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911成品人短視頻入口導(dǎo)航眾樂樂-第6集在線觀看-UU影院>

2026-06-26 05:35:41

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精選回答(9)

“運(yùn)營總監(jiān)需要什么數(shù)據(jù)分析工具”,這個(gè)問題我來解答,一方面是我本人剛好提供數(shù)據(jù)分析咨詢業(yè)務(wù),另一方面是今年已經(jīng)有3、4個(gè)同事跳槽去了互聯(lián)網(wǎng)公司,負(fù)責(zé)運(yùn)營管理方面的工作,尤其最近跳槽的一個(gè)同事,是項(xiàng)目組上的伙伴,去京東金融負(fù)責(zé)一個(gè)版塊,他的一些經(jīng)驗(yàn),剛好可以分享給你,對(duì)你有幫助的話,請(qǐng)點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)。


第一,運(yùn)營總監(jiān)的定位,運(yùn)營總監(jiān)屬于管理層,是一個(gè)執(zhí)行負(fù)責(zé)人的角色,因此,需要掌握的數(shù)據(jù)分析工具肯定不是趨勢(shì)圖、柱狀圖這樣的簡單對(duì)比分析,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析,但作為一名負(fù)責(zé)人,需要的是分析策劃,比如分析主題、維度、顆粒度等。


第二,運(yùn)營總監(jiān)的數(shù)據(jù)分析,是一種數(shù)據(jù)挖掘分析、屬于大數(shù)據(jù)分析的范疇,需要的是基于用戶畫像進(jìn)行分析,比如分析用戶的性別、年齡、偏好、地區(qū)、購買能力、購物習(xí)慣、購買歷史等,通過對(duì)用戶畫像進(jìn)行多維分析,對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)推送,這就是為什么我們?cè)陬^條上預(yù)覽過某個(gè)話題后,頭條會(huì)主動(dòng)推送相關(guān)內(nèi)容,再比如我們?cè)谀硨毶腺徺I某個(gè)商品后,打開瀏覽器后就會(huì)有相關(guān)產(chǎn)品信息進(jìn)行推送。


第三、運(yùn)營總監(jiān)不是大數(shù)據(jù)分析師,而且進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí),也不能指望某個(gè)人完成全部動(dòng)作,所以,在麥肯錫方法中就有一條非常關(guān)鍵的建議:“不要指望將大海煮沸”,某個(gè)人都只需要完成一部分工作就好,運(yùn)營總監(jiān)亦是如此,關(guān)鍵是掌握方法,在麥肯錫、埃森哲這樣的公司,我們習(xí)慣稱之為方法論,方法論是流程、是操作步驟、是方法工具、是拿來就可套用的行動(dòng)步驟。


作為一名咨詢顧問,最擅長的就是方法論了,一入職公司公司,就會(huì)有方方面面的方法論培訓(xùn),包括個(gè)人能力、專業(yè)業(yè)務(wù)等,比如麥肯錫公司的個(gè)人能力方面的方法論就有很多,比如金字塔原理教人如何結(jié)構(gòu)化、如何有邏輯的展示觀點(diǎn)、如何有效的與客戶溝通,再比如提問術(shù),培訓(xùn)新顧問做客戶訪談、如何準(zhǔn)備調(diào)研提綱、如何通過提問獲取需求和展示自己的專業(yè),再比如筆記術(shù),教人通過做筆記,如何在筆記中展示邏輯結(jié)構(gòu),如何在筆記中勾勒訪談的故事線和客戶語錄等。


第四、運(yùn)營總監(jiān)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,分享一個(gè)埃森哲公司的大數(shù)據(jù)分析的方法。

(1)埃森哲認(rèn)為,數(shù)據(jù)分析即從數(shù)據(jù)、信息到知識(shí)的過程,數(shù)據(jù)分析需要數(shù)學(xué)理論、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及計(jì)算機(jī)工具三者結(jié)合。

(2)數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)流程CRISP-DM為90年代由SIG組織(當(dāng)時(shí))提出,是已被業(yè)界廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)分析流程。

(3)數(shù)據(jù)分析框架

3.1數(shù)據(jù)特征探索:

3.2數(shù)據(jù)概率分布

3.3 相關(guān)性分析

3.4 常見分析方法

  • 分類與回歸

  • 聚類分析

  • 關(guān)聯(lián)分析

  • 時(shí)序模型

  • 結(jié)構(gòu)優(yōu)化


資源分享:

