数据分析听起来像是那些程序员们的工作，但它正悄悄地接近每个运营工作者。很多人耳熟能详的阿里和腾讯等巨头已将数据分析等当做决策客观的依据。即使在初创产品中，相关的用户、运营及销售等的数据也被证明具有很值得分析的价值。那么产品运营如何做好数据的分析呢?


　　从运营的角度来看，一般数据分析的流程为：问题定义、数据获取、数据清洗、数据建模与分析、数据可视化与结论。

　　对于运营人来说，问题定义是已经内化的技能了，因为对业务的熟悉，对产品和用户的理解，在互联网人的圈子，应该算是处于最顶端那部分。就算是现在，你也有想去提升的指标，优化的流程，这些都是很好的问题源。

　　在数据获取这个部分，运营人的数据一般来自企业产品的数据库，这个时候你需要了解SQL的操作，至少能够熟练地从数据库提取数据。另外，掌握爬虫，能够从外部网站获取行业数据，将会为你打开全局分析的思路。

　　即便是企业自身的数据，也大多是不完整、不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。比如重复数据、确实的数据、无效的数据等，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

　　用基本的数据分析方法，或者数据挖掘算法，来获得你想要的结论，比如通常分析会用到的回归模型(线性回归、逻辑回归)。分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示，另外一些则需要深入探究内部的关系，以对未来的情况做出精准的预测。

　　以上就是小编分享的关于产品运营如何做好数据分析的建议，希望能对大家有所帮助。

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