数据操作的核心竞争力在哪里？

“数据”一直是互联网公司的生命线。随着业务的不断完善，“数据业务”已成为业务分支，专门从事数据规划，采集和分析。从思维方式来看，“数据操作”是操作中的常用技能。通过数据分析方法查找和解决问题并促进业务增长是每个用户的操作，事件操作，内容操作或其他操作职位的最佳选择。

虽然“数据”是一个非常具体的概念，但我们对“数据操作”的概念并不清楚。以我运行的公众号为例。是因为我们看了微信数据后端的地图吗？阅读，计数和评论每篇文章如何？

最多做这一步是数据分析。我们说数据分析的目的是通过数据来指导我们的下一步操作。如果您只关注数据并输出分析报告，则无需进一步操作。以前的分析只是浪费能源。

要了解我们自己，我们首先看一下招聘部门职位描述的描述：

一家公司的数据操作工作描述

上图中的信息量被整理出来。可以说，数据操作的工作职责与我们所期望的相似。关键词无非就是指标体系的建立，分析报告的形成以及实际业务的应用。我们来看看相同的帖子——的要求

公司的数据操作工作要求

在工作要求中，1,2和2年的工作年限和专业技能要求属于硬实力，数据感知，逻辑思维能力以及分析和解决问题的能力都属于个人软实力。衡量难度很大，但这是数据运营必须具备的专业素质。

根据数据操作的职位描述，我们可以将数据操作的具体职责划分为数据规划，数据收集和数据分析。

数据规划：收集并整理业务部门的具体数据需求，构建数据指标体系;

数据收集：收集业务数据和输出数据报告;

数据分析：根据特定业务场景选择数据分析方法，输出数据分析报告并提供解决方案。由于数据操作对整体操作的指导性影响，大部分操作也可以在进行相关数据工作时按照这三个级别进行。与数据分析人员和数据挖掘人员相比，数据管理削弱了编程统计的要求，更强调灵活使用基于现有工具的分析方法。因此，数据操作的主要核心是建立关键数据指标体系。数据运营需要与业务部门（如产品，运营和市场）进行沟通，并制定基本的数据计划，以便更有针对性地进行以下数据收集和数据分析。性，更有效率。

可以说，数据规划是整个数据操作系统的基础。它从指标和维度方面描述了我们需要通过的信息。因此，指标设置的逻辑和指标之间权衡的衡量将成为数据呈现操作的核心竞争力，与PPT演示和Excel报告的呈现不同。

一，指标体系

我们使用各种指标来衡量特定的运营效果，如UV，DAU，ROI等。建立指标体系的过程就是为他们自己的产品和服务选择关键指标的过程。指标的选择源于特定的业务需求，从需求中提取关键行为，并使用关键行为来对应指标。

以电子商务网站为例，选择关键指标的过程如下：

1，明确需要：网站的主要业务是销售商品，需要通过数据分析来增加销售额。

2.诱导行为：用户购买是一系列关键行为的结果，包括访问网站，浏览产品，注册账户，添加购物车，清算和支付。

3.相应指标：销售额=进入流量×订单转化率×付款转化率×客户单价。

在这个归纳行为的步骤中，我们可以使用漏斗模型来分解用户的关键行为。对于电子商务网站来说，销售额是网站的第一个重要指标，同时，整个销售额的指标体系包括访问流量，订单转换率，支付转换率和客户单价四个运营指标。通过这种方式，我们对指标的监测可以更具体地针对提高销售额的最终目标。

其次，维度系统

维度是代表指标细分的属性，例如人口统计属性，设备属性，行为属性等。选择维度的原则是记录可能影响指标的维度。

维度类别

具体尺寸

人口属性

性别，年龄，职业，爱好，城市，地区，国家

设备属性

平台，设备品牌，设备型号，屏幕尺寸，浏览器类型，屏幕方向

流量属性

访问来源，广告来源，广告内容，搜索字词，网页来源

行为属性

活跃，注册，订购仍然以电子商务网站为例，我们需要监控不同访问用户的访问来源（广告或自然流量），平台（PC或移动设备），活动（访问购买频率）等。

我使用AARRR模型来分析网易蜗牛阅读指数如下：

现在看来，这也是我们在数据操作中可能犯的常见问题：相关指标太多，我们无法专注于重点。脑图中的指标基本覆盖用户操作，内容操作和产品操作的所有方面。然而，就产品的核心业务逻辑而言，用户与网易蜗牛的相关性在于网易蜗牛读书为用户提供真正的电子书。阅读时，用户从网易蜗牛购买阅读时间。

网易蜗牛阅读 - 产品商业逻辑

因此，产品的利润点在于用户长期阅读的一系列行为，包括访问APP，登录/注册，购买和支付。相应的指标是：销售收入=用户流量×付款转化率×客户单价。