数据如何驱动运营？

一、数据如何驱动运营？

北海在做公司官方新媒体账号以及个人自媒体账号过程中，在每日的数据整理阶段，积累了一些心得，跟大家分享下。

这篇回答咱们暂且不谈高大上的理论，只从基础工作出发，下面为大家介绍6个数据分析在运营工作中应用的案例，来证明数据如何驱动运营？

数据思维是每个领域的运营都应该具备的职业习惯。数据分析是也许影响不了全盘运营。但数据可以展现营销和运营的效果，辅助运营过程，优化运营结果。

1.数据对比

通过数据对比来判断运营结果是数据分析的入门，这也是身为运营最基本的思维。数据对比又分为横向对比和纵向对比。

比如运营的店铺当日营业额1万元，从单一数据你无法判断店铺运营效果，但如果有了竞争对手的日营业数据，你就可以通过对比来分析原因，这就是横向对比。这样得出的结论更有价值，并依此结论来优化下一步的运营动作。

类似下图，同品类的同比数据分析法，应用的道理也是如此：根据数据反馈，找出原因。

2.数据细分

数据细分运用的是溯源思维。将采集的数据进行层层细分，直至找到数据波动的真实原因以及背后隐藏的逻辑关系。

比如你是新媒体运营。今天你发现某短视频平台账号流量暴涨。作为一名运营，你需要将数据进行细分，判断是账号流量波动的真实原因是整体作品暴涨还是单条短视频带动的流量上扬。如果是账号整体数据暴涨，这就证明账号运营方向正确，内容优质，账号已经度过了冷启动阶段；如果某一条视频带动，你需要看视频的发布时间，如果是近期发布，证明视频踩中热点，但如果视频是之前发布，就证明该条视频享有长尾流量，说明视频质量、创意、内容优质，可以进行复制。

3.相关数据

面对有限的蛋糕，为什么大佬总能吃到第一口，并且吃得很饱，而我们屈居人后拣剩下的？最主要的原因是大佬具备相关思维。开发A市场的同时，就根据市场属性延展到与A相关性较强的B市场进行考察。

当下是互联网时代，没有一块信息是单独存在的，我们更不能只根据眼前的信息而轻下结论。

假如你是一名直播运营，公司主营业务是美妆。下播后，采集直播数据，你不能仅仅分析主打产品的数据，还要去分析与主打品相关性较强的产品数据。比如今天直播主打产品是粉底，与粉底相关的产品是什么？是美妆蛋。假使美妆蛋的下单量也不错，那么下次直播就可以对上车顺序进行调整，利用主打产品的流量带动相关产品的下单量。

作为运营，在没给公司多花一分推广费的情况下，就带来两种产品GMV升级，请问如果你是老板，面对这样运营，谁不爱？

4.数据假设

所谓数据假设就是利用“假设性思维”进行数据采集，从而拓展思路，最快得出结论。

假使你是电商运营，发现最近店铺主打品搜索量断崖式下跌，领导让你马上做一个数据分析报告，下班前就要上交。

新手运营只会催每项数据进行一一对比，费时费力，针对性差；而资深运营，会根据目前店铺情况，对几个关键数据提出假设，然后根据假设进行数据采集，来验证论点，从而缩短汇报时间。

比如你将原因初步设定为市场大盘下跌、搜索点击率下跌、市场竞品款式数据这三点。然后根据这三点原因去采集数据，发现竞品公司上了新款，并且新款数据很好，所以流量才被抢了去。从而判断出店铺搜索量下滑的真正原因，想出应对政策后再去汇报，这样会大大增加工作汇报的通过率。

数据分析的应用范围其实很广，这是一门学问很深的功课，它不仅包括数据分析的方法论还包括数据分析工具的使用。无论是运营从业者还是普通的职场白领，亦或是已经有所小成的创业者，都应该尝试建立数据分析思维。

我们大可不必起步阶段就花高价去上专业课，这款知学堂推出的数据分析训练营试听课就挺不错，不会做表格、见到数字就晕头转向的小伙伴可以一试，只需0.1元，来薅官方的羊毛吧~

5.数据匹配

做过账号的人，都非常关注的一个点就是粉丝画像。粉丝画像关乎于后期变现。当粉丝画像与购买力人群相匹配的时候，你的账号才具有商业价值。

有些自媒体博主，为了快速涨粉经常做一些互关互赞的操作。但殊不知这样会影响账号标签，导致作品推送不到正确的观看人群，从而影响完播率，导致账号流量下滑，影响涨粉。其次，无论是直播带货还是视频橱窗带货，虚假粉丝对转化率起不到任何帮助。

