三大数据类型

获得数据后，就需要进行数据分析，其数据思维包括三个板块：体系化数据框架、目标拆分、数据驱动运营。

一、体系化数据框架

正如我们思考问题一样，一般都会遵循从宏观到微观、从全局到局部的思路，数据分析也不例外。因此，我们再做数据分析时也需要这种思路，即构建体系化的数据框架，比如，产品数据维度体系可遵循宏观数据、中观数据、微观数据三大层面来构建。宏观数据通常指行业数据和总体数据；中观数据通常指用户属性、分类、成长数据和产品流量数据等；微观数据通常指数据工具分析和数据埋点等。

二、 目标拆分

做数据分析必须以目标为导向，学会做数据维度的逐级拆分，即将数据拆解+分析，以结构化思维来做运营数据的全面系统性分析。

对于产品运营的数据分析，一般需按以下几步进行：

1. 制定数据分析目标

2. 明确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. 发现问题数据及原因

5. 针对问题数据影响维度做相应的优化

三、数据驱动运营

要想实现数据驱动运营，就必须熟悉好各种数据分析方法，对于常见的方差、回归、因子、聚类等数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果解释都必须了熟于心；其次，还需要掌握一些基本数据分析工具，如Excel、SPSS等。如果对于常见数据分析方法和分析工具都有不错的基础后，就可以针对实际运行过程中各种目标进行分析。

数据分析结果是为了指导我们做出正确的运营决策，因此，一般分析结果都需要遵循规则：文不如表、表不如图。

另外，数据是理性和严谨的，我们必须以理性的眼光来对待。对于不同的运营目标，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严谨性，要能经得起推敲。