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如何利用数据驱动运营随着科技的进步和互联网的普及，数据已经成为了企业运营的重要组成部分。
企业可以通过收集和分析数据来帮助企业做出决策，改进产品服务，提高运营效率和质量等方面。
数据的使用可以帮助企业进行数据驱动运营，为企业带来巨大的价值。
本篇文章将为你介绍如何利用数据驱动运营。
一、数据收集和存储首先，要进行数据驱动运营，需要收集并存储数据。
数据可以包括企业的用户信息，销售记录，产品研发过程记录等等。
数据可以通过多种方式收集，比如市场调研，问卷调查，用户反馈等方式。
数据存储可以使用数据库，云存储服务等等。
二、数据分析收集并存储数据后，需要对数据进行分析，以获取有用的信息。
数据分析主要分为两种：描述性分析和预测性分析。
描述性分析是用来描述数据的，通过对数据进行整理和展示，让人们可以更好地理解数据。
而预测性分析则是用来预测未来的趋势和变化，如销售量的增长，产品的发展等。
数据分析可以使用多种工具和技术，如统计分析，机器学习，数据挖掘等。
三、数据应用分析出有用的信息后，需要将其应用到实际运营中。
数据应用可以帮助企业进行数据驱动决策，优化产品和服务，提高营销效果等。
下面将介绍数据驱动决策和产品服务优化两种应用场景。
1. 数据驱动决策企业可以通过分析数据，为企业的决策提供基础信息。
比如，分析用户购买行为，可以为企业提供用户的需求信息，帮助企业进行产品优化和升级。
分析销售数据，可以帮助企业决定产品的定价和促销策略。
通过对数据的分析，企业可以做出更加明智的决策，提高运营效率和质量。
2. 产品服务优化数据可以帮助企业优化产品和服务。
比如，分析产品使用情况，可以帮助企业找到产品使用过程中的问题和缺陷，进一步优化产品。
分析用户反馈，可以帮助企业了解用户的需求和意见，优化产品设计和功能。
通过对数据的分析，企业可以提高产品和服务的质量，满足用户的需求，增加用户满意度，从而增加企业的收入。
总之，数据驱动运营可以帮助企业更好地理解用户需求，优化产品和服务，提高营销效果，决策更加智能和高效。
运营方向和方案在当前竞争激烈的市场环境下，企业要想获得持续的竞争优势，就需要在运营方向和方案上不断的进行优化和调整。
本文将从运营方向和方案两个方面展开讨论，为企业提供一些可行的建议和方案。
一、运营方向1. 数据驱动数据是企业运营的重要支撑，只有通过数据的分析和挖掘，企业才能更好地了解市场需求和消费者行为，从而做出更明智的决策。
因此，将数据驱动作为运营方向是非常重要的。
在实施数据驱动的过程中，企业需要做好数据的收集、分析和应用。
首先，要建立健全的数据收集系统，包括用户行为数据、销售数据、市场数据等，确保数据的完整性和准确性；其次，要通过数据分析工具对数据进行挖掘和分析，从而发现潜在的商机和问题，并制定相应的营销策略和运营方案；最后，要将数据应用到具体的业务决策中，推动企业整体运营水平的提升。
2. 用户体验用户体验是企业赢得消费者信任和忠诚度的关键。
因此，将用户体验作为运营方向是非常重要的。
在提升用户体验方面，企业需要做到以下几点：首先，要对产品和服务进行持续的优化和升级，确保产品的质量和性能能够满足用户的需求；其次，要通过线上和线下的渠道建立与用户的沟通和互动，了解用户的需求和反馈，并及时做出改进；最后，要为用户提供更便捷、更周到的售后服务，建立用户忠诚度，从而提升用户体验。
3. 创新运营在当前市场环境下，竞争激烈，用户需求不断变化，企业要想获得持续的竞争优势，就需要不断进行创新。
因此，将创新运营作为运营方向是非常重要的。
在实施创新运营的过程中，企业需要做好产品、营销和服务等方面的创新，从而不断满足用户的需求，获得市场份额。
