运营 第7章 数据分析师思维导图
对运营数据分析师的概括
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思维导图大纲
运营 第7章 数据分析师思维导图模板大纲
工作
负责各类大数据的整理、汇总和组合分析工作，建立分析模型；
针对线上项目，负责从数据中总结规律、挖掘潜在问题，提出有效合理的意见。
用各项数据研究、评估和预测业务发展趋势，为产品研发策划提供依据。
实时观察数据动向，监控数据异常变化，实现风险规避。
参与各类资金数据报表核对和制作。
7.1 日常运营
分析
7.1.1 数据统计
需求来源：团队/客户/自己
数据获取：
基本或复杂的取数可找研发数据库人员获取；
历史的活动数据可查询活动侧的存档记录。
取数流程
（1）梳理。
取数需求需详细列出所需要的统计字段，包括对相关字段的解释和取数时间范围限定等，方便取数人员明确需求，提高取数的效率。
（2）审核。
研发反馈数据后，数据分析师需反复核对数据的准确性，并保持对数据的敏感性。
（3）反馈。
通过邮件反馈给相关需求提交者，后续有问题持续跟进。
工作要求：
熟悉数据类型和字段定义，了解向谁取数，也要有一定数据敏感度。
7.1.2 数据统计优化
比如每天的数据日报、管理后台的数据报表等，这些数据统计表需要跟随产品及活动的进展及时做更新。
7.1.3 数据监控
监控对象：各项运营数据和资金数据。
（1）运营数据。
运营数据包括可见数据和潜藏数据，可见数据即对每日展示汇报的团队日报、邮件日报、管理后台数据进行监控；
潜藏数据是深层次待挖掘的数据，例如对一个活动运营情况中出现的参与量、销量、成本支出等做实时监控和汇报。一旦发现异常数据，我们需要及时采取相应措施，做出合理调整。
（2）资金数据。
微厅有微信支付，因此有涉及资金数据。
为保证账户和资金的安全，数据分析人员需要监控涉及资金方面的相关数据。
比如告警用户的异常行为（如短时间充值量大的用户），实时跟进和排查异常订单、不平账目等，这些都是为了确保账户安全无隐患，资金出入相持平。
7.1.4 日常退款
退款流程：接受退款申请→审核可否退款→形成退款记录，反馈相关人员。
在上述流程中，针对审核可否退款这步，我们要有个预先判断：
确认资金是否入账：以对应后台（商户平台/财付通）的支付订单状态为准。
验证业务是否成功生效，是否符合标准：手机话费、固话、宽带缴费以销账系统为准；冻费送等营销活动以CRM系统为准。
只有明确订单状态和业务侧状态后，才能考虑退款还是补做。不明确的订单不能给予退款。
对于频繁发生同类退款、批量退款等情况，数据人员需要及时查明原因，并给出相应处理方案。
发现问题——问题来源，是研发接口还是运营产品侧的问题？
确认问题——排除故障，确认是什么原因，哪个环节出了问题？
解决方案——根据问题严重性，在发起退款后，提出合理解决方案并执行。
工作要求：
退款及时、仔细，退款过程中所用到的账号密码，以及数字证书方面要妥善保管并做好保密工作；
退款忌讳出现长尾款项，很多累积退款和跨期待退款在月度报表中易出错和混淆，同时退款不及时也会导致用户的投诉。
7.2 月度报表
7.2.1 经营分析
1．经营分析数据提供表
2．微厅交易流水表
流水表详细列出了各渠道各产品、营销活动的销售收入，包括各项售出的数量、总额。
3．微厅客服投诉登记表
这份表格来自客服组的用户投诉登记，重点需包括每日投诉类型、投诉量等。
7.2.2 成本与分成
成本计算指一般意义上的成本核算，即指项目在运营过程中发生的各种耗费按一定对象进行归集和分配。
两份报表要求数据人员能够严格审核成本涉及的各项开支，认真负责核算销售流水和分成明细，做到及时、完整、准确地进行整理汇报，相应地对话费卡密等清单也要做好保密工作。
7.3 总结与分析
7.3.1 总结类报告
周/月报：目前的安排是每周一报，每月一报。
（1）周报：每周对各项目运营情况做个数据展示简报，在每周一展开的团队周例会上进行关键数值的汇报，包括粉丝增长情况、流水完成情况、特殊异常值说明等，控制在5～6分钟，以便每位成员对每周项目运营的效果有个基本了解，也便于及时协调各项有效资源或发现并改进不足之处。
（2）月报：每月结束后，次月10日之前，应对上月整体运营效果、各小组工作状况进行总结并发布汇报。每月开展月度总结会议，对当月的工作进行总结，以期指导下个月的工作安排，促进项目发展。
