数据思维：从数据采集到数据可视化
任正非曾经说过：“数据是公司最重要的资产之一，应该像经营资本一样来管理数据。”互联网的伟大之处在于，通过技术的发展，我们进入了一个全新的数据时代。无论是哪个行业，每天都会产生大量的用户数据，这些数据逐渐成为公司的核心资产。数据的积累和分析在公司的发展过程中起着重要的作用。作为运营人员，我们应该培养数据思维，将数据的收集、分析和应用视为重中之重。下面是我对数据在公司发展各阶段的核心价值进行的梳理。
数据的应用价值对公司来说是至关重要的，对运营人员来说也是极其重要的。具体来说，数据在以下两个方面具有重要意义：
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数据是关键决策的基础。运营人员在制定决策时，需要依据数据进行分析和判断。数据可以提供有关市场趋势、用户行为和竞争对手情报等关键信息，从而帮助运营人员做出准确的决策。
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数据是效果评估的唯一可衡量依据。通过数据分析，运营人员可以了解到各项运营活动的效果，包括广告投放、用户转化等。这样可以帮助运营人员及时调整策略，提高运营效果。
对于运营人员来说，数据就像航海时代船长手中的指南针，能够指引他们的工作方向。刚开始接触运营工作的时候，很多新人会觉得数据很难理解，甚至连看懂数据都是一件困难的事情。但是，一旦掌握了正确的数据思维和分析方法，这些问题就会迎刃而解。数据思维是运营人员做好增长工作的重要基础，它的重要性不容忽视。希望通过本文能够引起大家对数据的重视。如果对增长的核心思维还不太了解的话，建议先阅读我之前的文章《从增长黑客到流量地图，关于增长的核心思维（一）》。
对于没有接触过数据运营的新人来说，建立数据思维可能是一件枯燥但又充满乐趣的过程。因为通过数据，你可以更清楚地了解业务，并找到提高业务指标的有效方法。一旦掌握了数据思维，你在做运营决策时会更理性，在跨部门沟通时更高效，对运营活动的效果预判也会更准确。
数据思维在增长中的应用非常广泛。在工作中，运营人员的大部分时间都是在做策略规划和数据分析。下面我将从两个方面介绍数据思维在增长中的应用。
- 投放渠道选择与预算分配
在确定广告投放计划时，如何选择合适的广告投放渠道？如何合理地分配预算？这两个问题都需要从数据分析的角度出发。以广告投放为例，我们可以通过收集各个渠道的拉新量、花费和单个获客成本等数据来了解广告投放的实际情况。根据这些数据，我们可以进行预算的控制和调整。例如，在缩减预算的情况下，我们可以削减单个获客成本较高的渠道的预算，以达到成本压缩的效果。而在追加预算并需要快速增加拉新量的情况下，我们可以将预算优先分配给单个获客成本较低且具有较高拉新量的渠道。当然，实际的广告投放涉及到更复杂的数据分析，运营人员需要不断优化预算分配策略，以达到更好的效果。
- 流量转化漏斗分析与优化
每个流量运营人员都应该有一个流量转化漏斗。这个漏斗主要包括数量级、转化率和拉新成本三个关键指标。以App的下载拉新为例，我们可以将流量转化分为曝光、点击、领券、下载、注册/激活和完成首单等环节。通过分析每个环节的数据，我们可以测试不同策略和素材的效果，并进行优化。例如，我们可以通过测试数据来调整广告页面的风格、落地页的文案、优惠券的设置和注册方式等。优化效果的核心指标是每个环节的转化率是否得到提高。此外，通过分析流量转化漏斗，我们还可以横向比较不同结算方式的渠道拉新成本，以此来选择性价比更高的渠道投放策略。
以上就是数据思维在增长中的应用，希望能够帮助大家更好地理解数据的重要性和应用方法。
应用商店和信息流的成本测算方式不同。应用商店的成本测算是基于下载量统计的，而信息流的成本测算是基于点击量统计的。为了比较两个渠道的横向拉新成本，我们可以将它们的数据都按照下载量进行测算。数据的应用已经成为许多运营人员一直在做的事情，但是数据的获取和数据可视化可能还有很多人没有接触过。接下来，我将讲解一下数据采集的方法。
数据采集：建立数据思维的第一步
1. 掌握SQL语句
