開發一款APP，運營非常重要，對于運營數據分析，我們經常碰到以下問題：
面對異常數據經常出現“好像做了什么？好像發生了什么？所以可能造成了影響”的主觀臆測？
面對數據報表，不知道該怎么分析？不知道該分析什么？

數據分析作為運營最基礎的一項技能，你是否真正的將其價值發揮出來，合格的運營一定是數據驅動運營，而非運營驅動數據！

從單一維度到體系化的思考，是做數據分析必須做出的轉變！對于數據分析你需要有體系化的數據框架！

我們在考慮問題的時候都會遵循一個思路，即從宏觀到微觀，從全局到局部，數據分析也不例外。數據分析在產品運營中的地位在這里也無需多說，做數據分析一定要建立在對產品數據體系詳細了解的基礎上的，在做數據分析時候需要在心中建立起數據體系，產品數據維度體系由大到小可以分為宏觀數據、中觀數據、微觀數據三大層面。
 

在做數據分析時，我們需要結合自己的產品情況來做有用數據篩選。當然運營在提出具后臺需求時一定是基礎數據需求，常見的如用戶概況數據、PV數、UV數、UID數、啟動次數、留存率、跳出率、頁面訪問路徑等，很多運營人員在完善數據后臺需求時，提出一大堆數據，并且很多數據涉及到復雜的定義和計算，這樣只會增大后臺數據的運算壓力，對運營分析實際用出并不大，反而影響數據的查看效率。運營數據分析可根據后臺基礎數據結合Excel表格導出功能，以及借助第三方數據平臺來進行輔助分析，這樣不僅能夠降低后臺數據開發成本，也能大大提高數據分析效率。

做數據分析需要以目標為導向，學會做數據維度的逐級拆分，以結構化思維來做運營數據的全面的，系統性的分析。

在做產品運營的數據分析時，我們可以按照以下思路來進行：
1、確定數據分析目標
2、明確數據目標的關鍵影響維度拆解
3、找出不同數據緯度之間的關聯關系從而建立起數據關系模型
4、發現問題數據及出現原因
5、針對問題數據影響維度做相應的優化
 

數據分析更多的是要關注多個數據維度之間的相關關系，而不是單個數據產生的因果關系！通過影響關鍵指標的數據維度的關聯關系建立數據分析模型。

數據一定是比較理性和嚴謹的，所以我們需要理性的眼光來對待，當然運營產品的不同，我們需要的數據維度不同，做運營一定要學會給數據做定義，并且要保證其邏輯性和眼嚴謹性，要能經得起推敲。