“大數(shù)據(jù)”時代，在商業(yè)、經濟及其他領域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。大數(shù)據(jù)時代的來臨會讓互聯(lián)網走到一個奇點，但是只知道怎么看數(shù)據(jù)還是不行，得熟悉這些數(shù)據(jù)拿到手上之后怎么去用它，怎么讓數(shù)據(jù)顯示出來它本身的威力來。億恩IDC就和大家談談如何用數(shù)據(jù)？

第一個部分，是看歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

以社區(qū)中的活動和電商中的促銷為例，這些都是常見的活動，活動做得好的話有意想不到的效果。在做這樣的活動，最好是拿到前一個月或者兩個月的歷史數(shù)據(jù)。對電商來說，從這里面要去分析各個品類的銷售情況，那個品類銷量最大，那個品類銷量最小，每月或者每周的平均增長率和符合增長率是多少。通過原始數(shù)據(jù)把上面的這些指標分析出來之后，就可以看到哪些品類是優(yōu)勢品類，不用促銷就可有很大的量，哪些是弱勢的品類等等，這樣可以確定出來拿那個品類出來做促銷。對于內容社區(qū)也是一樣，我們要從內容分類，和內容類型兩個維度上去看，找到數(shù)量少類型單一的分類，對于這些分類下的內容數(shù)量及質量都需要提高。

第二部分，是從歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)端倪，找出問題所在。

我們在工作中，每天都會接觸到大量的數(shù)據(jù)，但是大部分看數(shù)據(jù)就流于表面了。例如對于社區(qū)來說，很關注總注冊用戶數(shù)，每日登錄用戶數(shù)，每日新用戶注冊數(shù)。這些數(shù)據(jù)不能說不可以看，但是更要看到最重要的數(shù)據(jù)點：每天有多少老用戶登錄、每天發(fā)布的內容中有多少能夠稱得上是優(yōu)質的精品內容，這兩個數(shù)據(jù)決定著說這個社區(qū)的質量怎么樣，對于內容社區(qū)來說，初期如果不重視質量建設，那么等用戶到50W、100W之后再去看質量，已經有點晚了。還有一個是市場部門用的會很多，在市場宣傳過程中，我們會有很多廣告和鏈接放出去，每天要監(jiān)測這些鏈接數(shù)據(jù)量，當出現(xiàn)數(shù)據(jù)波動非常大的時候我們應該怎么去做，是要看到鏈接放置的媒體出現(xiàn)了問題，是不是對方做活動突然吸引了大量的人來，還要去看到我們的著陸頁面，是不是吸引用戶點擊等等。數(shù)據(jù)就是我們的助手，幫助我們發(fā)現(xiàn)問題，同時順藤摸瓜找到問題的根源所在。這個能力是非常重要的，不管是不是做數(shù)據(jù)相關工作的人，都要能夠掌握。

第三部分，數(shù)據(jù)預測。

通過分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，那么則可實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動運營，驅動產品，驅動市場。例如，對電商來說，知道一年內每個月的各個品類的增長率，也清楚各月之間的影響情況，那么按照這個量就可預測未來月度里面交易量的增長情況，我們能夠達到什么樣的水平。同時，在某個大型活動完結之后，不是立即看數(shù)據(jù)，要看活動結束后一個月后的數(shù)據(jù)，這樣才能看到多少用戶是因為活動的獎品過來，活動結束之后就走了，為什么選一個月，因為在一個月內流失率什么的就一目了然了。

第四部分，學會拆解數(shù)據(jù)。

這個拆解數(shù)據(jù)在我看來有兩方面的維度一個是每年的數(shù)據(jù)指標怎么去分拆到每個季度，或者每個月，這個有點績效驅動的意思了。另外一個就是說每天產品的運營數(shù)據(jù)，推廣數(shù)據(jù)或者銷售數(shù)據(jù)有很多，要會對這些數(shù)據(jù)進行拆分，知道每個數(shù)據(jù)都是來自哪些方面，增高或者降低的趨勢是什么。

近幾年數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網領域非常受到重視，無論是社區(qū)型產品，工具類產品，還是電子商務，都越來越把數(shù)據(jù)作為核心資產。確實數(shù)據(jù)分析的越深，越能夠是在精細化的運營，在很多時候工作的重點才有據(jù)可依。但是要注意兩方面的問題：

1、不能唯數(shù)據(jù)論，數(shù)據(jù)有時候能夠反饋一些問題，但是也要注意到在有些時候數(shù)據(jù)并不能說明所有問題，也需要綜合各方面的情況整體來看。同時要有數(shù)據(jù)分析的思維，不僅僅是互聯(lián)網行業(yè)幾乎所有的行業(yè)每天都會產生大量的數(shù)據(jù)。所以最重要的是有這種數(shù)據(jù)粉絲的思維，知道怎么通過數(shù)據(jù)分析找出規(guī)律，發(fā)現(xiàn)問題，對將來做出預測及拆解。

2、找到適合自己產品的數(shù)據(jù)指標來。不同的產品特性，用戶使用習慣也都不一樣的，需要找到適合自己產品的指標參數(shù)而不是隨大流，不是簡單的PV、UV就可以了。例如對于內容型產品來說，每天的PV，UV是一個非常重要的指標。對于社區(qū)型網站來說，每天的登陸數(shù)據(jù)和進行有效操作的用戶則是需要關注的。而對于電子商務網站來說，訂單數(shù)及客單價是核心，但是于此同事轉化率和重復購買率則是需要同樣關注的。在移動互聯(lián)網上這種的數(shù)據(jù)參數(shù)更是多樣，最重要的是我們要學會通過自己用戶行為特征來找出界定產品健康程度的標準，這樣能讓我們更好地觀察自己產品的好壞。

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