在工作中，运营人员经常需要进行数据采集。数据采集一般有两种方式：一是通过公司建立的数据平台获取数据，二是寻求数据分析师的帮助。公司建立的数据平台通常可以满足常规数据需求，但是当运营人员需要采集特定的个性化数据时，数据平台可能无法提供相应的数据。这时候，有两种做法：第一种是向数据分析师提交采集数据的需求，这种方式最省事但也最耗时，因为需要等待排期；第二种是掌握SQL语句，自己编写程序查询数据。SQL是一种数据库查询和程序设计语言，现在已经成为产品经理和运营人员必备的技能之一。要掌握SQL语句，首先需要了解公司有哪些数据库和数据表，然后通过请教数据库管理者或技术人员，理解数据表之间的逻辑关系和所需数据字段的含义，最后学习常用的SQL语句，如select、from、where等指令，进行结构化数据表导出。掌握SQL语句后，运营人员可以随时自己编写查询语句，而不用等待数据分析师的排期和报表回复。
2. 灵活利用数据平台
数据平台是公司用户和业务数据的集成器，包含了运营人员常用的相关数据。在使用数据平台查找数据时，我们经常使用数据标签。用户标签系统是数据标签的一种具体体现，广泛应用于互联网产品中，如社交平台上的推荐可能感兴趣的人、电商平台上的推荐可能感兴趣的商品、短视频平台上的推荐视频等。互联网用户被贴上各种标签，这是精细化运营的一种方式，使需求和供给更高效地匹配。对于公司内部来说，标签系统是获取和分类报表的集成工具，是运营人员必须善于利用的工具。常见的标签应用包括关于用户画像的标签（如年龄、性别、兴趣等）用于广告精准投放和电商平台选品方向的分析，用户活跃的标签（如激活状态、留存率、访问时长等）用于用户生命周期管理和用户流失预防，以及产品销售的标签（如支付方式、订单金额等）用于销售数据分析。当然，一个完整的标签系统不仅包括这些标签，根据实际业务需求可以新增更多标签。在数据调取时，可以通过建立标签数据模型输出多维度的数据表。例如，如果想要调取过去6个月通过推荐购买金额超过1000元的用户进行调研，就需要建立标签数据模型来获取多维度的数据。在标签系统中，许多数据的抓取是通过埋点完成的。埋点是在相应的页面中加入统计代码，通过数据管理系统以可视化的报表展示渠道统计数据。当然，埋点是一项技术活，工作量较大，需要技术人员的配合。数据采集完成后，下一步是进行数据分析。数据分析有很多方法，这里简单介绍两种常用的方法：对比分析法和目标锚定法。
数据分析：建立数据思维的第二步
1. 对比分析法
数据分析有多种方法，其中最常见的是对比分析法。对比分析法适用于许多场景，常用于评估活动效果和找出数据波动的原因。在运营人员的数据报告中，我们经常看到同比、环比、均值对比和竞品对标等对比性数据。对比分析法通常从以下四个维度进行分析：
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同比：对比一年中相同时间周期内的数据，主要用于与大促活动和销售数据对比。
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环比：对比前一段时间的数据情况，通常用于用户增长、活跃度等维度的数据对比。
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均值对比：对比一定时间或一定范围内的大盘平均值，通常用于查看个别日期或渠道的数据情况。
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对标：通常指对标竞品的产品数据或销售数据，在电商行业中常用于数据分析。
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关于对比分析法的应用，可以用一个简单的比喻来理解：使用数据对比分析法制作的数据表，类似于身体体检报告。各项运营数据就像体检报告中的各项检查指标，我们可以通过样本数据来验证这些数据是否正常。如果某个数据与样本数据有差异，我们就需要分析该数据异常的原因，也就是找出导致这种差异的因素。不同的是，体检报告中的数据如果超出正常范围，就是不好的现象；而运营数据与样本数据的差异，可能既有好的一面，也可能有坏的一面。数据对比分析法的基本要素包括：1. 在同一个标准上进行数据对比；2. 建立样本数据标准；3. 分析导致数据异常的影响因素。为了确保数据对比的准确性，需要将对比数据放在同一个起跑线上，不能直接将新App的用户增长数据与成熟产品的用户增长数据进行对比，也不能将新上架的SKU与热销商品进行对比。