第一步:關(guān)注 + 點(diǎn)贊 + 轉(zhuǎn)發(fā) (只會(huì)埋頭下載而不轉(zhuǎn)發(fā)會(huì)被隨機(jī)拉黑);

第二步:

  • 如需麥肯錫方法論系列8個(gè)PPT可編輯源文件,私信發(fā)“2216”(資源包需打賞);

  • 如需埃森哲65頁大數(shù)據(jù)分析方法,私信發(fā)“2250”;


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日常盤點(diǎn),佛系推薦。

比起IT部門、銷售部門等其他部門,運(yùn)營總監(jiān)除了簡單的數(shù)據(jù)分析工具之外,還要學(xué)會(huì)一些用戶分析工具、統(tǒng)計(jì)分析工具等等,因此列了大約10個(gè)常用的工具,按照推薦指數(shù)排名,僅供參考。

————————正文開始————————

1、谷歌統(tǒng)計(jì)

推薦指數(shù):?????

適用場景:

  • 網(wǎng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具,定位是企業(yè)級(jí)客戶服務(wù)
  • 在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)上,分為內(nèi)容、社交、移動(dòng)、轉(zhuǎn)化和廣告分析幾個(gè)維度
  • 主要功能是可以對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站進(jìn)行訪問數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析,并提供多種參數(shù)供網(wǎng)站擁有者使用
  • 幫助用戶衡量銷售與轉(zhuǎn)化情況,了解訪問者如何使用自己的網(wǎng)站、如何吸引他們不斷回訪等

優(yōu)點(diǎn):

  • 使用起來很簡單,只需要在網(wǎng)頁上加一串代碼就可以了
  • 除了通用的流量統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞等還有一些特色參數(shù),比如電子商務(wù)轉(zhuǎn)換率、跳出率等等
  • 可以進(jìn)行強(qiáng)大的自定義報(bào)告,不僅是一個(gè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具,也存在細(xì)微的分析行為
  • 免費(fèi)

缺點(diǎn):

  • 功能上比較單一,只能進(jìn)行粗略的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
  • 主要適用于企業(yè)級(jí)角色
  • 基礎(chǔ)功能免費(fèi),但是深度分析功能十分昂貴,少說也得幾十萬美金每年
2、Excel

推薦指數(shù):?????

適用場景:

  • 一般的辦公需求下的數(shù)據(jù)處理工作;
  • 中小公司數(shù)據(jù)管理,存儲(chǔ)(很多國有企業(yè)都用);
  • 學(xué)校學(xué)生,老師做簡單的統(tǒng)計(jì)分析(如方差分析,回歸分析);
  • 結(jié)合Word,PowerPoint制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告;
  • 數(shù)據(jù)分析師的主力分析工具(部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師的輔助工具)

優(yōu)點(diǎn):

  • 容易上手;
  • 學(xué)習(xí)資源十分豐富;
  • 可以用Excel做很多事情,建模,可視化,報(bào)表,動(dòng)態(tài)圖表;
  • 幫助你在進(jìn)一步學(xué)習(xí)其它工具之前(比如Python,R),理解很多操作的含義;

缺點(diǎn):

  • 深入學(xué)習(xí)需要掌握VBA,難度還是很高;
  • 當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí),會(huì)出現(xiàn)卡頓的情況;
  • 到Excel2016版,在不借助其它工具的情況下,Excel數(shù)據(jù)文件本身能夠容納的數(shù)據(jù)僅有108萬行,不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集;
  • 內(nèi)置統(tǒng)計(jì)分析種類太簡單,實(shí)用價(jià)值不大;
  • 正版Excel需要付費(fèi),比如我用office365.每年需要支付300多塊錢
3、Tableau

推薦指數(shù):?????

專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具。

優(yōu)點(diǎn):

  • 官網(wǎng)提供很多學(xué)習(xí)文檔、案例、視頻等資源供用戶進(jìn)行上手學(xué)習(xí)
  • 支持進(jìn)行Iframe網(wǎng)頁集成
  • 內(nèi)置時(shí)序分析預(yù)測(cè)、聚類算法,可進(jìn)行簡單數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算處理
  • OLAP計(jì)算分析能力比較強(qiáng)大

缺點(diǎn):

  • 對(duì)計(jì)算機(jī)的硬件要求很高,部署十分復(fù)雜
  • 數(shù)據(jù)模型屬于寬帶模型,靈活性和拓展性比較差
  • 無法控制用戶查看的列級(jí)別的權(quán)限粒度,數(shù)據(jù)權(quán)限控制較差
  • 國內(nèi)主要是代理商提供項(xiàng)目實(shí)施和技術(shù)服務(wù),本土化稍弱,不如國內(nèi)廠商
  • 不能進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘
4、FineBI

推薦指數(shù):?????

