“假如你是公司的运营负责人，我们想通过提升店铺的服务体验来提升用户粘性，你会怎么做？”
没想到这么简单，就是考验我的数据分析能力嘛！
“进行用户调研，总结改进意见，根据统计结果安排服务项改善优先级，并进行用户满意度的跟踪回访。”我自信坚定地说出了答案。
结果一抬头，撞上面试官的眼神，我就知道我凉了。
不懂数据的运营
都被现实打了耳光
我的答案有什么问题吗？标准答案又是什么？
回去路上就给一电商运营大佬发消息请教，同样的题目，看到他的回答，我跪了。
大佬的解决思路是这样的：用户调研描摹用户画像，找到精准用户，基于业务目标和用户特征搭建指标体系。
数据采集：对用户进行调研，按照“用户年龄”以及“用户所在城市”两项指标交叉分析我们用户的特征，利用热力图进行数据展示，直观明了。
（用户画像）
根据热力图，可以轻松定位出两类主要用户：二、三线城市的25-35岁；一线城市的25-30岁。
数据收集了，用户画像也有了，解决业务问题才是运营做数据分析的落脚点。
指标搭建：提升服务体验的目标指标有哪些？评估维度是什么？怎样的指标来衡量才合理？这些都需要具体化，要有看得见的数据，所以重中之重是运营指标模型的搭建。
（提升用户服务体验的数据指标模型）
观察验证：最后将实际执行中的结果与设定的那个指标体系做对标，来评估是否达标，策略是否有效。
一样的问题，不同水平的数据分析，得出的运营策略完全不同，显而易见他的策略有理有据，并且执行过程中也在用数据不断迭代优化；而我内心完全没有方向，只被用户牵着鼻子走……
大佬给我进一步拆解，完整的工作流大致要经过10个步骤：
每一环节都要层层细分，真的太考验数据分析能力了！
他说：“数据分析能力是运营的必备技能，也是向高级运营进阶的核心竞争力。一道题就同时考验了你数据采集、数据分析、数据指标搭建这三项能力，你的答案证明你有数据分析能力，可是只停留在初级运营的水平。”
听完你是否和我一样好奇：What?初级水平？
初级运营和高级运营分别对应的数据能力是哪些？
02
高级运营具备的数据能力
通过和大佬的深度交流，总结出初级运营和高级运营分别对应的数据能力，各位可以对号入座~
初级运营：
·
常见的1~2种数据分析及可视化工具使用
掌握常见的2～3种数据分析方法
能够通过数据归因解释业务问题
基于业务逻辑构建基础指标体系
能够发现数据异常并分析可能原因
高级运营：
· 根据实际需要选择合适的跨工具组合应用
· 根据业务需要灵活运用多种数据分析方法
· 复杂业务问题的数据分析与洞察
· 复杂数据指标体系搭建
· 理解核心业务数据，并从中发现增长机会
总结完，我发现自己的数据分析能力连初级水平都达不到。
一气之下想转岗位，看了各大招聘网站的热门岗位，结果发现：能转的运营岗位统统都要求具备数据分析能力！
不论身处哪个岗位，提升你的数据分析能力已迫在眉睫。
早在2015年，雷军就曾说过，在将来全行业的关键点就是探索数据的价值。
而身处数字化时代，懂数据，做运营的你将同时收获高薪、话语权、不可替代性和成就感。如果你的数据分析能力还停滞不前，就像别人都在用智能手机，而你还在用大哥大，不就成了一个原始人吗？
如果你不想走到被优化的边缘，如果你不想还没发挥所长就进入瓶颈期，如果你不想在舒适区域中止步不前，数据分析趁早学。
如何提升数据分析能力
为了恶补，我去网站看了不下十篇文章，去看了一些数据分析课程的视频，看完只能说两个字：稀 碎！
3大分析工具：Excel 电子表格、Python数据处理工具、Python数据可视化工具。
4大业务场景：电商平台付费转化率分析、生活日常、社会热点、饮食健康。
5大分析法：漏斗图分析法、探索性数据分析、相关性分析法、对比分析法、平行坐标分析法。
8大可视化图表：漏斗图、直方图、箱形图、热力图、多变量图、散点图、柱状图、平行坐标图。
数据分析全流程：业务分析→数据表合并与处理→数据可视化→业务洞察→决策分析。
3个实战项目，今天学完，明天就能用
项目一：电商平台运营效果分析做电商的小伙伴，一个漏斗分析法，都能让你迅速Get到从会做Excel表格到真正靠数据分析提升业务的差距。
项目二：从历代皇帝的寿命，纵观中国上下五千年
用数据说话，有趣的历史故事都能用数据讲出来的人，工作中洞察分析数据、讲出老板爱听的“好故事”还难吗？
项目三：减肥不伤身，食物营养与热量的分析大家都关心减肥，这里的分析方法和可视化图表，有趣易懂，学完即用，让你用数据思维，成为一枚健康▲食物营养与热量分析-热力图
你将收获
1. 了解运营岗数据分析全流程，熟悉数据分析知识体系，从此用数据说话，做事有理有据有方向。
2. 获得多样化简单上手的“数据处理与分析工具”，在真实工作场景中马上运用起来，让运营人效率倍增。
3. 掌握用数据分析手段洞察商业价值的秘籍，为业务决策提供有力支持，提升运营人的核心竞争力