二、运营方案1. 数据驱动的运营方案在实施数据驱动的运营方案中，企业可以通过以下几个步骤来实施：首先，要建立健全的数据收集系统，确保数据的完整性和准确性；其次，要通过数据分析工具对数据进行挖掘和分析，从而发现潜在的商机和问题，并制定相应的营销策略和运营方案；最后，要将数据应用到具体的业务决策中，推动企业整体运营水平的提升。
数据驱动的销售运营如何利用数据提升销售业绩在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要寻找创新的方式来提升销售业绩。
数据驱动的销售运营成为了一种有效的策略，通过对数据的收集、分析和应用，企业可以更好地了解市场需求、顾客行为以及产品表现，从而制定有效的销售策略，提升销售业绩。
一、收集数据数据收集是数据驱动的销售运营的第一步。
企业可以通过多种渠道收集数据，如销售报告、市场调研、顾客反馈等。
这些数据可以包括销售额、销售渠道、产品销售情况、竞争对手销售策略、顾客购买偏好等。
此外，通过互联网和社交媒体的普及，企业还可以通过网络数据分析工具收集网站流量、用户行为等数据。
二、分析数据收集到的大量数据需要进行有效的分析，以从中发现有价值的信息。
数据分析可以通过统计分析、趋势分析、数据挖掘等方法来实现。
通过分析数据，企业可以了解销售趋势和规律，识别出高价值的销售机会，提前预测市场需求的变化，并调整销售策略以适应市场变化。
三、应用数据数据只有在应用到实际销售运营中，才能发挥真正的价值。
企业可以利用数据进行精准的客户定位，通过分析顾客的购买偏好和行为特征，制定有针对性的销售策略和营销活动，提高销售转化率。
同时，数据还可以帮助企业进行库存管理和预测，避免过多或过少的库存，提高资金的利用效率。
四、改进和优化在数据的推动下，企业可以实时监控销售情况，并根据数据的反馈进行调整和优化。
企业可以比较不同销售策略和渠道的效果，分析不同产品线的销售情况，找到销售业绩不佳的原因，并针对性地改进销售方案。
五、建立数据驱动文化数据驱动的销售运营需要全员参与和支持。
企业可以通过培训和教育，提高员工对数据的认识和应用能力，培养数据分析师和数据专家，为销售人员提供实时数据和分析工具，帮助他们更好地理解市场和顾客需求，从而推动销售业绩的提升。
六、数据安全和合规在数据驱动的销售运营中，数据的安全和合规是至关重要的。
企业需要制定合理的数据管理政策和操作规范，保护客户隐私，防止数据泄露和滥用，遵守相关法律法规，建立健全的数据安全体系。
如何利用数据分析驱动业务增长在当今竞争激烈的商业世界中，企业想要实现持续的业务增长，仅仅依靠传统的经验和直觉已经远远不够。
数据分析作为一种强大的工具，能够为企业提供有价值的洞察和决策依据，从而有效地推动业务的发展。
那么，如何才能充分利用数据分析来驱动业务增长呢？首先，我们需要明确数据分析的重要性。
数据分析可以帮助企业了解客户的需求、行为和偏好，从而更好地满足他们的期望。
通过对销售数据的分析，企业可以发现哪些产品或服务最受欢迎，哪些地区的市场潜力较大，进而优化产品组合和市场布局。
此外，数据分析还能够揭示企业内部的运营效率问题，比如生产流程中的瓶颈、供应链的薄弱环节等，为优化运营提供方向。
要有效地利用数据分析，第一步是确保数据的质量和完整性。
不准确、不完整或过时的数据可能会导致错误的结论和决策。
因此，企业需要建立完善的数据收集机制，确保从各个渠道获取的数据准确无误，并及时进行更新和整理。
同时，要对数据进行清洗和预处理，去除重复、错误或无关的数据，以提高数据的质量和可用性。
有了高质量的数据，接下来就是选择合适的分析方法和工具。
常见的数据分析方法包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析等。
描述性分析用于总结和描述数据的特征，如平均值、中位数、标准差等；诊断性分析则旨在找出数据中的因果关系和问题的根源；预测性分析通过建立模型来预测未来的趋势和结果；规范性分析则为决策提供最优的解决方案。