專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具,特點(diǎn)是自助式。

優(yōu)點(diǎn):

  • 性能強(qiáng)大,在報(bào)價(jià)上有優(yōu)勢(shì),性價(jià)比最高
  • 簡單易學(xué),支持自助式數(shù)據(jù)分析,能應(yīng)用復(fù)雜多變的場景需求
  • 支持多數(shù)據(jù)源連接,對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的對(duì)接能力更強(qiáng)
  • 內(nèi)設(shè)多種數(shù)據(jù)挖掘算法,數(shù)據(jù)加工能力強(qiáng)大
  • 后期采用jar包升級(jí)換代,維護(hù)方便

缺點(diǎn): 輕量化的BI工具

5、Power BI

推薦指數(shù):????

專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具。

優(yōu)點(diǎn):

  • 基于ERP和財(cái)務(wù)帳套,內(nèi)置多種分析模塊
  • 面向ERP之上的數(shù)據(jù)分析,在應(yīng)用產(chǎn)品上更專業(yè)
  • 在數(shù)據(jù)建模上,支持實(shí)時(shí)和抽取模式,但不支持多數(shù)據(jù)源

缺點(diǎn):

  • 可視化程度很低
  • 不支持Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb的數(shù)據(jù)源連接
  • 對(duì)用戶的技術(shù)要求較高,學(xué)習(xí)成本較大
  • 計(jì)算分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力與同樣的FineBI相比起來較差
6、R語言

推薦指數(shù):????

使用場景:

通過擴(kuò)展的第三方R包,R能夠做的事情幾乎涵蓋了任何需要數(shù)據(jù)的領(lǐng)域。

優(yōu)點(diǎn):

  • 數(shù)據(jù)清洗與整理;
  • 網(wǎng)絡(luò)爬蟲;
  • 數(shù)據(jù)可視化;
  • 統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)(t檢驗(yàn),方差分析,卡方檢驗(yàn)等);
  • 統(tǒng)計(jì)建模(線性回歸,邏輯回歸,樹模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等);
  • 數(shù)據(jù)分析報(bào)告輸出(Rmarkdown);

缺點(diǎn):學(xué)習(xí)成本較大,對(duì)于營銷人員來說得不償失。

7、Python

推薦指數(shù):????

R語言和Python同為需要編程的數(shù)據(jù)分析工具,所不同的是,R專門用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,而科學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)分析只是Python的一個(gè)應(yīng)用分支,Python還可以用來開發(fā)web頁面,開發(fā)游戲,做系統(tǒng)的后端開發(fā),以及運(yùn)維工作。

優(yōu)點(diǎn):

  • 數(shù)據(jù)爬取,使用Python能夠很容易的編寫強(qiáng)大的爬蟲,抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù);
  • 數(shù)據(jù)清洗;
  • 數(shù)據(jù)建模;
  • 根據(jù)業(yè)務(wù)場景和實(shí)際問題構(gòu)造數(shù)據(jù)分析算法;
  • 數(shù)據(jù)可視化(個(gè)人感覺不如R好用);
  • 機(jī)器學(xué)習(xí),文本挖掘等高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘與分析領(lǐng)域;

缺點(diǎn):學(xué)習(xí)成本較大,對(duì)于營銷人員來說得不償失。

8、百度統(tǒng)計(jì)

推薦指數(shù):???

百度統(tǒng)計(jì)是百度推出的一款免費(fèi)的專業(yè)網(wǎng)站流量分析工具,能夠告訴用戶訪客是如何找到并瀏覽用戶的網(wǎng)站,在網(wǎng)站上做了些什么,有了這些信息,可以幫助用戶改善訪客在用戶的網(wǎng)站上的使用體驗(yàn),不斷提升網(wǎng)站的投資回報(bào)率。

優(yōu)點(diǎn)

  • 百度出品,技術(shù)上是值得信賴的,比很多國內(nèi)粗制濫造的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具要強(qiáng)得多
  • 指標(biāo)更為豐富一些,系統(tǒng)也比較穩(wěn)定
  • 百度統(tǒng)計(jì)在獨(dú)立IP數(shù)統(tǒng)計(jì)、訪客訪問軌跡、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)方面來說是優(yōu)于谷歌統(tǒng)計(jì)的

缺點(diǎn)

  • 雖然號(hào)稱免費(fèi),但其實(shí)只是開放給百度聯(lián)盟等一些限制用戶
  • 功能上大多局限于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),不像谷歌一樣可以進(jìn)行用戶分析
9、HeapAnalytics

推薦指數(shù):???

