數據分析聽起來像是那些程序員們的工作，但它正悄悄地接近每個運營工作者。很多人耳熟能詳的阿里和騰訊等巨頭已將數據分析等當做決策客觀的依據。即使在初創產品中，相關的用戶、運營及銷售等的數據也被證明具有很值得分析的價值。那么產品運營如何做好數據的分析呢?


　　從運營的角度來看，一般數據分析的流程為：問題定義、數據獲取、數據清洗、數據建模與分析、數據可視化與結論。

　　對于運營人來說，問題定義是已經內化的技能了，因為對業務的熟悉，對產品和用戶的理解，在互聯網人的圈子，應該算是處于最頂端那部分。就算是現在，你也有想去提升的指標，優化的流程，這些都是很好的問題源。

　　在數據獲取這個部分，運營人的數據一般來自企業產品的數據庫，這個時候你需要了解SQL的操作，至少能夠熟練地從數據庫提取數據。另外，掌握爬蟲，能夠從外部獲取行業數據，將會為你打開全局分析的思路。

　　即便是企業自身的數據，也大多是不完整、不一致的臟數據，無法直接進行數據分析，或分析結果差強人意。比如重復數據、確實的數據、無效的數據等，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

　　用基本的數據分析方法，或者數據挖掘算法，來獲得你想要的結論，比如通常分析會用到的回歸模型(線性回歸、邏輯回歸)。分析結果最直接的結果是統計量的描述和統計量的展示，另外一些則需要深入探究內部的關系，以對未來的情況做出精準的預測。

　　以上就是小編分享的關于產品運營如何做好數據分析的建議，希望能對大家有所幫助。

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