營銷推廣的數據運營，有的朋友可能懂得它的作用，但是不清楚它的概念，其實簡單來講，數據運營是指數據的所有者通過對于數據的分析挖掘，把隱藏在海量數據中的信息作為商品，以合規化的形式發布出去，供數據的消費者使用。而且，當我們有了足夠的數據之后，我們可以不再依賴主觀判斷，而讓數據成為公司里的裁判。理想情況下，如果我們能夠追蹤一切數據，那么我們所有的決策都可以理所當然地基于數據。在企業中，我們從整體戰略到目標設定，到驅動商務運營的方法，最后采用一定的度量來衡量數據運營的效果。這就是概念，那么就讓創新互聯來告訴你營銷推廣少不了的數據運營！

一、數據分析

對于市場、運營這些同學來說，基本的數據運營是要會的。比如，我們發現某的用戶量跌了20%，這個時候肯定不能放著不管，也不能僅僅憑借拍腦袋去做決策，而是要查一查這個問題出在哪。

這個時候，只看一個宏觀的數那是遠遠不夠的，我們還要對這個數據進行切分，按地域、按渠道，按不同的方式去追查，看到底是哪少了，是整體少了，還是某一個特殊的渠道獨特的地方它這個數據少了。分析了原因，才能針對性地找到解決辦法。現在越來越多的公司都選擇用數據驅動來輔助制定決策。

二、數據處理的流程

數據分析沒有那么難，可以分成一個一個數據金字塔，自底向上的是三個部分：個部分是數據采集，第二個部分是數據建模，第三個部分是數據分析，我們來分別看一下。

1、數據采集

首先來說一下數據采集，好的數據源我覺得就是兩個基本的原則，一個是全，一個是細。

全：就是說我們要拿多種數據源，不能說只拿一個客戶端的數據源，服務端的數據源沒有拿，數據庫的數據源沒有拿，做分析的時候沒有這些數據你可能是搞不了的。另外，大數據里面講的是全量，而不是抽樣。不能說只抽了某些省的數據，然后就開始說全國是怎么樣。可能有些省非常特殊，比如新疆、西藏這些地方它客戶端跟內地可能有很大差異的。

細：其實就是強調多維度，在采集數據的時候盡量把每一個的維度、屬性、字段都給它采集過來。比如：像where、who、how這些東西給它采集下來，后面分析的時候就跳不出這些能夠所選的這個維度，而不是說開始的時候也圍著需求。根據這個需求確定了產生某些數據，到了后面真正有一個新的需求來的時候，又要采集新的數據，這個時候整個迭代周期就會慢很多，效率就會差很多，盡量從源頭抓的數據去做好采集。

2、數據建模

有了數據之后，就要對數據進行加工，不能把原始的數據直接暴露給上面的業務分析人員，它可能本身是雜亂的，沒有經過很好的邏輯抽象的。這里就牽扯到數據建模。首先，提一個概念就是數據模型。

許多人可能對數據模型這個詞產生一種畏懼感，覺得模型這個東西是什么高深的東西，很復雜，但其實這個事情非常簡單。在數據分析領域，特別是針對用戶行為分析方面，目前比較有效的一個模型就是多維數據模型，“在線分析處理”這個模型。它里面有這個關鍵的概念，一個是維度，一個是指標。

維度比如城市，然后北京、上海這些一個維度，維度西面一些屬性，然后操作系統，還有iOS、安卓這些就是一些維度，然后維度里面的屬性。通過維度交叉，就可以看一些指標問題，比如用戶量、銷售額，這些就是指標。比如，通過這個模型就可以看來自北京，使用iOS的，他們的整體銷售額是怎么樣的。

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文章名稱：網站建設之如何分析競爭對手
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