HeapAnalytics是國外一款很犀利的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具,其中的一大特異之處是讓任何完全不懂技術(shù)的“普通人”,也能夠輕而易舉的監(jiān)測(cè)到任何我們想監(jiān)測(cè)的東西。

優(yōu)點(diǎn):去技術(shù)化、無埋點(diǎn)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、可視化配置;

缺點(diǎn):因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)服務(wù)本身在技術(shù)層面做了大量的處理與資源分配,也導(dǎo)致其高級(jí)服務(wù)本身的價(jià)格也很高

10、Adobe Analtyics

推薦指數(shù):???

Omniture是最早采用頁面布碼方式進(jìn)行監(jiān)測(cè)的工具之一(可能就是第一),且最早按照SaaS方式提供服務(wù),也是最為被廣為采購的付費(fèi)工具,但定價(jià)并不夸張,跟谷歌分析很像。

優(yōu)點(diǎn):

  • 自定義能力上比谷歌分析要強(qiáng)
  • 價(jià)格優(yōu)勢(shì),定價(jià)也比較靈活,按照流量分階付費(fèi)
  • 本身就是整個(gè)Adobe Marketing Cloud(AMC)構(gòu)件的最關(guān)鍵最基礎(chǔ)的構(gòu)件

缺點(diǎn):

  • 需要強(qiáng)大的本地客戶支持
  • 如果沒有官方的幫助,你自己無法配置,而如果沒有配置好,功能基本上跟自己開發(fā)一個(gè)流量計(jì)數(shù)器差不多
  • 門檻高,如果光是復(fù)雜還好,主要是很多配置權(quán)限用戶并不擁有,需要官方權(quán)限

前提是運(yùn)營總監(jiān),說明不是數(shù)據(jù)總監(jiān)。運(yùn)營總監(jiān)的工作重心一定是以運(yùn)營體系的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)為核心,而數(shù)據(jù)分析是起到輔助的作用。這樣我們界定適合于運(yùn)營總監(jiān)的數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)該有幾個(gè)特點(diǎn):

1、它應(yīng)該不是專業(yè)技能要求特別強(qiáng)的,需要會(huì)計(jì)算機(jī)語言為基礎(chǔ)的就pass掉了,一個(gè)運(yùn)營總怎么可能花時(shí)間去學(xué)個(gè)計(jì)算機(jī)語言呢!

2、它應(yīng)該是特別好上手的那種,就是非專業(yè)人士能迅速掌握用起來的。

3、功能還得強(qiáng)大的,畢竟是總監(jiān)要分析數(shù)據(jù),跟基層員工的思考角度還不一樣,特別是運(yùn)營類涉及到的相關(guān)數(shù)據(jù)大量、復(fù)雜,必須有給力的功能支撐才能產(chǎn)生價(jià)值

4、可視化呈現(xiàn)要好一點(diǎn),畢竟總監(jiān)是要匯報(bào)給老板或者董事局的,數(shù)據(jù)分析報(bào)告拿出手,圖表的展現(xiàn)就是第一門面。包裝的意識(shí)還是要有的。


所以結(jié)論就是去市面上找一些操作容易、功能強(qiáng)大、圖表顏值還得好的工具了。我做主管的時(shí)就候是照著這個(gè)思路找的,也用過幾個(gè),可以給大家說說。像東軟做的Dataviz,是用著比較順手的了。具體介紹我就摘抄下,自己懶得碼那么多字


DataViz數(shù)據(jù)可視化分析工具,不需要編寫代碼,也不需要任何程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ),用戶可以通過簡單的拖拽就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示與分析。DataViz使用簡單,但是實(shí)現(xiàn)的功能卻不簡單,上百種豐富的炫酷圖表,可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維度多層次分析。


然后上圖看下,先看些基本圖


各種數(shù)據(jù)分析好后,可以做成圖冊(cè),更亮眼:



