数据运营的具体工作内容是什么？

看了上面的回答，其实都挺对的，但还是想补充一些。

对于数据操作，大多数互联网从业者都会有一些共同的想法。例如，如何选择正确的指标，如何正确收集数据，如何使用数据驱动操作。所以我们写了一本数据操作手册--方法、工具、案例》，这是 2017 年出的第 2 本电子书。

以下是电子书目录

在本电子书中，我们详细介绍了数据操作的相关概念、工具、方法和案例。通过本电子书，我希望帮助您建立一个正确、高效的数据操作系统。

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本书中有一篇专门介绍数据操作的文章。以下是全文。我希望它能帮助你。

数据操作的具体工作是什么？

数据操作到底是做什么的？他和数据分析有什么区别？...... 不知道操作的学生有没有想过这种问题。

在前一篇文章中，我们将数据操作分为两类，一类是狭义的数据操作职位，另一类是广义的数据操作。今天，我们招聘了100个数据操作职位JD例如，与大家分享数据操作岗位的具体工作是做什么的？

Part 1 | 数据操作是做什么的？

数据运营招聘100篇JD在文本的基础上，我们使用 R 分词并绘制词云。

不难看出，数据分析是数据操作的核心工作，下表显示了顶级关键词及其频率。

数据分析一词是100个 JD 出现106次，遥遥领先。其次是分析报告、提供数据、数据报告等词，这也表明提供数据报告和分析报告是数据操作的重要工作。建立数据指标JD中高频词汇，从数据操作岗位的具体职责一目了然。

综上所述，我们将其归纳为三个层次：数据规划、数据采集和数据分析：

1.数据规划：收集整理业务部门的数据需求，构建数据指标体系；

2.数据采集：收集业务数据，向业务部门提供数据报表；

3.数据分析：通过数据挖掘、数据模型等方式对业务数据进行深入分析；提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案。

Part 2 | 数据规划

数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚“要什么”。只有先搞清楚自己目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。

有两个重要有两个重要概念！

一、指标体系

指标（index），也有称度量（measure）。指标用于衡量具体的操作效果，如 UV、DAU、销售额、转化率等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中总结事件，从事件对应的指标。

以电子商务网站为例，分析选择指标的过程：

明确需求：网站的主要业务是商品销售，希望通过数据分析提高网站销售额；总结事件：用户购买是访问网站、浏览商品、注册账户、加入购物车、开始结算、支付等一系列关键事件的结果。相应的指标：不难得到公式，销售金额=访问流量*下单转化率*支付转化率*客单价。

通过以上分析，销售额为 OMTM(第一重要指标，One Metric That Metter）结论。同时，整个销售额的指标体系包括四个可操作的指标：访问流量、订单转化率、支付转化率和客户单价。

二、维度系统

维度是用来细分指标的属性，如广告来源、浏览器类型、访问区域等。选择维度的原则是记录可能影响指标的维度。

以电子商务网站为例，我们需要监控不同访问用户的访问来源（广告或自然流量）和平台（PC或移动终端)、活动(浏览购买频率)等。对于初创公司来说，最划算的方法是使用 SaaS 服务，通过第三方 SDK 获取多维数据。

磨刀不误砍柴！数据运营需要与业务部门(市场、销售、运营、产品等)不断沟通。).只有做好数据规划，下一步的数据收集和分析才能更有效率。

Part 3 | 数据采集

传统的数据收集是一件非常耗时、精力和人力的事情，这对许多企业来说是一个巨大的门槛。聪明的女人没有米饭很难做饭，数据收集的重要性是不言而喻的。数据操作应充分发挥数据收集和数据报告的责任。

一、数据采集

目前，埋点、可视化埋点、无埋点三种常见的数据采集方案。

1.埋点

埋点，又称打点，通过产品(网页，APP等）手动添加统计代码以收集所需的数据。要收集用户的注册数量，需要在注册按钮上加载相应的统计代码。Google Analytics这种方法用于谷歌统计、百度统计等工具。

由于工程量大、周期长、易漏埋、错埋，埋点已成为数据从业者的一大痛点。

2.可视化埋点

可视化埋点是埋点的延伸，用可视化交互代替手动埋点。这样可以降低用户使用的门槛，提高效率。Mixpanel 采用可视化埋点方案。

无论是埋点还是视觉埋点，数据操作都需要发挥承前启后的作用：收集业务部门的数据需求，撰写需求文件，并向工程部门提交埋点需求。

3.无埋点

无埋点颠覆了传统的先定义再收集过程，只需加载一个 SDK 可以收集所有用户行为数据，然后灵活定制和分析所有行为数据。用户行为数据分析产品 GrowingIO 采用无埋点技术方案。

与埋点方案相比，无埋点成本低，速度快，无错埋、漏埋。无埋点正成为市场的新宠儿，越来越多的企业采用无埋点方案。在无埋点的情况下，数据操作可以摆脱埋点需求的束缚，更多地投入业务分析。

二、数据报表

定期向业务部门提交数据报表是数据运营的工作之一，包括日报、周报、月报甚至年报。数据报表建立在数据指标体系的基础上，数据运营应该让这部分工作尽量自动化。

构建数据看板( Dashboard )是除了数据报表之外的另一项工作，数据看板往往与企业 有关BI 系统连接在一起，属于数据可视化的一部分。在资源充足的企业中，数据平台往往是自建的；对于中小企业来说，合理使用第三方数据工具是一个很好的选择。

上图显示 GrowingIO 流量概览板，自动显示相关数据指标。在数据采集和数据可视化方面，数据操作应善于使用工具来减少数据采集、数据清理和数据可视化的时间。

Part 4 | 数据分析

数据分析是数据操作的关键工作，数据规划和数据收集服务于数据分析。我们的最终目标是通过数据分析来定位问题，并提出解决方案来促进业务增长。

结合您的业务场景选择什么样的数据分析方法，下表总结了常用的操作数据分析方法。

与数据分析师不同，数据操作岗位削弱了对编程统计的要求，更加注重在现有工具的基础上灵活运用分析方法。一个好的数据操作必须及时发现和定位问题，并提出可行的解决方案。

本文作者 | GrowingIO 增长团队GrowingIO 是硅谷新一代基于用户行为的数据分析产品。数据采集不需要埋点，用户行为数据分析更专业。GrowingIO 官网立即注册免费试用。