根据不同的业务需求和问题，选择合适的分析方法至关重要。
在工具方面，市场上有许多数据分析软件和平台可供选择，如Excel、SQL、Python、R 等。
对于小型企业或数据分析需求相对简单的情况，Excel 可能就足以满足需求；而对于大型企业或复杂的数据分析任务，可能需要使用更专业的工具和编程语言。
此外，还有一些基于云的数据分析服务，如 Google Analytics、阿里云数据分析等，它们提供了便捷的数据分析和可视化功能。
数据产品运营方案一、项目背景随着互联网的发展，数据产品在各行业中的应用越来越广泛。
数据产品可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，为企业决策提供支持。
因此，数据产品运营越来越受到企业的重视。
本文将结合实际案例，分享一套完整的数据产品运营方案，帮助企业更好地利用数据产品实现业务增长。
二、项目目标1. 通过数据产品运营，提高企业的生产效率和产品竞争力。
2. 构建健全的数据产品运营体系，实现数据与业务的深度融合。
3. 提高企业数据产出的质量和数量，为决策提供更有力的支持。
三、项目内容1. 数据产品建设（1）需求分析：通过深入了解业务需求和用户行为，确定数据产品的功能模块和优先级。
（2）数据采集：建立多维度的数据采集模型，保证数据的全面性和准确性。
（3）数据存储：构建高效的数据存储架构，支持大数据量的存储和处理。
（4）数据分析：利用数据分析工具对数据进行清洗、挖掘和可视化，提供给决策者更直观、更有价值的数据。
2. 数据产品运营（1）产品推广：通过多种渠道（例如社交媒体、线下宣传等）推广数据产品，吸引更多用户。
（2）用户维护：定期跟进用户反馈，保持良好的用户体验，提高用户粘性。
（3）数据监控：建立数据监控体系，及时发现数据异常和问题，并进行处理。
（4）用户培训：帮助用户更好地使用数据产品，提高用户的使用效率和满意度。
3. 数据产品优化（1）用户反馈：定期收集用户反馈，了解用户需求和痛点，不断优化产品功能和体验。
（2）数据分析：通过对数据的深度挖掘，发现用户行为规律和趋势，为产品优化提供依据。
（3）技术更新：及时更新技术和数据模型，保证产品的稳定性和安全性。
（4）市场调研：定期进行市场调研，了解竞品动态，为产品的差异化竞争提供支持。
四、项目流程1. 数据产品建设（1）确定项目目标和范围（2）需求分析和产品规划（3）数据采集和存储（4）数据分析和可视化2. 数据产品运营（1）推广计划制定（2）用户维护和培训（3）数据监控和问题处理（4）用户反馈和产品优化3. 数据产品优化（1）市场调研和用户需求调研（2）数据分析和技术更新（3）持续产品优化和更新五、项目管理1. 确定项目负责人和团队成员，明确工作职责和目标。
大数据时代企业如何利用数据驱动业务增长在当今数字化的商业世界中，大数据已成为企业发展的关键资源。
企业若能有效地利用数据，深入挖掘其中的价值，就能为业务增长注入强大的动力。
那么，企业究竟该如何在大数据时代驾驭数据，实现业务的腾飞呢？首先，企业要建立完善的数据收集机制。
数据就如同企业的“原材料”，没有丰富、准确、及时的数据，后续的分析和应用就无从谈起。
企业需要从多个渠道收集数据，包括内部的业务系统、网站流量、客户关系管理系统，以及外部的市场调研、社交媒体、行业报告等。
例如，电商企业可以通过用户的浏览记录、购买行为、评价反馈等数据了解消费者的喜好和需求；制造企业可以从生产线上的传感器收集设备运行状态、产品质量等数据，以优化生产流程。
在收集数据的过程中，确保数据的质量至关重要。
不准确、不完整或者过时的数据可能会导致错误的决策。
因此，企业需要建立数据清洗和验证的流程，去除重复、错误和无效的数据，保证数据的准确性和可靠性。
同时，要注重数据的安全性和合规性，遵守相关法律法规，保护用户隐私和企业的商业机密。