重點(diǎn)就是操作起來簡單,拖拖拽拽的,看起來特別復(fù)雜的圖表,其實(shí)拼貼一下就能搞定了。操作面板基本本國人都可以分分鐘用起來。

運(yùn)營總監(jiān)需要什么做數(shù)據(jù)分析?我的答案是一個(gè)數(shù)據(jù)分析崗位專員!只要一個(gè)公司設(shè)置了運(yùn)營總監(jiān)的崗位,那就說明這個(gè)公司還是有一定規(guī)模和實(shí)力的,所以對(duì)于數(shù)據(jù)分析這種細(xì)致且耗時(shí)的工作,如果運(yùn)營總監(jiān)親自去做,簡直就是人才的浪費(fèi)。運(yùn)營總監(jiān)是需要制定公司戰(zhàn)略方向的,是需要運(yùn)用各種戰(zhàn)術(shù)來提高市場銷售額的,所以,數(shù)據(jù)分析這工作,還是安排專員來做最合適。

大多數(shù)回答不接地氣。

運(yùn)營總監(jiān)首先是要是公司核心業(yè)務(wù)專家。

做不到這點(diǎn)基本就是走人。做得到這點(diǎn),excel就是最好的數(shù)據(jù)分析工具。

其他數(shù)據(jù)分析報(bào)表工具,公司有什么用什么。關(guān)鍵是理解和定義數(shù)據(jù)的意義,其他什么工具都可以

運(yùn)營總監(jiān)的工作重點(diǎn)是運(yùn)營,需要快速了解數(shù)據(jù)間的關(guān)系。所以需要的數(shù)據(jù)分析工具一個(gè)是易用,讓非專業(yè)人士的上手更加簡便;另一個(gè)是直觀,即應(yīng)該圖形化、可視化地將數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來。 以下小趣針對(duì)各種側(cè)重方向,給大家介紹幾款還算好用的數(shù)據(jù)分析工具。


數(shù)據(jù)可視化:

俗話說,數(shù)不如表、表不如圖。我們數(shù)據(jù)分析時(shí),必定知道可視化的重要性。但往往我們總是局限在Excel默認(rèn)的那幾個(gè)圖表中。想分析更多維度的數(shù)據(jù)總是無從下手,下面小趣帶大家看看哪些可視化工具能幫我們把數(shù)據(jù)美化成直觀的圖表吧!


Echarts

Echats是百度出品的數(shù)據(jù)可視化工具,可以結(jié)合技術(shù)上對(duì)例程、代碼等進(jìn)行修改。把干巴巴的數(shù)據(jù)變成直觀可視的圖、表等。

特點(diǎn):提供的例程十分酷炫,從散點(diǎn)圖、折線圖到地理圖,適用于各行各業(yè)。可以幫助運(yùn)營者使用極低的學(xué)習(xí)成本,繪制出遠(yuǎn)強(qiáng)于PPT的可視化數(shù)據(jù)圖。讓你在同行、同事的報(bào)表中脫穎而出。


ANTV

ANTV螞蟻金服出品的數(shù)據(jù)可視化Lib包。功能和Echarts近似,致力于提供一套簡單方便、方便可靠,充分發(fā)揮使用者想象力的數(shù)據(jù)可視化分析工具。

特點(diǎn):類別更加豐富,適用于更多領(lǐng)域。但是因?yàn)榫W(wǎng)站部署的原因,訪問速度可能不是很理想。但瑕不掩瑜,我們平時(shí)使用阿里系產(chǎn)品,看到的酷炫、美觀的數(shù)據(jù)圖就來自ANTV庫生產(chǎn)的作品。這個(gè)庫的配色,設(shè)計(jì)更現(xiàn)代、更簡潔,適用于新興領(lǐng)域的行業(yè)運(yùn)營者。可以幫助您生產(chǎn)更美觀的可視化圖表。


數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來源:

有了可視化工具,我們就需要一些可靠的數(shù)據(jù)來源來讓我們的數(shù)據(jù)更有說服性,下面小趣介紹幾個(gè)權(quán)威的數(shù)據(jù)來源,讓他們幫你的報(bào)告立足于職場。


百度指數(shù)

百度指數(shù)基于百度搜索的數(shù)據(jù),建立各行各業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽。用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫檢索結(jié)果,每天更新“百度搜索指數(shù)”。從一定程度上,可以反映檢索關(guān)鍵詞的趨勢(shì)、相關(guān)領(lǐng)域、人群畫像等數(shù)據(jù)。

特點(diǎn):數(shù)據(jù)庫基于百度搜索結(jié)果,各行各業(yè)都有自己的關(guān)鍵詞指標(biāo)。對(duì)于粗略地理解一個(gè)關(guān)鍵詞的熱度,百度搜索是極為不錯(cuò)的選擇。


中國國家數(shù)據(jù)