所以，运营在分析数据时，需要通过数据匹配来判断账号、作品以及营销质量。

我们举个例子：

绿色为粉丝画像，蓝色为下单用户的年龄画像，根据数据分析的柱形图可以得知，账号粉丝构成的主力军是30-39岁年龄段，而下单用户主力军客户的年龄画像也是30-39岁年龄段。这就说明，大部分下单用户，是我们的粉丝，也可以说明，我们账号的定位与变现人群是非常匹配的，可以实现长期变现。但假如，我们粉丝画像主力军是30-39年龄段，但下单用户却是30岁以下的，就说明这个产品不适合作为这个账号的主打品，或者形成购买力的用户根本就不是我们的固定粉丝，也许是系统推送的极速流而进入的直播间，看商品比较合适才买的。这部分用户，我们也只能赚他们一次钱。

6.数据模型

将数据看作一个模型，设置X、Y、Z轴。

三轴可以代表不同的数据维度，比如时间、地区、人群...每个维度下的信息（比如时间维度的年月日，地区维度中的省份，人群维度的性别年龄）就是为了满足“信息”可以在不同角度上的聚合与反馈。

当我们设定好了数据维度，就可以通过不同维度的组合，形成不同的数据模型，得出更深更广的结论。

比如在分析店铺的年度销售额时，可通过销售额分析得出哪个款式卖的好，哪个时间段卖的好、哪种人群购买力强以及哪个款式在哪个城市销售额更高等等一些列的数据信息，然后根据不同维度的信息组合构建数据模型，再通过模型来制定下一阶段的销售策略。

可以斩钉截铁的说，做运营就必须拥有数据思维。习惯以数据为导向，监测和统计用户对所发布内容实施的行为数据，通过分析，得出优化迭代的运营策略。

不要只把数据分析当做运营工作中的一环。运营动作是表象，其本质是通过逻辑分析找到问题关键，对症下药。而数据分析恰巧锻炼的就是逻辑思考的能力。所以，在工作中要先养成看数据的习惯，再去学会如何看懂数据，透过数据，寻找本质。这才是资深运营与运营小白的根本差别，也是薪资差别的原因所在。

二、大数据驱动商业思维

大数据驱动商业思维是当今企业界的热门话题之一。随着互联网的普及和技术的不断发展，大数据正逐渐成为了企业决策和运营的重要支撑。在信息时代，数据被认为是企业的新资产，而运用大数据驱动商业思维可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的商机，并实现可持续的竞争优势。

大数据对商业思维的影响

随着互联网和移动设备的普及，人们每天产生的数据量呈几何级数增长。这些数据中包含着宝贵的商业信息，如用户偏好、行为习惯、购买意愿等等。传统的商业思维往往基于经验和直觉，难以把握这些庞大且复杂的数据。而大数据驱动商业思维的出现，使企业能够更准确地洞察市场需求和消费者动态。

大数据驱动商业思维通过对海量数据的收集、存储、分析和挖掘，为企业提供了更全面、准确和及时的市场洞察。企业可以通过大数据分析，了解消费者的兴趣偏好、购买行为、反馈意见等信息，以便优化产品设计、改进营销策略、提升客户满意度。

同时，大数据驱动商业思维还能帮助企业发现市场机会和预测趋势。通过对大数据的深入挖掘和分析，企业可以从中发现潜在的商机，预测市场的发展趋势，为企业的发展提供有力的支持和指导。例如，通过分析用户行为数据，企业可以发现新的产品需求，开发出更符合市场需求的产品，提升市场竞争力。

大数据驱动商业思维的挑战

尽管大数据驱动商业思维带来了巨大的机遇，但也面临着一些挑战。首先，大数据的采集和存储需要大量的成本和技术支持。企业需要投入大量的人力、物力和财力来建立和维护大数据平台，保证数据的安全和完整。

其次，大数据的处理和分析需要专业的技术支持。传统的商业思维往往依赖于人工经验和直觉，而大数据驱动商业思维需要专业的数据分析师和技术人才进行数据的收集、清洗、分析和挖掘。企业需要培养或吸引这些专业人才，提升数据分析的能力。

最后，大数据的应用和决策需要高度的数据治理和合规性。在大数据时代，数据安全和隐私保护显得尤为重要。企业在使用大数据时需要遵守相关法律法规，保护用户的隐私权益，防止数据泄露和滥用。

如何应用大数据驱动商业思维

要应用大数据驱动商业思维，企业需要从以下几个方面入手：

• 明确业务目标和问题
• 收集和整理数据
• 进行数据分析和挖掘
• 制定商业决策和策略
• 不断优化和迭代

首先，企业需要明确自己的业务目标和问题。只有明确了问题，才能找到解决问题的方法。例如，企业想要提升客户满意度，那么就可以通过大数据分析客户的反馈数据、行为数据等，找出问题的症结和改进的方向。

其次，企业需要收集和整理相关的数据。数据可以来自于企业内部的数据库、外部的市场调研报告、社交媒体等渠道。收集到的数据需要进行清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。