有了数据之后，企业需要具备强大的数据存储和管理能力。
随着数据量的不断增长，传统的数据库可能无法满足需求，这时候就需要采用大数据技术，如分布式存储、数据仓库、数据湖等。
数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行整合和规范化，方便进行分析和查询；数据湖则能够存储大量的原始数据，为未来的数据分析提供更多可能性。
接下来，数据分析是挖掘数据价值的核心环节。
企业要运用合适的分析方法和工具，将数据转化为有价值的信息和洞察。
常见的数据分析方法包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。
描述性分析用于总结和描述数据的特征，如销售额的趋势、客户的地域分布等；诊断性分析则旨在找出问题的根源，例如为什么某个产品的销量下降；预测性分析通过建立模型，预测未来的趋势和结果，如市场需求的变化、客户的流失风险；规范性分析则为企业提供最优的决策方案，例如如何定价才能实现利润最大化。
以数据为核心的产品创新及运营实战数据已成为当代商业中不可或缺的一环，无论是产品创新还是运营决策，数据都在其中发挥着重要的作用。
那么如何以数据为核心，进行产品创新及运营实战呢？一、数据的收集与分析在进行产品创新及运营决策之前，我们需要进行大量的数据收集与分析。
这些数据可以来自于用户反馈、市场调研、竞品分析等方面。
通过对数据的收集与分析，我们可以了解用户的需求、市场的趋势、竞品的优劣等信息，为产品创新与运营提供有力的支持。
在数据收集方面，我们可以利用各种渠道，如用户调研、问卷调查、访谈等方式，收集用户的反馈以及需求。
同时，通过数据挖掘和分析工具，如Google Analytics、百度统计、友盟等工具，我们可以了解用户的行为轨迹、访问路径等信息，为运营决策提供依据。
此外，我们还可以通过竞品分析，了解市场的趋势、竞品的优劣等信息，为产品的创新提供有力的支持。
二、数据驱动的产品创新以数据为核心的产品创新，应该是基于用户需求和市场趋势的创新。
通过对数据的收集和分析，我们可以了解用户的需求以及市场的趋势，从而针对性地进行产品创新。
首先，我们需要了解用户的需求，以此为基础进行产品创新。
通过用户的反馈和行为轨迹，我们可以针对性地进行产品创新。
例如，如果我们发现用户对产品的某一功能反馈不好，我们就可以针对性地优化这个功能，提升用户的满意度。
其次，我们需要了解市场的趋势，以此为基础进行产品创新。
通过竞品分析和市场调研，我们可以了解市场的需求和趋势，从而开发符合市场需求的产品。
例如，如果我们发现市场上缺乏某一类型的产品，我们就可以针对性地进行产品创新，填补市场空白。
三、数据驱动的运营决策以数据为核心的运营决策，应该是基于用户行为和市场趋势的决策。
通过对数据的收集和分析，我们可以了解用户的行为轨迹和市场的趋势，从而进行针对性的运营决策。
首先，我们可以通过数据挖掘和分析工具，了解用户的行为轨迹和访问路径，从而优化产品的用户体验。
运营数据分析：如何利用数据驱动决策？随着互联网的快速发展，越来越多的企业开始注重数据分析，并且将其视为业务发展的重要支撑。
数据分析的优势在于能够帮助企业进行更精确、更有针对性的决策。
本文将介绍如何将数据分析应用于企业运营中，以此达到数据驱动决策的目的。
一、数据的搜集和处理数据是一切数据分析的基础，数据的搜集和处理是数据分析的前提。
数据的搜集可以通过多种方式实现，比如通过网站流量监控，社交媒体数据收集等等。
然而，要想利用数据驱动决策，这些海量的数据需要被高效且精确的处理。
对于大量数据的处理，需要采用一些强大的工具。
比如说，Excel是一个非常好的数据整理、分析工具，而Python和R等是专用于数据分析领域的编程语言，它们有着强大而灵活的数据处理、统计和可视化工具。