權(quán)威的數(shù)據(jù)來源,由國家統(tǒng)計(jì)局負(fù)責(zé)維護(hù)和運(yùn)營。對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)管理者、社科研究者來說,這個(gè)網(wǎng)站是非常重要的數(shù)據(jù)來源。

特點(diǎn):按部門、按行業(yè)匯總了我國各個(gè)領(lǐng)域的權(quán)威統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。對(duì)于有數(shù)據(jù)溯源、reference需求的使用者來說,這里就是數(shù)據(jù)的終端、引用的終點(diǎn)。如果你的行業(yè)關(guān)乎第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè),那選擇國家數(shù)據(jù)(Nation Data)準(zhǔn)沒錯(cuò)。


世界銀行數(shù)據(jù)

這個(gè)數(shù)據(jù)庫來自世界銀行分享的各類報(bào)告。用戶可以免費(fèi)地使用公開的各類情報(bào)。數(shù)據(jù)分析角度多、數(shù)據(jù)量權(quán)威。

特點(diǎn):這是一個(gè)國際化的數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)粒度較大,但是可從宏觀角度來分析數(shù)據(jù)。如果你的行業(yè)涉及外貿(mào)、跨境電商等。就可以通過世界銀行來分析目標(biāo)客戶的所在地等數(shù)據(jù)。幫助運(yùn)營者在世界級(jí)的角度去做出決策。


騰訊移動(dòng)分析

這個(gè)工具提供API接口,幫助移動(dòng)程序開發(fā)者從后臺(tái)了解產(chǎn)品的用戶數(shù)據(jù)。UV、PV一應(yīng)俱全,對(duì)于大致了解應(yīng)用的各類指標(biāo)十分方便。

特點(diǎn):MTA為您的應(yīng)用(APP、H5和小程序)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析服務(wù),監(jiān)控版本質(zhì)量、渠道狀況、用戶畫像屬性及用戶細(xì)分行為,通過數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn),協(xié)助產(chǎn)品、運(yùn)營和市場決策。


目前平臺(tái)已累計(jì)接入超過150萬款應(yīng)用,覆蓋移動(dòng)設(shè)備超過50億,月活躍設(shè)備達(dá)12.6億,支撐數(shù)十萬開發(fā)者日常統(tǒng)計(jì)分析工作。


以上就是小趣為大家整理的數(shù)據(jù)分析工具,如果你也有更多的建議,歡迎在評(píng)論區(qū)與我交流。


以上工具,關(guān)注@趣玩好應(yīng)用,私信"數(shù)據(jù)分析"即可獲取。

我覺得運(yùn)營總監(jiān)需要的數(shù)據(jù)分析工具三個(gè)就夠了: excel,tableau,pathon。

Excel是最簡單的,最常用的。做數(shù)據(jù)分析很簡單,各種統(tǒng)計(jì)體表都能展示數(shù)據(jù)。

tableau算是中等難度的,可以多個(gè)維度分析,設(shè)計(jì)也美觀,操作難度不算太大。

python用來抓取數(shù)據(jù),要會(huì)程序語言,但是編程本就是運(yùn)營總監(jiān)的必備技能之一。

當(dāng)然還有很多其他的,比如百度還出來了echarts.國外有d3還有很多,不過我覺得三個(gè)組合就很實(shí)用了。




運(yùn)營總監(jiān)一定是核心業(yè)務(wù)專家

首先,如果運(yùn)營總監(jiān)還需要考慮使用分析工具來自己解決日常的數(shù)據(jù)分析問題,這個(gè)運(yùn)營總監(jiān)的定位我認(rèn)為就是有問題的,運(yùn)營總監(jiān)的定位應(yīng)該是企業(yè)核心戰(zhàn)略和決策層。


其次,運(yùn)營總監(jiān)的角色一定是圍繞業(yè)務(wù)與管理本身的,核心業(yè)務(wù)專家,數(shù)據(jù)只是用來去驗(yàn)證自己的思考,基于數(shù)據(jù)做出判斷和決策思路。


因此,數(shù)據(jù)分析工具不是運(yùn)營總監(jiān)這個(gè)層面的人去考慮的,這應(yīng)該是下面的人干的事情,運(yùn)營總監(jiān)要干的事情就是不斷的提出問題、設(shè)想和思考,具體數(shù)據(jù)怎么出來,工具怎么使用,怎么分析都是過程。