7.3.2 分析类报告
定期分析：定期的对现有数据做统计分析，通过统计量的比较分析数据特征趋势，结合内外坏境的变化分析影响趋势的因素，提出改进意见，并形成分析报告；这种最多的是周报、月报、年报。
实时分析：实时跟进产品&活动上下线动态，根据相应关键数据变化，以及对客户的影响效力进行效果分析。
分析类报告按产品生命周期
1．预测报告
在产品规划需求里，一份科学的数据分析报告可以预测项目可行性、合理性，从而帮助团队做出决策。
2．监控分析
通过监控线上项目的运营数值情况，可以帮助我们完善和优化用户体验，同时也能及早发现存在的问题。
3．效果评估
效果评估即为总结，譬如我们需要对每一个活动下线做一个效果分析总结，从中获取活动改善建议又或是新活动方案的思路。
7.4 数据分析技巧
1．事前需求分析：该上下线哪几种流量包
数据分析人员应充分利用现有数据，阐述所提方案在各个层面上的可行性和必要性，同时预估市场、用户等各方需求，合理分配资源和产能。
2．事中运营评估：流量包该采用哪类渠道推广
采用多种推广方式，分别放置一段时间看看成效，再大范围运用效果比较好的方式。
3．事后效果总结：上线的流量包销量如何
下线后做好分析报告，用数据说话，进行效果评估是一件非常重要的事情。
7.4.2 数据分析流程
1．逻辑脑图【50%】
目的和内容
2．取数梳理【10%】
对数据收集、梳理的过程
3．报告撰写【25%】
多用图表来呈现
4．审核评估【15%】
共同的探讨研究，集思广益大家的想法，才能发现报告中存在的问题和不足，抑或是挖掘可盈利点
7.4.3 常用手法和工具
1．数据分析常用手法
（1）对比分析法。
特点：直观地展现事物某方面的变化或差距，准确、量化地表示出这种变化或差距具体是多少。
（2）归类分析法。
特点：这是一种简单、直观，应用于探索性研究的分析手法。
分析的结果可以根据分析人员的主观判断或是后续的分析进展提供多个可能的解。
（3）趋势预测法。
这种分析手法主要以时间序列的变动来反映其项目发展过程、方向和规律性，进行类推、预测其未来的发展趋势
（4）原因分析法。
结果（发生了什么）
原因（为什么发生）
措施（什么办法能够阻止问题再次发生&对我们有益的话该如何改进运营）
最常见的一种原因分析法是画鱼骨图，通过整个团队的头脑风暴找出所有能够影响结果产生的因素，并将它们与特性值一起按相互关联性整理而形成层次分明、条理清楚的因果图。
2．数据分析常用工具
（1）数据需求层。
脑图
Visio
（2）数据存储层。
SQL
（3）数据报表层
Excel
（4）数据分析层。
SPSS软件是一种集成化的计算机数据处理应用软件，用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务。
SAS软件：SAS相对SPSS功能更强大，但也更难学些，可如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用。
（5）数据展现层。
WS
7.5 一名数据分析师的自我修养
7.5.1 软件要求—五大自我修养
（1）数据匠心精神
细心、耐心、恒心、责任心、专注心、执著心，还有一颗对数据分析工作的热爱之心。
严谨负责，不骄不躁，精益求精的数据矿工，才能挖出无与伦比的宝藏，这便是数据分析师必不可少的一项自我修养。
（2）强烈的求知欲
数据分析师要有很强的自我学习与探索能力，要能够积极主动地发现和挖掘潜藏在数据内部的真相
（3）具备清晰逻辑思维
数据分析师需具备缜密的思维和清晰的逻辑表达
（4）良好的沟通能力
（5）自我总结沉淀
自我总结是快速提高数据分析能力的有效方法。
每一份数据报告都应该有一篇总结笔记，来评定这份报告是否达到预期分析目的，是否存在商业价值，是否有着改进空间。只有不断的总结，才能提高自己的分析水平，才能为团队、项目增加价值。
7.5.2 硬件要求：八项技能和三大能力
（1）八项技能
基础的SQL查询编码
一定统计学知识
数据整理转换
数据模型搭建
数据报表制作
数据图表可视化
可读性报告呈现
数据科学家思维（数据驱动、问题解决）
（2）三大能力
统计学基础和计算机编码能力
掌握常用分析工具
熟知行业知识和管理理论
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