做理解业务呢？怎么梳理业务呢？又应该理解到什么程度呢？很多人对这些问题的理解，可能还很模糊。在此，数据说·第四季将主要以数据分析的视角出发，向你分享业务逻辑的梳理流程，并以层层递进的方式，来展示关于数据分析中，懂业务应该懂到一个什么样的程度。作为数据说·第四季的第一期，我们首先来讨论交流一下，梳理业务对数据分析，有什么重要性？让我们在这片自留地，一起探索和交流，运营与数据的魅力所在。

数据本身是无用的，除非你从中获取到有价值的洞察。——数据说·实操季—▼—导读：随着公司业务规模扩大，各类相关的数据量增加，数据指标也越来越多。如果缺乏数据指标体系和分析方案，就会难以判断整体业务发展状况、难以衡量产品/活动效果、等等。

生活就像海洋，只有意志坚强的人才能到达彼岸。——数据说·梦想季我为什么选择了数据分析Select

理论上讲，数据透视表是excel提供的一种交互式的强大数据分析和汇总工具。可以总结为：数据透视表是可以把一个明细表进行分类汇总，而且可以随意改变汇总模式的一种工具。

成功的关键在于相信自己有成功的能力。数据之路，与你同行！——数据说·梦想季

！（【数据说第十一期】如何分析“活跃数据”，优化业务增长策略？？）本期将梳理讨论“留存数据”，如何在留存数据中，找到业务的提升点？来这片自留地，一起探索交流运营与数据的魅力所在。

（日活）峰值。即某段时间内的日活的峰值，值得注意的是，日活未必是反应业务的增长，未排除时间、市场等因素，若认为是运营策略带来的增长不太准确的。▷DAU（日活）

【写在前面】上一期梳理用户行为包括哪些数据，如何通过用户行为数据分析及深挖，实现用户精准营销和精细化运营，从而驱动业务实现增长。那么，接下来，将拆解用户数据中主要行为数据的进行梳理讨论。（【数据说第九期】如何分析用户行为数据，来驱动业务增长？）本期就来讨论交流一下“新增数据”，如何从新增数据中，挖掘业务增长的发力点？来这片自留地，一起探索交流运营与数据的魅力所在。

【写在前面】

写在前面数据说第一季梳理交流了“数据分析与数据增长逻辑”“数据对比分析以及异常分析”“数据指标以及数据监控体系”“数据分析方法论”等，对数据分析的方法、思维及经验进行了分享。数据第二季将主要以数据驱动业务增长的案例来梳理交流数据方面的底层逻辑和经验。那么，作为第二季的第一期，首先来讨论交流一下怎么才算真正的理解“数据”呢？来这片自留地，一起探索交流运营与数据的魅力所在。我的勇气和你的勇气加起来，对付这个世界总够了吧?去向世界发出我们的声音，我一个人是不敢的，有了你，我就敢

上期梳理交流了所谓的“数据指标”有哪些，了解了“指标”的定义以及如何明确哪些数据指标是有效的且真正对产品业务线发展有意义的。（【数据说第五期】你知道的数据指标有哪些呢？哪些又是好的数据指标？）

数据运营小白【写在前面】数据说·小剧场主要是分享一些实战的小技巧以及话外音。希望在疲惫的工作中，得到充实的知识，来这片自留地，一起探索交流运营与数据的魅力所在。

使用时长相关指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标。目前APP种类繁多，用户精力分散，每天的时间是有限，比如现在很流行的短视频APP，主要指标就要看时长指标了。

本期梳理和探讨数据分析中又一重要环节“数据监控体系”，明确数据监控体系的重要性以及怎么搭建来展开梳理交流。来这片自留地，一起探索交流运营与数据的魅力所在。

原因是因为2019年8月26日是星期一，2018年8月26日却是星期日。对零售企业来说这是不同业务背景的日子，所以不能简单的按照统计学的定义来对比。

理解评估标准，不同业务有不同的关键业务指标，利用思维导图积累相关业务的指标体系，多总结多问为什么；指标体系经常用于数据细分找原因，知道数据构成才能更快地拆分数据，找到异常原因。

对数据能力的要求是互联网公司所有职位的需求趋势，对于未来的发展，我认为数据分析能力会变成运营岗位的刚性需求；与此同时数据分析会进阶成数据科学家，通过统计、机器学习来为各部门解决一些通用性的问题。