二、数据分析经过数据搜集、整理和处理后，就可以进入到数据分析的阶段了。
数据分析可以帮助企业更好地了解自身的业务情况和用户需求，有助于对市场趋势和行业动向进行更为客观的评估。
下面我们具体介绍一些常见的数据分析方法：1.目标设置和KPI制定目标和KPI是任何一项业务的核心，因此在进行数据分析之前必须要明确什么是我们想要实现的目标，以及用什么指标来衡量业务的发展。
通过设定目标和KPI，就能够更好地了解业务的重点方向和瓶颈问题，从而更准确地进行数据分析。
2.基础数据分析基础数据分析主要包括数据的汇总、分类、筛选及跨时间段的比较等。
在这个阶段，可以对网站流量、用户留存、销售额等进行数据统计和分析，从而更好地了解这些数据之间存在的关联性。
3.用户行为分析用户行为分析对于企业来说非常重要，企业可以通过对用户的行为进行分析，了解用户的需求和习惯，并对产品或服务进行优化，从而得到用户的更多赞赏和支持。
用户行为分析主要包括用户的地理位置、访问频率、浏览器和设备使用等因素。
4.竞争对手分析竞争对手分析是非常重要的一环，它能够让企业更好地了解同行业内的竞争力量，并对自身的业务和产品进行有针对性的优化。
如何在运营中更好地利用数据随着现代科技的快速发展，数据已经成为了企业运营中不可或缺的一部分。
而如何更好地利用数据，已经成为了企业运营中必须解决的问题。
本篇文章就将围绕这个话题，探讨企业如何在运营中更好地利用数据。
一、建立数据体系首先，对于企业而言，建立一个完整的数据体系是非常重要的。
通过建立数据采集、存储、处理、分析等一系列流程，可以使企业得到精确的数据，为运营决策提供支持。
这个数据体系不仅限于内部数据的采集和整合，还应该包括与外部数据的交互，如与供应商、客户、合作伙伴等的数据交互。
建立数据体系的关键在于，要准确地了解企业需要什么数据。
不同的企业具有不同的运营模式和特点，需要的数据也是不同的。
因此，企业需要针对自身的特点制定适合自己的数据采集和分析方案，以获取最大的收益。
二、运用数据分析工具在建立完整的数据体系之后，接下来的关键是运用数据分析工具。
数据分析是将数据转换成有用信息的过程，只有在运用合适的工具进行数据分析时，才能真正发挥数据分析的作用。
数据分析工具分为统计分析工具和数据可视化工具两种，分别适用于不同的数据分析任务。
统计分析工具主要用于数据的深入挖掘和探究，如R、Python等软件。
而数据可视化工具则主要用于数据的表现和可视化展示，如Tableau、Power BI等软件。
数字化工具的使用能够使数据分析过程更高效、更有效，也使得企业能够更快速地理解数据背后的含义。
三、建立数据驱动的决策系统有了完整的数据体系和高效的数据分析工具，接下来企业需要建立数据驱动的决策系统。
数据驱动的决策系统是建立在数据和分析基础之上的，能够帮助企业进行更精确的决策。
它重点关注通过数据对决策进行预测和评估，这些预测和评估可以帮助企业在深入挖掘数据的过程中做出更准确的决策。
企业可以通过以下几个步骤建立一个数据驱动的决策系统：1.设定指标和目标——企业首先应该确定需要关注的指标和目标，并制定达成这些指标和目标的计划。
数据驱动运营案例数据驱动运营是一个非常重要的概念，它利用数据来识别消费者行为模式，从而制定更加有效的商业运营策略，进一步提高公司的盈利能力。
以下是一个关于数据驱动运营的实际案例。
某家电子商务公司一直致力于提高其销售额和利润率。
为此，他们采用了大数据分析技术，并成功地实现了数据驱动运营。
主要措施：1. 了解客户需求通过分析客户购买历史和搜索习惯，该公司了解了消费者的需求和产品偏好。
他们为顾客提供了针对性的推荐，以提高顾客购买体验，促进销售。
2. 优化价格策略该公司分析了竞争对手的价格，并根据市场变化调整自己的价格策略。
在利润最大化的前提下，他们经常推出促销策略，加速清理滞销产品库存。
