高级运营是怎么使用数据的？如何提出数据需求？

什么是数据运营，数据运营是做什么的，为哪些工作提供了什么支持？

“ 什么是数据运营，数据运营是做什么的，为哪些工作提供了什么支持？ ”

“运营提给bi（数据可视化）的太杂太乱 太杂太乱，做完了也经常没啥大意义，有什么技巧可以把工作做得比较有成果？”

后台经常有读者咨询数据分析相关的事情，今天就乘此机会和大家分享一下我的看法。

数据是一项基本功

先不谈数据运营，数据对于任何互联网的工种，都是基本功。基本功的意思是，运营每天都在和数据打交道，KPI是用数据来说话的，运营的策略是根据数据调整的，运营的所有工作都是以数据来驱动的。

所以，看数据、分析数据、基于数据提出设想，是每个运营都要做的事情。

那么，数据运营是干嘛的呢？

数据运营就是所有的事情都是围绕数据来开展的。

首先，数据运营需要了解在产品运营的过程中，需要什么数据。譬如说，电商，首先要看订单量、客单价、转化率，还要看用户在不同页面中的流转的过程数据，在哪里停留，下拉到什么位置，等等。

其次，数据运营要定义数据的意义。譬如说，App里的「激活」，定义究竟是用户下载App并完成注册，还是用户使用了某个功能。

然后，是建立数据查看的路径。是邮件日报，还是可视化。

接着，在不同的公司，可能会有不同的职责变化。有些公司的数据运营是偏向BI的，就是抽取数据、分析数据并形成报告，甚至会去做建模等，也有些是偏向运营的，是从数据中发现问题寻找机会，并提出假设和验证假设，还有些公司是偏向市场的，就是要做行业分析、对应到公司业务发展层面去做结合。

数据运营之所以单立，通常因为：

• 现有团队的成员，数据挖掘能力存在瓶颈；
• 业务类型比较特殊，需要独立团队。

只有在这两种情况下，会出现独立的数据运营团队。

如何提出数据需求

作为可能是和数据部门打交道最多的人，运营应该要学会去正确的去提出数据需求。

首先，如果公司内部有数据需求流程，那么首先follow数据流程，在数据需求的提出上，需要注意讲清楚几件事儿：

1、数据的时间维度。需求的是多少时间内的数据，这个要讲清楚。

2、排除的数据类型。需求的数据是否包含需要排除的项目，也要讲清楚。

3、数据的详细表达。需求的是什么数据，包含哪些维度（注意，不一定是字段），要列出来。

譬如，我是一个电商运营，我想要了解近一周的新注册用户的行为。那么可能我提需求的时候是这样：

数据拉取对象：注册时间在2017年11月1日-11月7日时间内的用户，要求精确到11月1日0:00-11月8日0:00

分析内容：需要提供宽表，反映这段时间内选型对象在App内的浏览与下单情况。字段如下：

当然，这只是一个举例。

有了这张宽表，你就可以通过数据透视，知道哪些商品类型更受关注，以及新注册用户在这一周的行为偏好。

其次，当你获得了数据之后，应该做两件事儿：

• 感谢帮你获得数据的人
• 利用数据开展分析，并完成数据报告

当你完成第二步之后，应该做两件事儿：

• 把报告提供给你希望提供的人；
• 反馈数据分析的结果给提供数据的人。

数据分析的注意事项

作为运营在使用数据时，有一些事项需要注意：

• 不要带着结论去要求数据供应。很大程度上，你会因为先有结论的误导，误读了数据本身。
• 尽可能多的收集影响数据的情报，但要有一定的想象力去推敲数据背后可能的原因。
• 尽量在提出数据需求和使用数据时，选择脱敏后的数据。
• 要求数据一定要给数据供应者反馈，这是职场礼仪。

数据的提供者，其实很关心自己提供的数据是否产生了价值，一定不能让他／她失望，否则后果很严重。

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