数据剖析包括两种，第一种是基于渠道的描述性统计剖析，第二种是更深化和科学的专项陈述

提高内功，科学化运营——夯根底

咱们为什么选择数据？

第一，是为了对抗人类数不胜数的认知偏见；

第二，用数据驱动决议计划；

第三，不要被数据欺骗。

而科学化的运营需求有一个完好的数据框架。

1. 科学运营的途径

我自己总结的科学化运营的途径包括以下几个部分：

1）数据治理

以QQ为例，QQ里边有很多进口，包括钱包、游戏中心、会员等，那么同一个埋点计划能否兼容这么多事务？它从本质上来讲便是一层数据治理，要处理的是数据的一致可度量问题。

举个例子，比如咱们说QQ上面的每个进口有多少点击，当你点击那一个进口的一刹那，它触发了一个事情；你在哪、你是谁、你在什么机遇点击了什么页面、上个页面是什么、你在这个页面停了多久以及你的操作是成功还是失利，这都是很简短的埋点计划。那么QQ游戏、端游、手游、QQ阅览以及动漫等等事务的点击，又是否适用于这个计划？

再举一下反面例子，比如在刷抖音的时分，咱们以为每个用户看一次，就称为一次PV。但是当这个视频你只停留了0.1秒、0.2秒时，你还能称之为一个PV吗？

所以，数据治理是十分要害的一个根底，数字化的要害点便是把非结构化的无序数据变成结构化的数据，并且存储起来，变成数据资产。

2）指标体系

这是我以为十分要害的一点，指标体系包括一线产品司理怎么度量事务当时的模块和状态。

3）数据剖析

数据剖析包括两种，第一种是基于渠道的描述性统计剖析，第二种是更深化和科学的专项陈述。

但是咱们以往的剖析更多在哪？更多在于相关性剖析。

这儿的数据剖析，再做一层延伸便是数据科学，最好是用AB试验去验证计划战略的实在性与有效性。假如没有，你可能能够经过一些因果揣度来做假设检验。

4）数据科学

咱们要更好、更量化、更客观地看待一个运营战略和运营活动的实在作用。

5）经营剖析

它中心评价的是你真实产生的收益、成本、利润率。

6）战略规划

战略规划更偏宏观一些，它包括职业剖析、事务剖析，包括一些数据剖析的定论，它需求终究能支持中高层老板的决议计划。

下面这个图形是我结合数据的各种方式建立而成的，终究在产品上进行体现，产品上线之后会再产生一些数据回馈我、并协助我优化想法。这个循环，就让我的数据能力在产品的增长路线上打下了坚实的根底。