3. 精细化广告投放该公司使用大数据分析技术，了解了消费者的兴趣和需求，并根据不同的人群制定相应的广告推广计划。
他们使用了Facebook和Google 的广告平台，进行精准投放广告，并成功地吸引了大量的潜在顾客。
4. 优化物流配送该公司使用了大规模的数据分析技术，优化了物流流程。
他们分析了顾客地址和订单量分布，确定了最优的配送路线，并实现了智能配送和提高了物流效率。
结果：通过采用数据驱动运营，这家电子商务公司获得了很大的成功：1. 销售额增长该公司的销售额在数据驱动下稳步增长，今年上半年销售额同比增长了50%。
2. 利润率提高通过精细化的广告推广和物流配送优化，该公司的成本大幅降低，利润率提高了20%以上。
3. 用户满意度提高通过分析用户习惯和需求，该公司提供了更好的购物体验，大大提高了客户满意度和忠诚度。
本案例说明了，数据驱动运营对企业在竞争中取得优势的重要性。
通过细致的数据分析和科学的决策，企业可以更迅速和准确地响应市场和客户需求，从而实现更高的盈利和客户满意度。
如何用数据驱动产品和运营（上）内容1：【大数据思维】首先，来看第一个部分内容——谈一下大数据思维和数据驱动。
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的是大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：【案例1：输入法】首先，我们来看一下输入法的例子。
我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。
那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还要多次调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年、2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。
但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。
搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据。
用户用输入法时候也会产生的这些词的信息。
搜狗输入法将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。
比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。
然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。
【案例2：地图】再来看一个地图的案例。
在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。
这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。
在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？此外，你去一个地方它可以给你规划一条防拥堵路线，这些就是因为它采集到许多数据。
比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。
另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。
这里，我们来看一看纸质的地图跟新的手机地图之间，智能ABC输入法跟搜狗输入法都有什么区别？这里面最大的差异就是有没有用上新的数据。
这里就引来了一个概念——数据驱动。
有了这些数据，基于数据上统计也好，做其他挖掘也好，把一个产品做的更加智能，变得更加好，这个跟它对应的就是之前可能没有数据的情况，可能是拍脑袋的方式，或者说我们用过去的，我们想清楚为什么然后再去做这个事情。
