网站建设之如何分析竞争对手

营销推广的数据运营，有的朋友可能懂得它的作用，但是不清楚它的概念，其实简单来讲，数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息作为商品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。而且，当我们有了足够的数据之后，我们可以不再依赖主观判断，而让数据成为公司里的裁判。理想情况下，如果我们能够追踪一切数据，那么我们所有的决策都可以理所当然地基于数据。在企业中，我们从整体战略到目标设定，到驱动商务运营的方法，最后采用一定的度量来衡量数据运营的效果。这就是概念，那么就让创新互联来告诉你营销推广少不了的数据运营！

一、数据分析

对于市场、运营这些同学来说，基本的数据运营是要会的。比如，我们发现某的用户量跌了20%，这个时候肯定不能放着不管，也不能仅仅凭借拍脑袋去做决策，而是要查一查这个问题出在哪。

这个时候，只看一个宏观的数那是远远不够的，我们还要对这个数据进行切分，按地域、按渠道，按不同的方式去追查，看到底是哪少了，是整体少了，还是某一个特殊的渠道独特的地方它这个数据少了。分析了原因，才能针对性地找到解决办法。现在越来越多的公司都选择用数据驱动来辅助制定决策。

二、数据处理的流程

数据分析没有那么难，可以分成一个一个数据金字塔，自底向上的是三个部分：个部分是数据采集，第二个部分是数据建模，第三个部分是数据分析，我们来分别看一下。

1、数据采集

首先来说一下数据采集，好的数据源我觉得就是两个基本的原则，一个是全，一个是细。

全：就是说我们要拿多种数据源，不能说只拿一个客户端的数据源，服务端的数据源没有拿，数据库的数据源没有拿，做分析的时候没有这些数据你可能是搞不了的。另外，大数据里面讲的是全量，而不是抽样。不能说只抽了某些省的数据，然后就开始说全国是怎么样。可能有些省非常特殊，比如新疆、西藏这些地方它客户端跟内地可能有很大差异的。

细：其实就是强调多维度，在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。比如：像where、who、how这些东西给它采集下来，后面分析的时候就跳不出这些能够所选的这个维度，而不是说开始的时候也围着需求。根据这个需求确定了产生某些数据，到了后面真正有一个新的需求来的时候，又要采集新的数据，这个时候整个迭代周期就会慢很多，效率就会差很多，尽量从源头抓的数据去做好采集。

2、数据建模

有了数据之后，就要对数据进行加工，不能把原始的数据直接暴露给上面的业务分析人员，它可能本身是杂乱的，没有经过很好的逻辑抽象的。这里就牵扯到数据建模。首先，提一个概念就是数据模型。

许多人可能对数据模型这个词产生一种畏惧感，觉得模型这个东西是什么高深的东西，很复杂，但其实这个事情非常简单。在数据分析领域，特别是针对用户行为分析方面，目前比较有效的一个模型就是多维数据模型，“在线分析处理”这个模型。它里面有这个关键的概念，一个是维度，一个是指标。

维度比如城市，然后北京、上海这些一个维度，维度西面一些属性，然后操作系统，还有iOS、安卓这些就是一些维度，然后维度里面的属性。通过维度交叉，就可以看一些指标问题，比如用户量、销售额，这些就是指标。比如，通过这个模型就可以看来自北京，使用iOS的，他们的整体销售额是怎么样的。

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