数据运算往往被理解为只做一些数值研究和原因分析。其实这只是数据操作的一小部分。数据最终是为产品服务的。数据运营重在运营，数据是工具。
数据是做什么的？制定产品目标，创建数据上报渠道和常规流程，观察产品数据，进行数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，对未来数据趋势进行预测，为产品决策提供依据，将数据应用融入产品规划和运营。
通俗地说，就是弄清楚以下五个问题:
我们要做什么？-目标数据制定的现状如何？——行业分析，产品数据报告产出数据变化的原因？——数据预警，数据变化原因分析。未来会怎样？-数据预测我们应该做什么？-数据的决策和产品应用
下图是作者目前在数据操作方面实现的工作流程，供大家参考:
1.制定产品目标
这是数据运营的起点，也是线上运营后产品评价的标准，从而形成闭环。目标的制定绝不是一个巴掌拍不响。可以根据行业发展情况、竞品分析、往年产品发展趋势、产品转型规律等综合计算。产品目标的实现通常是一个关键的数字。比如2013年12月，某产品日均登录用户数达到100万。设定目标往往是用SMART原则来衡量的，这里就不赘述了。
2.定义产品数据指标。
产品的数据目标是针对产品健康发展的具体数字，而数据指标是衡量产品健康发展的各种数据。例如:
PV、UV、VV、YVARPU(每用户平均收入)流失率CUDAU、MAU、DAU/MAU进入事件退出事件k因素生命周期网络价值重新参与保留
我们根据产品目标来选择数据指标，比如web产品，经常用PV、UV、崩塌率、人均PV、停留时间等数据来衡量产品。定义产品指标体系，需要产品、开发等团队达成共识。数据指标定义清晰，有据可查，不会造成数据解读的差异。
3.构建产品数据索引系统。
在提出数据指标的基础上，我们按照产品逻辑对指标进行总结和整理，使之有条理。比如对于一般的客户端产品，我们可以从账户体系、关系链、用户状态、用户传播四个方面对数据指标进行分类梳理。
4.提出产品数据要求。
产品指标体系的建立不是一蹴而就的。产品经理根据产品开发的不同阶段提出数据需求。一般公司都有产品需求文档的模板，方便产品和数据的上报开发，数据平台等部门沟通，搭建数据。对于中小型创业型企业，提交产品数据需求可能是1-2个人的事情，但也建议做好数据文档的构建，比如数据指标的定义，数据计算逻辑等。
5.报告数据
这一步的关键是数据通道的构建。我在腾讯工作的时候，并没有意识到这个环节的艰辛，因为数据平台部门已经搭建了完整的数据通道，开发可以按照一定的规则上报。现在初创公司从申报渠道开始搭建，也给了我更多的培训和晋升机会。其中一个关键环节就是数据上报测试，因为这个环节的测试资源不到位，一度造成了不必要的麻烦。
6-8数据采集、数据存储和数据操作
每一步都是一门学问，比如数据采集涉及到接口创建，要考虑数据字段的扩展性，数据采集过程中的ETL数据清洗过程，客户端数据上报的正确性验证等。数据存储和操作，在大数据时代，更是挑战性的技术活，这里就不细说了。
9.检索数据
是产品经理和数据分析师从数据系统中获取数据的过程。常见的方式有数据报告和数据提取。报表的格式一般会在数据需求阶段明确，尤其是有积累的公司。一般会有一个报表模板，填写指标就可以了。对于一些功能强大的数据平台，自助报表可以根据分析需要选择字段(表头)进行配置和计算。
数据抽取是产品运营中非常常见的需求，比如抽取一批销量好的商品及其相关领域，抽取一批指定条件的用户。同样，功能相对完善的数据平台也会有自助的数据抽取系统，无法满足自助的需求，所以需要开发编写数据抽取的脚本。
10.数据的观察和分析
这里主要是对数据变化的监控和统计分析。通常，我们会自动输出数据的日报表，并识别出发生变化的数据。数据的可视化输出非常重要。常用的软件有EXCEL和SPSS，可以说是数据分析的基本功。后面我会分享我个人在实际工作中使用这两个软件的方法和技巧。
需要注意的是，在数据分析之前，检查数据的准确性，确定这些数据是否是你想要的，例如，从数据定义到上报逻辑，是否严格按照需求文档，数据的上报通道是否存在数据包丢失的可能。建议对原始数据进行提取和采样，以确定数据的准确性。数据解读在这个环节非常重要。由于产品熟悉程度和分析经验的差异，同样的数据解释结果也大相径庭。所以产品分析师一定要对产品和用户有很好的了解。
11.产品评估和操作优化
这是闭环数据运算的结束，也是新的起点。数据报告绝不是摆设，也不是对领导提问的回应，而是为产品优化和运营的实际服务。就像产品人员的表现一样，不仅仅是看产品项目是否按时完成和发布，还要持续观察和分析产品数据，评估产品健康程度，将积累的数据运用到产品设计和运营中，比如亚马逊的个性化推荐产品，比如腾讯的圈子产品。
作者:data ape内容来源公众号:中国统计网
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