运营数据分析的思路据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点；通过某一个关键节点的转化率或数据占比的分析。针对数据分析的问题，再对数据指标进行确定以及拆分。

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一、用户路径数据分析

基于用户路径的思路是分析用户的操作行为，根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途。如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App运营设计的优化与改版等。通过分析用户的路径行为，得出的典型路径，对典型路径针对性的优化。

二、运营节点数据分析

通过某一个关键节点的转化率或数据占比的分析，如一个电商app，加入购物车到下单成功的数据转化率分析，优惠券使用率分析，关键节点的数据分析可通过增加辅助功能进行优化分析，如支付转化率的提高可以加入倒计时/有xx人同时在抢等，促使尽快完成支付。

数据分析步骤

 

在做数据分析之前要清楚数据分析针对的问题是什么？为了弄清楚某个页面的到达率？知道用户行为路径的整体转化率？想要计算订单用户的转化率？

针对数据分析的问题，再对数据指标进行确定以及拆分，比如订单用户的转化率的定义为订单用户/全体用户，那么订单用户转化率的指标就拆分为订单用户及全体用户，如果订单用户的转化率定义为订单用户/访问用户，这个时候订单用户转化率的指标就拆分为订单用户及访问用户。

数据指标的分析为了让运营或业务更好的发展服务的，了解到某个数据指标的变化趋势之后，对运营的实际意义是什么。在做数据分析之前就应该要想明白，再基于这个目的，确定分析范围。只有把范围确定清楚，数据分析的结果精准指导运营的改进和解决实际问题。

三、常用的数据分析方法

1、AHP层次分析法

层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。但AHP层次分析法会受人的主观判断影响，不同的人的权重分配不同时，可能得到的结果会相差较大，该分析方法存在一定的不客观性。

2、杜邦分析法

杜邦分析法的核心思路是把问题一层层分解，直到反映出最根本的问题为止。用杜邦分析法会使清晰的找到影响结果的原因，特别对一些多个因素都会影响到的数据，是非常有效的分析方法。

3、漏斗分析

流程式数据分析，能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。现所有互联网运营、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗，需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多，第二是关注流失的人都有哪些行为。

基于数据找到问题改进跟踪，找到最优的解决方案，数据分析的目的是通过后期的效果跟进及前后数据对比，验证方案的效果。数据分析是运营工作的重要组成部分，依据数据变化来调整运营。如何进行数据分析，分析数据，根据数据制定改进方案，在数据中找答案。

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