但不同量级的产品也可以进行对比分析，我们可以使用权重分析法。样本数据标准的正常值可以是预期目标值或预期转化率。例如，在促进用户成交的运营活动中，如果实际数据超出预期目标值，我们需要总结经验；如果低于预期目标值，就要立即找出运营活动的不足之处，调整活动策略，达到预期目标值。数据对比分析的最终目的是找出导致数据异常的因素，这才是有意义的。在日常的用户增长周环比数据对比分析中，如果发现用户增长数据异常波动，就要进行影响因素排查，清楚地辨别是运营策略还是外部事件造成的影响，并对所有异常数据进行归因分析。然而，对比分析法并不能完全满足所有的数据分析需求。例如，在进行多渠道拉新效果分析、电商品类销售业绩对比、城市间用户量级对比时，由于对比的对象不在一个数量级上，简单的横向对比就没有太大意义。如果只进行渠道间的数据量级对比，就会陷入一个数据分析误区，导致重点关注的渠道始终是拉新的大流量渠道，而有潜力的小渠道往往被忽视。这时，对数据进行加权处理就十分必要了，这样可以将不同量级的对象放在同一个维度分析，实现平等和客观的对比。
关于目标“锚定”法，我们通常会设定一个目标值，来衡量实际业务的表现。然而，在实际的数据运营工作中，有时会缺乏对比的对象，这时就需要设定一个对照数据，即给每个运营项目设定一个“锚定”值，这个值能够让我们在做数据分析时有目标感。对于偏离目标的数据，我们要保持警惕，对异常数据进行分析，研究其背后真实的业务情况。在设定目标值时，我常常使用SMART法则，即目标必须具备以下特点：具体的（Specific）、可衡量的（Measurable）、可实现的（Achievable）、与实际情况相关的（Relevant）、有时限的（Time-bound）。通过SMART法则制定的运营对照目标相对较容易实现、拆解和量化。对于分析完毕的数据，我们要学会总结和归纳，特别是在需要产出分析数据进行汇报时，数据可视化的工作就十分重要了。
数据可视化是建立数据思维的第三步。我们常见的微信公众平台后台的统计板块就是一个典型的数据可视化工具，包括用户分析、内容分析和菜单分析等。在应用商店广告投放中，常用的第三方数据可视化工具有七麦数据、禅大师；在搜索渠道广告投放中，常用的第三方数据可视化工具有站长之家、Alexa、百度指数、微信指数；运营人员常用的第三方数据可视化工具有神策数据、金数据、GrowingIO、Tableau；而在公众号广告投放中，常用的数据可视化工具有西瓜数据、新榜。为了方便直观地研究数据的变化情况，特别是在汇报时，我们通常需要将数据转化成图表的形式进行展示。常见的数据展示形式包括柱状图、折线图和环状图。柱状图用于展示数据的分布情况，如用户年龄分布、用户付费金额分布、流量来源渠道分布等；折线图用于展示数据的变化趋势，反映一段时间内用户相关指标的上升和下降趋势，适用于展示周期性数据，如关键词周期热度、日活跃用户数（DAU）、月活跃用户数（MAU）、App月度下载量等；环状图用于展示各个数据在总数据中的占比，适用于查看数据分布的比例，如渠道流量分布、各个应用商店App的下载量分布、预算渠道分配等。
除了上述三种常见的数据展示形式，还有其他一些方法可以用来展示数据。例如，雷达图可以展示多个维度对数据的影响力。在王者荣耀游戏结束后的战局数据中，雷达图可以展示不同因素在比赛结果中的重要性。
另外，饼图可以反映各个组成部分在总数据中的占比。通过饼图，我们可以清楚地看到每个组成部分在整体中所占的比例。
地域图则可以展示用户在全国范围内的地域分布情况。通过地域图，我们可以了解到用户在不同地区的分布情况，从而更好地进行地域定位和市场拓展。
当然，数据思维所涉及的知识点远远不止以上讲解的这些。作为增长运营人员，在掌握成熟的方法论的同时，还需要培养敏锐的数据感知能力和敏感度。只有具备了这些能力，我们才能更好地利用数据进行业务增长的推演和预判。
因此，数据思维需要养成的综合能力包括对各种数据展示形式的理解和运用能力，以及对公司业务未来增长的数据推演和预判能力。只有通过不断学习和实践，我们才能在数据思维的道路上不断进步，为企业的发展做出更加准确和有效的决策。
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