相比之下数据驱动这种方式效率就要高很多，并且有许多以前解决不了的问题它就能解决的非常好。
【数据驱动】对于数据驱动这一点，可能有些人从没有看数的习惯到了看数的习惯那是一大进步，是不是能看几个数这就叫数据驱动了呢？这还远远不够，这里来说一下什么是数据驱动？或者现有的创业公司在进行数据驱动这件事情上存在的一些问题。
一种情况大家在公司里面有一个数据工程师，他的工作职责就是跑数据。
不管是市场也好，产品也好，运营也好，老板也好，大家都会有各种各样的数据需求，但都会提给数据工程师老王。
然而，这个资源也是有限的，他的工作时间也是有限的，只能一个一个需求去处理，他本身工作很忙，大家提的需求之后可能并不会马上就处理，可能需要等待一段时间。
即使处理了这个需求，一方面他可能数据准备的不全，他需要去采集一些数据，或做一些升级，他要把数据拿过来。
拿过来之后又在这个数据上进行一些分析，这个过程本身可能两三天时间就过去了，如果加上等待的时间更长。
对于有些人来说，这个等待周期太长，整个时机可能就错过了。
比如，你重要的就是考察一个节日或者一个开学这样一个时间点，然后想搞一些运营相关的事情，这个时机可能就错过去了，许多人等不到了。
有些同学可能就干脆还是拍脑袋，就不等待这个数据了。
这个过程其实就是说效率是非常低的，并不是说拿不到这个数据，而是说效率低的情况下我们错过了很多机会。
对于还有一些公司来说，之前可能连个数都没有，现在有了一个仪表盘，有了仪表盘可以看到公司上个季度、昨天总体的这些数据，还是很不错的。
对老板来说肯定还是比较高兴，但是，对于市场、运营这些同学来说可能就还不够。
比如，我们发现某一天的用户量跌了20%，这个时候肯定不能放着不管，需要查一查这个问题出在哪。
这个时候，只看一个宏观的数那是远远不够的，我们一般要对这个数据进行切分，按地域、按渠道，按不同的方式去追查，看到底是哪少了，是整体少了，还是某一个特殊的渠道独特的地方它这个数据少了，这个时候单单靠一个仪表盘是不够的。
理想状态的数据驱动应该是怎么样的？就是一个自助式的数据分析，让业务人员每一个人都能自己去进行数据分析，掌握这个数据。
前面我讲到一个模式，我们源头是一堆杂乱的数据，中间有一个工程师用来跑这个数据，然后右边是接各种业务同学提了需求，然后排队等待被处理，这种方式效率是非常低的。
理想状态来说，我们先将大数据源本身整好，整全整细了，中间提供强大的分析工具，让每一个业务员都能直接进行操作，大家并发的去做一些业务上的数据需求，这个效率就要高非常多。
内容2：【数据处理的流程】接下来我们讲第二部分数据处理的流程。
大数据分析这件事用一种非技术的角度来看的话，就可以分成一个一个数据金字塔，自底向上的是三个部分：第一个部分是数据采集，第二个部分是数据建模，第三个部分是数据分析，我们来分别看一下。
【数据采集】首先来说一下数据采集，我在百度干了有七年是数据相关的事情。
我最大的心得——数据这个事情如果想要做好，最重要的就是数据源。
数据源这个整好了之后，后面的事情都很轻松。
用一个好的查询引擎、一个慢的查询引擎无非是时间上可能消耗不大一样，但是数据源如果是差的话，后面用再复杂的算法可能都解决不了这个问题，可能都是很难得到正确的结论。
好的数据源我觉得就是两个基本的原则，一个是全，一个是细。
全：就是说我们要拿多种数据源，不能说只拿一个客户端的数据源，服务端的数据源没有拿，数据库的数据源没有拿，做分析的时候没有这些数据你可能是搞不了的。
另外，大数据里面讲的是全量，而不是抽样。
不能说只抽了某些省的数据，然后就开始说全国是怎么样。
可能有些省非常特殊，比如新疆、西藏这些地方它客户端跟内地可能有很大差异的。
细：其实就是强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。
