APP运营如何做数据分析

 

开发一款APP，运营非常重要，对于运营数据分析，我们经常碰到以下问题：
面对异常数据经常出现“好像做了什么？好像发生了什么？所以可能造成了影响”的主观臆测？
面对数据报表，不知道该怎么分析？不知道该分析什么？

数据分析作为运营最基础的一项技能，你是否真正的将其价值发挥出来，合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据！

从单一维度到体系化的思考，是做数据分析必须做出的转变！对于数据分析你需要有体系化的数据框架！

我们在考虑问题的时候都会遵循一个思路，即从宏观到微观，从全局到局部，数据分析也不例外。数据分析在产品运营中的地位在这里也无需多说，做数据分析一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的，在做数据分析时候需要在心中建立起数据体系，产品数据维度体系由大到小可以分为宏观数据、中观数据、微观数据三大层面。
 

在做数据分析时，我们需要结合自己的产品情况来做有用数据筛选。当然运营在提出具后台需求时一定是基础数据需求，常见的如用户概况数据、PV数、UV数、UID数、启动次数、留存率、跳出率、页面访问路径等，很多运营人员在完善数据后台需求时，提出一大堆数据，并且很多数据涉及到复杂的定义和计算，这样只会增大后台数据的运算压力，对运营分析实际用出并不大，反而影响数据的查看效率。运营数据分析可根据后台基础数据结合Excel表格导出功能，以及借助第三方数据平台来进行辅助分析，这样不仅能够降低后台数据开发成本，也能大大提高数据分析效率。

做数据分析需要以目标为导向，学会做数据维度的逐级拆分，以结构化思维来做运营数据的全面的，系统性的分析。

在做产品运营的数据分析时，我们可以按照以下思路来进行：
1、确定数据分析目标
2、明确数据目标的关键影响维度拆解
3、找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关系模型
4、发现问题数据及出现原因
5、针对问题数据影响维度做相应的优化
 

数据分析更多的是要关注多个数据维度之间的相关关系，而不是单个数据产生的因果关系！通过影响关键指标的数据维度的关联关系建立数据分析模型。

数据一定是比较理性和严谨的，所以我们需要理性的眼光来对待，当然运营产品的不同，我们需要的数据维度不同，做运营一定要学会给数据做定义，并且要保证其逻辑性和眼严谨性，要能经得起推敲。