需要了解,到運(yùn)營總監(jiān)這個(gè)層面,看問題的角度不是單純的某一個(gè)部門、某一條業(yè)務(wù)線、某一個(gè)產(chǎn)品的問題,而是站在企業(yè)全局的角度去思考問題。這些數(shù)據(jù)的來源本身就分散在不同的系統(tǒng)、數(shù)據(jù)本身質(zhì)量可能就很差、數(shù)據(jù)源也是異構(gòu)的,從集合這些數(shù)據(jù)到最終達(dá)到能夠分析的標(biāo)準(zhǔn),這個(gè)過程絕非通過一個(gè)數(shù)據(jù)分析工具就能解決的,所以但凡讓運(yùn)營總監(jiān)自己用數(shù)據(jù)分析工具做分析,基本上就是瞎扯。


運(yùn)營總監(jiān)的定位

運(yùn)營總監(jiān)要干的事情:

  1. 完全了解企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo),每年重點(diǎn)的經(jīng)營目標(biāo),方向是什么 ?
  2. 在這些大的目標(biāo)和方向上,企業(yè)財(cái)務(wù)、人力、產(chǎn)品、服務(wù)等現(xiàn)狀是什么,企業(yè)目前這個(gè)階段最重要的是要解決什么樣的問題 ?
  3. 圍繞這些目標(biāo)和方向,我們的資源是否都匹配,如何利用有限的資源找出實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)和方向的路徑。
  4. 在實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)和方向的過程中會(huì)遇到什么樣的問題,如何解決 ?
  5. 如果上述這些問題都清楚了,接下來要干的事情是如何分解這些問題 ?
  6. 具體運(yùn)營的計(jì)劃是什么 ?
  7. 誰來執(zhí)行這些計(jì)劃 ?
  8. 如何評(píng)估這些計(jì)劃執(zhí)行的是好還是不好 ?
  9. 執(zhí)行的不好是什么原因,如何優(yōu)化 ?

所謂的數(shù)據(jù)分析工具,重點(diǎn)在于通過數(shù)據(jù)反饋企業(yè)經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn)的現(xiàn)狀,通過數(shù)據(jù)來定位問題和分析問題。

例如,2 中的現(xiàn)狀、業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀、目前遇到的問題要通過數(shù)據(jù)來反饋。

例如,8 中的執(zhí)行情況怎么樣,要通過數(shù)據(jù)來反饋。


除此之外,基本上都是圍繞企業(yè)的業(yè)務(wù)、管理、資源來深度思考的問題,而不是工具可以解決的問題。


沒有數(shù)據(jù)分析的支撐企業(yè)運(yùn)營的決策依據(jù)和思考深度可能會(huì)大打折扣,但是運(yùn)營總監(jiān)干的一定不是數(shù)據(jù)分析工具層面的事情。


涉及到數(shù)據(jù)分析的工具、數(shù)據(jù)取數(shù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量清洗處理、可視化報(bào)表設(shè)計(jì)開發(fā)等...這些事情誰去做 ? 商業(yè)智能 BI 顧問、數(shù)據(jù)分析人員這些專業(yè)與數(shù)據(jù)打交道的專業(yè)人員做的事情。



比如,在這個(gè)圖中集團(tuán)整體產(chǎn)品銷售收入整體正常,A 類主打產(chǎn)品沒有問題,B 類新進(jìn)入市場的產(chǎn)品從集團(tuán)層面沒有問題。但是一旦把這種產(chǎn)品結(jié)構(gòu)放入到區(qū)域性的市場就出現(xiàn)了問題:華北區(qū)域重點(diǎn)產(chǎn)品 A 半年銷售收入下滑近一半,B 類新進(jìn)入市場的產(chǎn)品逐步下滑,和集團(tuán)總體產(chǎn)品銷售趨勢(shì)以及其它幾個(gè)區(qū)域等都出現(xiàn)了嚴(yán)重的反向?qū)Ρ取?/p>


像這種情況,運(yùn)營總監(jiān)可能不僅僅要深入和銷售總監(jiān)進(jìn)行溝通,了解背后實(shí)際產(chǎn)生的原因,更要綜合從產(chǎn)品、市場、銷售等多個(gè)方面角度進(jìn)行分析,找出相應(yīng)的對(duì)策。


就不過多闡述了,把上面這張圖片的分析案例在這里共享一下:


如果你負(fù)責(zé)企業(yè)的運(yùn)營,從這張產(chǎn)品銷售圖里能分析出什么問題


在 BI 數(shù)據(jù)分析思路中有一個(gè)很重要的點(diǎn)就是結(jié)構(gòu)分析。從整體產(chǎn)品銷售中看不出有什么問題,集團(tuán)銷售收入在持續(xù)增長,主打產(chǎn)品 A 銷售額相對(duì)穩(wěn)定,新推出的產(chǎn)品 B 也在穩(wěn)步增長。這是第一層結(jié)構(gòu)分析,就是產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。


