编辑导语：作为一名用户运营，需要具备一定的数据处理的能力，才能更好地胜任后续的工作，制作更加有效的运营策略，实现良好的转化效果。作者以用户运营场景为例，谈谈用户运营应当如何做数据分析，希望对你有所帮助。
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嗨喽，大家好：
我是婷婷，距离上次发文已经过去了半个多月了，最近婷婷被各种数据折磨得非常头秃。当然，我变秃了也（没有）变强了。在这过程中，也算是经历了运营人处理数据的各种苦与痛，所以想趁着自己前段时间的经历来和大家简单地探讨下运营人该如何进行数据分析。
可能很多人一听到数据分析就头疼（我也是，头秃），天生不善于和数据打交道。本想着毕业之后再也不用接触各种数字相关的东西了，却没想到走上了运营之路，和数据更是难舍难分，想要离开也不行。所以，今天就来和大家聊聊运营人该如何去进行数据分析才是最高效的，才能更好地为业务服务。
一般说来，用户运营和产品运营对于数据分析的需求比较高，毕竟很多想法和思路需要从数据中得到一些结论，从而后续更好地去执行和实施自己的想法，同时也需要根据以往的数据模型很好地去进行数据估算。内容运营虽然也需要数据分析，但是相对来说，更加依靠直觉和经验，内容这种东西很难去直接地量化评估。当然，能做好数据分析，其实能为内容的生产和分发加不少分。
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所以下边我和大家聊的更多的是针对用户运营的场景，作为用户运营，该如何去进行数据分析。
一、数据分析分析的是什么？数据分析分析的到底是什么？在不同的场景下，数据分析可能会有所不同。一般来说，作为用户运营的数据分析，可能会分为以下几种：
1. 人群探寻类分析这一类分析更加侧重用户的特征分析，希望能从某一类人群的特性中找到共性，从而更好地理解这些用户。我们常见的xx人群用户画像分析、活动人群分析等。
这一类分析的核心用户就是某些用户的特殊性，从而更好地指定用户运营的策略。比如，我们想针对会员用户的续费去进行分析，就会针对性地去看到期续费用户和到期没有续费用户之间的差别，看看中间是哪些因素在影响着用户的续费，用户更倾向于在什么时间节点什么场景下去完成续费这个动作，从而后续通过策略更大化地影响未续费的用户。
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人群流失预警也是同样的道理，通过流失用户在平台上的最后一次行为去分析流失用户在平台上预流失前的行为特征（当然这类用户分析可能需要通过建模等一系列操作），从而通过运营策略更好地影响这批用户。
2. 策略/活动效果分析这一类的分析就比较偏向于纯数字类的分析了。上了什么样的策略，策略曝光了多少人群，这些人群的转化效果怎么样，比原来提升了多少。
这一类分析的关键是需要明确口径和取数字段，什么时间段在哪张数据表里去取什么样的字段。
当然，这一类分析一般会和人群分析结合起来一起去看，人不同的用户对于策略的不同反应程度。当然，如果只需要一个最终的数据结果，那么只取数也完全足够了。
3. 某类特殊场景的探寻我们自己在使用产品的过程中，可能会发现某一类特殊场景还存在一定的运营空间。所以针对这一类的特殊场景，我们就需要去看这一类特殊场景覆盖的人群有多少，这一类人群的特点是什么。最好是结合后续想要给这部分用户制定的策略结合来看，看看这个策略的空间有多大。
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