比如：像where、who、how这些东西给它采集下来，后面分析的时候就跳不出这些能够所选的这个维度，而不是说开始的时候也围着需求。
根据这个需求确定了产生某些数据，到了后面真正有一个新的需求来的时候，又要采集新的数据，这个时候整个迭代周期就会慢很多，效率就会差很多，尽量从源头抓的数据去做好采集。
【数据建模】有了数据之后，就要对数据进行加工，不能把原始的数据直接暴露给上面的业务分析人员，它可能本身是杂乱的，没有经过很好的逻辑抽象的。
这里就牵扯到数据建模。
首先，提一个概念就是数据模型。
许多人可能对数据模型这个词产生一种畏惧感，觉得模型这个东西是什么高深的东西，很复杂，但其实这个事情非常简单。
我春节期间在家干过一件事情，我自己家里面家谱在文革的时候被烧掉了，后来家里的长辈说一定要把家谱这些东西给存档一下，因为我会电脑，就帮着用电脑去理了一下这些家族的数据这些关系，整个族谱出来。
我们现实是一个个的人，家谱里面的人，通过一个树型的结构，还有它们之间数据关系，就能把现实实体的东西用几个简单图给表示出来，这里就是一个数据模型。
数据模型就是对现实世界的一个抽象化的数据的表示。
我们这些创业公司经常是这么一个情况，我们现在这种业务，一般前端做一个请求，然后对请求经过处理，再更新到数据库里面去，数据库里面建了一系列的数据表，数据表之间都是很多的依赖关系。
比如，就像我图片里面展示的这样，一个业务线发展差不多一年以上它可能就牵扯到几十张甚至上百张数据表，然后把这个表直接提供给业务分析人员去使用，理解起来难度是非常大的。
这个数据模型是用于满足你正常的业务运转，为产品正常的运行而建的一个数据模型。
但是，它并不是一个针对分析人员使用的模型。
如果，非要把它用于数据分析那就带来了很多问题。
比如：它理解起来非常麻烦。
另外，数据分析很依赖表之间的这种格式，比如：某一天我们为了提升性能，对某一表进行了拆分，或者加了字段、删了某个字短，这个调整都会影响到你分析的逻辑。
这里，最好要针对分析的需求对数据重新进行建模，它内容可能是一致的，但是我们的组织方式改变了一下。
就拿用户行为这块数据来说，就可以对它进行一个抽象，然后重新把它作为一个分析表。
用户在产品上进行的一系列的操作，比如浏览一个商品，然后谁浏览的，什么时间浏览的，他用的什么操作系统，用的什么浏览器版本，还有他这个操作看了什么商品，这个商品的一些属性是什么，这个东西都给它进行了一个很好的抽象。
这种抽样的很大的好处很容易理解，看过去一眼就知道这表是什么，对分析来说也更加方便。
在数据分析领域领域领域，特别是针对用户行为分析方面，目前比较有效的一个模型就是多维数据模型，“在线分析处理”这个模型。
它里面有这个关键的概念，一个是维度，一个是指标。
维度比如城市，然后北京、上海这些一个维度，维度西面一些属性，然后操作系统，还有IOS、安卓这些就是一些维度，然后维度里面的属性。
通过维度交叉，就可以看一些指标问题，比如用户量、销售额，这些就是指标。
比如，通过这个模型就可以看来自北京，使用IOS的，他们的整体销售额是怎么样的。
这里只是举了两个维度，可能还有很多个维度。
总之，通过维度组合就可以看一些指标的数，大家可以回忆一下，大家常用的这些业务的数据分析需求是不是许多都能通过这种简单的模式给抽样出来。
内容3：【数据分析方法】接下来看一下互联网产品采用的数据分析方法。
对于互联网产品常用的用户行为分析来说，有这么四种：∙第一种是多维事件的分析，分析维度之间的组合、关系。
∙第二种是漏斗分析，对于电商、订单相关的这种行为的产品来说非常重要，要看不同的渠道转化这些东西。
∙第三种留存分析，用户来了之后我们希望他不断的来，不断的进行购买，这就是留存。
∙第四种回访，回访是留存的一种特别的形式，可以看他一段时间内访问的频次，或者访问的时间段的情况【方法1：多维事件分析法】首先来看多维事件的分析，这块常见的运营、产品改进这种效果分析。