然后，企业需要进行数据分析和挖掘。通过数据分析的方法，如数据挖掘、机器学习等，对数据进行深入分析，挖掘其中的商业信息和规律。这些信息和规律可以帮助企业发现问题的原因，预测市场趋势，制定相应的商业决策和策略。

制定商业决策和策略后，企业需要不断地优化和迭代。由于商业环境的不断变化和数据的不断更新，企业需要及时调整和优化自己的决策和策略，以适应市场的需求和变化。

结语

大数据驱动商业思维是现代企业发展的必然选择。通过运用大数据分析和挖掘技术，企业可以更准确地了解市场需求、消费者行为和市场趋势，从而提升竞争力，实现可持续发展。但要实现大数据驱动商业思维，企业需要克服一系列的挑战，包括数据采集和存储、数据分析和人才培养、数据治理和合规等方面的问题。

总之，大数据驱动商业思维为企业带来了无限的商机和竞争优势，但也需要企业在技术、人才和管理等方面做出全面的准备和投入。相信随着技术的不断进步和应用的深入，大数据驱动商业思维将在未来发挥更大的作用。

三、数据驱动是什么？

数据驱动（data driven）是指通过移动互联网或者其他的相关软件为手段采集海量的数据，将数据进行组织形成信息，之后对相关的信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。简单来说，就是以数据为中心依据进行决策和行动。

四、数据驱动的什么兴起，？

以数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享为特征的智能经济正蓬勃兴起。

五、无法加载数据块驱动？

引起这个问题出现的原因可能1.是这个驱动程序所依赖的服务没有开启或者在系统中并不存在这个服务。

解决办法：由于你提供的信息不充足，无法得知该驱动的较详细信息，比如是什么的驱动？生产厂商等等。

只能建议一个方法，插入系统安装盘，然后在开始运行中输入sfc /scannow点确定即可。这样可以恢复受损和丢失的系统文件。

2.注册表相关信息被删除。

解决办法：如果以前备份有注册表，就恢复。也可以选择完全卸载了这个驱动，然后再安装。

六、数据驱动业务发展思路？

思路从数据“驱动决策”到同时驱动“业务自动化执行”

在技术如此强大，数据如此丰富的今天，数据驱动决策已有一定局限性。因为“好的决策”不仅依赖于高质量的统计分析报告，更依赖于报告使用者的能力，需要具备特定经验的人依据报告的内容去发现规律，从而进行决策。

七、什么是数据驱动建模？

数据驱动模型只能依靠在少量数据中例如数学中正态分布等等的假定来做假定的数学模型，进行手工计算，并推导出一些由这些模型所得结果的性质，模型驱动就是让数据去贴合某个模型，拿出一组数据来，对比更适合哪个模型。

在得到一组数据后，如果想要得到某种效果和对数据做某些操作，让模型去贴合数据，从而改变该模型，以达到效果。

八、内部数据驱动作用？

数据驱动是一种把测试逻辑和测试数据分离的方法，以保证逻辑的简明清晰，在自动化测试技术中有很大的应用。

比如一个登录的功能点，大部分工作是输入用户名和密码，然后点击登录，这些步骤是相同的，但是测试数据可以分为类别进行登录，这样可以把登录步骤用测试脚本逻辑来表达出来，而测试数据可以另外表达，达到少量的脚本执行多条测试的目的。

这样简化了用例的书写，利于理解和维护，也有利用提高测试效果和测试组织内部的进一步分工

九、如何调出数据驱动页面？

1. 调出数据驱动页面是可行的。2. 原因是数据驱动页面是通过使用数据来动态生成页面内容，而不是静态地编写固定的页面。这样可以根据不同的数据输入，生成不同的页面内容，提供更加个性化和灵活的用户体验。3. 调出数据驱动页面的方法可以通过以下步骤实现：首先，需要有一个数据源，可以是数据库、API接口或其他数据存储方式；然后，通过编程语言或工具，将数据源与页面模板进行绑定，将数据动态地插入到页面中；最后，将生成的页面展示给用户。这样就可以实现数据驱动页面的调出。同时，还可以通过对数据进行分析和处理，实现更加智能化和个性化的页面展示。

十、现代火车以什么方式驱动？

现代火车的驱动方式基本都是电传动。现代火车的动力有两种，一种是电力机车，火车通过接触网取得电力，经过机车内的控制电路后分配到机车下面的电动机，电动机输出的动力驱动车轮运转而推运火车前进。另一种是内燃机车，火车通过机载的内燃机车发出的动力，经过发电机转化为电力后，再经过控制电路分配到机车下面的电动机，电动机输出的动力驱动车轮运转而推运火车前进。所以可以说，内燃机车是“自发电”的电力机车。以前内燃机车还有液力传动的，现在不多见了。之所以都采用电传动，是因为电传动控制方便，能符合机车驱动所需要的驱动特性。