但一旦將產(chǎn)品結(jié)構(gòu)放入到區(qū)域結(jié)構(gòu)中再分析時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)比較嚴(yán)重的問題。華東、華南區(qū)域市場比較正常,和集團(tuán)產(chǎn)品銷售趨勢(shì)基本匹配,但仔細(xì)看華北市場就發(fā)現(xiàn)完全不同的趨勢(shì)了。
在華北區(qū)域主打產(chǎn)品 A 銷售下滑厲害,同時(shí) B。產(chǎn)品在最開始的時(shí)候沒有太大問題,但在短短半年銷售收入折半,這里面能反映出什么深層次的問題呢,分析思路是什么?


拋出銷售團(tuán)隊(duì)的動(dòng)蕩或者變化看主打產(chǎn)品銷售下滑,第一有沒有可能在華北區(qū)域的銷售渠道或者重要客戶丟失了,丟失的原因會(huì)不會(huì)是碰到的強(qiáng)勁的競爭對(duì)手,在產(chǎn)品方面、價(jià)格方面有比較大的競爭優(yōu)勢(shì),如果是這種原因的話問題就比較嚴(yán)重了。因?yàn)楦偁帉?duì)手的產(chǎn)品銷售模式可以在華北區(qū)域打開,也同樣可以復(fù)制到其它銷售區(qū)域,在未來的半年或者一年競爭對(duì)手會(huì)不會(huì)快速突破到其它區(qū)域性市場?如果是這樣就意味著在未來集團(tuán)的產(chǎn)品銷售收入增長將收到嚴(yán)重挑戰(zhàn),不得不警惕這種變化。


第二,B類產(chǎn)品剛開始的時(shí)候還可以,但之后越來越難打開市場,是否存在一個(gè)問題就是 B 產(chǎn)品原來是依靠老客戶銷售,但之后越來越少,是否 B 產(chǎn)品在華北區(qū)域本身就存在強(qiáng)力的競爭對(duì)手?


第三,A 產(chǎn)品的下滑除了第一條潛在原因外,是否還存在在華北區(qū)域嚴(yán)重依賴了重要大客戶或者大渠道,是在這些方面出現(xiàn)了問題。如果是這個(gè)因素就需要深入分析以往銷售渠道和大客戶的構(gòu)成,銷售占比。如果是這種情況就不得不思考產(chǎn)品銷售依賴性的問題,嚴(yán)重依賴某特定渠道和大客戶,就會(huì)存在極大的風(fēng)險(xiǎn),下一步應(yīng)該怎么辦,值得思考。


結(jié)合以上思路和觀點(diǎn)就明白下一步要干什么了? 分析華北區(qū)域客戶構(gòu)成、銷售渠道構(gòu)成,到底是在哪個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題?


同時(shí)也要關(guān)注市場和競爭對(duì)手的變化,是否存在像上面所提到的問題,如果是就必須提到集團(tuán)銷售層面來整體應(yīng)對(duì)找出解決辦法和調(diào)整思路。


最后,要說的是商業(yè)智能 BI 與數(shù)據(jù)分析他們的定位是分析問題和定位問題,最終仍然是回到業(yè)務(wù)和管理。做出了分析,看了圖表只是放在那里睡覺,而不去通過這種異常的數(shù)據(jù)去思考更深層次的問題,BI 和分析的價(jià)值也就停留在好看而已。


其實(shí),這個(gè)案例還可以深入的和生產(chǎn)計(jì)劃排產(chǎn)結(jié)合起來思考。華北區(qū)域的反饋是產(chǎn)品賣的不好,不用過多生產(chǎn)了,趕緊清庫存了。其它區(qū)域和總部的反饋是買的好,趕緊加大投入生產(chǎn)了。


誰的意見更對(duì)呢?加大排產(chǎn),如果真的是碰到強(qiáng)勁的競爭對(duì)手打過來,后面打不過變成直銷產(chǎn)品積壓庫存怎么辦?如果減少排產(chǎn),但不是市場的原因后面買的很好,臨時(shí)采購要增加不少成本,又怎么辦?

分析即思考,思考即分析,科學(xué)決策需要全面的看問題,這就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的價(jià)值。

用minitab,很不錯(cuò)!

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