没想到这么简单，就是考验我的数据分析能力嘛！
“进行用户调研，总结改进意见，根据统计结果安排服务项改善优先级，并进行用户满意度的跟踪回访。”我自信坚定地说出了答案。
结果一抬头，撞上面试官的眼神，我就知道我凉了。
不懂数据的运营
都被现实打了耳光
我的答案有什么问题吗？标准答案又是什么？
回去路上就给一电商运营大佬发消息请教，同样的题目，看到他的回答，我跪了。
大佬的解决思路是这样的：用户调研描摹用户画像，找到精准用户，基于业务目标和用户特征搭建指标体系。
数据采集：对用户进行调研，按照“用户年龄”以及“用户所在城市”两项指标交叉分析我们用户的特征，利用热力图进行数据展示，直观明了。
（用户画像）
根据热力图，可以轻松定位出两类主要用户：二、三线城市的25-35岁；一线城市的25-30岁。
数据收集了，用户画像也有了，解决业务问题才是运营做数据分析的落脚点。
指标搭建：提升服务体验的目标指标有哪些？评估维度是什么？怎样的指标来衡量才合理？这些都需要具体化，要有看得见的数据，所以重中之重是运营指标模型的搭建。
（提升用户服务体验的数据指标模型）
观察验证：最后将实际执行中的结果与设定的那个指标体系做对标，来评估是否达标，策略是否有效。
一样的问题，不同水平的数据分析，得出的运营策略完全不同，显而易见他的策略有理有据，并且执行过程中也在用数据不断迭代优化；而我内心完全没有方向，只被用户牵着鼻子走……
大佬给我进一步拆解，完整的工作流大致要经过10个步骤：
每一环节都要层层细分，真的太考验数据分析能力了！
他说：“数据分析能力是运营的必备技能，也是向高级运营进阶的核心竞争力。一道题就同时考验了你数据采集、数据分析、数据指标搭建这三项能力，你的答案证明你有数据分析能力，可是只停留在初级运营的水平。”
听完你是否和我一样好奇：What?初级水平？
初级运营和高级运营分别对应的数据能力是哪些？
02
高级运营具备的数据能力
通过和大佬的深度交流，总结出初级运营和高级运营分别对应的数据能力，各位可以对号入座~
初级运营：
·
常见的1~2种数据分析及可视化工具使用
掌握常见的2～3种数据分析方法
能够通过数据归因解释业务问题
基于业务逻辑构建基础指标体系
能够发现数据异常并分析可能原因
高级运营：
· 根据实际需要选择合适的跨工具组合应用
· 根据业务需要灵活运用多种数据分析方法
· 复杂业务问题的数据分析与洞察
· 复杂数据指标体系搭建
· 理解核心业务数据，并从中发现增长机会
总结完，我发现自己的数据分析能力连初级水平都达不到。
一气之下想转岗位，看了各大招聘网站的热门岗位，结果发现：能转的运营岗位统统都要求具备数据分析能力！
不论身处哪个岗位，提升你的数据分析能力已迫在眉睫。
早在2015年，雷军就曾说过，在将来全行业的关键点就是探索数据的价值。
而身处数字化时代，懂数据，做运营的你将同时收获高薪、话语权、不可替代性和成就感。如果你的数据分析能力还停滞不前，就像别人都在用智能手机，而你还在用大哥大，不就成了一个原始人吗？
如果你不想走到被优化的边缘，如果你不想还没发挥所长就进入瓶颈期，如果你不想在舒适区域中止步不前，数据分析趁早学。
如何提升数据分析能力
为了恶补，我去网站看了不下十篇文章，去看了一些数据分析课程的视频，看完只能说两个字：稀 碎！
3大分析工具：Excel 电子表格、Python数据处理工具、Python数据可视化工具。
4大业务场景：电商平台付费转化率分析、生活日常、社会热点、饮食健康。
5大分析法：漏斗图分析法、探索性数据分析、相关性分析法、对比分析法、平行坐标分析法。
8大可视化图表：漏斗图、直方图、箱形图、热力图、多变量图、散点图、柱状图、平行坐标图。
数据分析全流程：业务分析→数据表合并与处理→数据可视化→业务洞察→决策分析。
3个实战项目，今天学完，明天就能用
项目一：电商平台运营效果分析做电商的小伙伴，一个漏斗分析法，都能让你迅速Get到从会做Excel表格到真正靠数据分析提升业务的差距。
项目二：从历代皇帝的寿命，纵观中国上下五千年
用数据说话，有趣的历史故事都能用数据讲出来的人，工作中洞察分析数据、讲出老板爱听的“好故事”还难吗？
项目三：减肥不伤身，食物营养与热量的分析大家都关心减肥，这里的分析方法和可视化图表，有趣易懂，学完即用，让你用数据思维，成为一枚健康▲食物营养与热量分析-热力图
你将收获
1. 了解运营岗数据分析全流程，熟悉数据分析知识体系，从此用数据说话，做事有理有据有方向。
2. 获得多样化简单上手的“数据处理与分析工具”，在真实工作场景中马上运用起来，让运营人效率倍增。
3. 掌握用数据分析手段洞察商业价值的秘籍，为业务决策提供有力支持，提升运营人的核心竞争力
