作为一名运营人员，如何做数据分析？

作为一名运营人员，需要具备一定的数据处理的能力，才能更好地胜任后续的工作，制作更加有效的运营策略，实现良好的转化效果。那么运营人员如何做数据分析呢？ 其实，对一个运营来说，数据分析的思路也是和运营的过程相似，找到数据分析的目的，从数据中找到问题的根源，寻找造成数据的原因，提出解决问题的方案，开始执行运营动作优化，再根据数据进行优化。

具体的数据分析过程可分为5步走： 1. 明确分析的目的和思路 对数据进行分析，最终的目的是什么？我想要解决什么样的问题。因此可以采用5W2H的原则来逐渐确认分析的目的和思路。 what：业务是什么？业务流程是什么？业务的核心指标是什么？其他指标是什么？其他数据分析的目的是什么，最终想要解决的是什么样的问题，用什么样的数据分析方式。 why：为什么会出现这样的数据？原因是什么，理论依据是什么，后期解决措施应该如何推进。 who：分析的用户群体是哪些用户，他们有什么样的特征，出现这样的数据是否和用户群体的某种特性有关。 when：数据分析的日期是从什么时候到什么时候，中间采用了什么样的运营策略。 where：是在哪里，哪部分的数据，是否和位置有一定的关系。 how：如何去进行数据分析，用什么样的数据分析方法最有效。 how much：数据分析花费的时间和成本各是多少。用户在上边花费的时间是多少。 2.数据收集 运营数据收集，越详细越好，所以在要求前期进行数据统计的时候就需要有大局观，将后期数据分析可能会用到的数据尽可能多地收集起来，以方便后期进行数据分析。 3.数据处理 对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，从大量的，杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对于解决问题有价值，有意义的数据。包括数据清洗，数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。 4.数据分析 运用适当的数据分析的方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论。 5.数据展现 对数据进行可视化地展现，尽可能地多用图标、趋势图、饼图等形式进行说明和解释，能够直观地传达出数据分析的结果和观点。  数据分析的最终结果，是为了解决某个问题提供数据基础，或者从数据中找到之前的未来动作的优点和不足，为未来进一步加强或者改善提供支撑。