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榮耀標識線上課程 | 致產品、運營人：別讓數據能力成為阻礙你進階的短板
本文為2年運營經驗、起點學院學員小瑾同學，在學習由前京東高級數據分析師、滴滴策略運營經理@Mani老師 親自帶班輔導的《15天入門互聯網數據分析》課之后的心得。希望大家從她的總結里也能有所啟發。
講真，不知怎么就進入了這所謂的十八般武藝都要會那么一丟丟的互聯網運營崗，干到現在已經由于年邁（其實是能力不足）逐漸力不從心……
這種力不從心的感覺很大程度上來源于在數據分析方面能力的弱勢。
工作到這個階段，已經越來越脫離純粹的執行，再加上現在數據驅動是大勢，很經常需要我自己拿著一堆業務數據去分析判斷，目前的運營動作是不是存在著哪些問題、這個方案是否有效、下個方案如果要改進應該怎么做……也經常需要提交報告，向領導匯報自己基于各項數據情況的分析和思考。
這個時候，問題就來了：
- 接觸的數據量太多，完全抓不住關鍵指標，更不要說找角度提供策略建議了（已卒！還談什么運營優化…）
- Excel日?？ㄋ懒私庖幌?，已經不指望工作效率提升了（office 二級拿了93分的我依舊伏地痛哭）
- 日報、周報、活動復盤等等數據報告，每次要么堆一堆字寫得又臭又長，要么就是完全不知道從哪里入手寫（被老板用恨鐵不成鋼的眼神反復掃射N次……）
就像是有一層迷霧把我困住了，我怎么都找不到前方的路。但這個問題總得解決吧！所以，為了找到路，我搜了N多的數據分析課程，希望能順利抱上大腿，給我指條明路……在經過多方比較之后，最終選擇了Mani老師的數據分析入門課。
深諳賣課套路的我最初被這門課吸引，是因為看到課程內容非常地接！地！氣！！剛好能滿足我自己在數據分析方面遇到的問題：
- 老師會系統性地講解數據分析的方法，教我們怎么拆解關鍵指標，怎么搭建數據分析的體系；
- 課程內的Excel教程不是傳統的堆砌一堆Excel功能講解的教程，而是基于我們日常工作經常會用到的一些數據處理操作、核心函數、圖表來講解；
- 老師有講到不同類型的3類工作上常用的數據報告的要點，之后寫日報、周報、活動復盤啥的，馬上就能用上。
更讓我覺得大有啟發的是，課程里，Mani老師還分享了基于自己親身工作經歷的多個內部案例，教我們要怎么用數據去驅動運營的優化。
除此之外，課程的學習模式恰好也是我所喜歡的：
- 15天的集中學習有提供完整的學習規劃，每天都有班主任和助教揮著小鞭子提醒我們看課；
- 課程本身是視頻課程，每天學習的時間非常靈活，尤其適合我這種加班黨；
- 遇到不懂的問題，小本本記下來，向老師提問，老師都會非常細致地解答；
- 班級群里的學習氛圍也很好，大家有什么問題拋在群里，總是能引發一波認真的討論，大神們也不吝惜分享自己的學習成果。
在課程結束后，我試著用學到的邏輯樹方法和漏斗法對目前負責業務的轉化率和復購率做了一次整體性地分析，明顯感覺到自己的思路非常清晰了。我又按照老師所講的AARRR模型的分析角度做出了一些策略優化建議，在用戶方向上做了一些細微運營調整，驗證后發現數據得到了明顯的提升。
回顧整個課程，我不敢說百分百完全消化了老師講解的內容，或是能始終清楚地記得老師講的每一個點。但是提煉出的數據分析底層思維卻是可以讓我一直記住，并在之后的工作中被使用的。
我覺得數據分析實際上還是思考和分析最為關鍵。數據的作用在于驗證思路是否正確，提供決策依據，同時也可以檢查和衡量一些運營策略的效果。
不管是運營模型，方法，數據維度還是數據指標的選擇，其本質都是基于業務和邏輯，底層思維邏輯都是對問題的拆解。
比如，當我們想提升用戶復購率的時候，也需要先理解業務，也就是影響復購率的因素有哪些。以京東到家的無人零售柜為例：
- 第1層包括內在因素和外在因素。內在因素例如產品的使用體驗/功能板塊等等，外在因素例如用戶，竟對，市場環節，天氣等等。
- 第2層是把第1層的因素具體化，找出影響權重大的。比如用戶行為，屬性，偏好等。
- 第3層是進一步的拆分。比如用戶行為影響最大，那么要對用戶行為再進行分組。像是以購買產品類型不同作為分組依據，分出零食買家，飲料買家，解餓買家等。然后根據復購率指標進行分組對比找出差距，從而確定運營解決方案。
- 第4層是問題的精細化。不再考慮復購率這個籠統層面，直接考慮上一層問題里得到的結論。比如第3層問題得到的結論是，要提升大家買飲料的概率。
那么如何提升大家買飲料的概率呢？繼續拆分買飲料的影響因素：冰箱，天氣，優惠力度等：分析冰箱的時候也需要調用數據，比如有無冰箱分組對比買飲料的用戶數占比總用戶數，驗證冰箱的影響因素。
驗證完成后開始執行方案，最終提升復購率。
雖然自己在15天里為了肝課程做作業各種熬夜，但結果還是很值得的。雖然這次學習只是一個開始，后續還需要不斷地通過實踐，反復地把老師講的知識應用、總結，形成我自己的一套方法，但在這段迷途里能得到這樣的指引和收獲，已經非常讓我欣喜了。
謝謝Mani老師和起點學院，也謝謝堅持完成學習的自己。
產品、運營新人如何快速提升數據能力？
想和@小瑾同學一樣快速提升數據分析能力？這個15天數據分析入門計劃你不能錯過!
起點學院聯合滴滴策略運營經理，前京東高級數據分析師@Mani，發起《15天入門互聯網數據分析》學習計劃。
通過學習，你不僅可以掌握數據分析基本的方法和Excel工具，更能通過導師自身多個數據驅動運營的真實案例，掌握數據驅動產品、運營優化過程中的要點，建立數據意識。
12月20日開課，人人都是產品經理社區粉絲憑優惠碼可享受專屬優惠，詳見文末。
全新升級數據分析入門課，15天你將收獲
- 1套方法：系統化學習數據分析的工作流程和方法；
- 1個工具：學會使用excel完成基本的數據分析操作；
- 1份報告：掌握不同場景下，日常的數據報告的寫作方法。
第一周學習內容
數據分析是從目的出發指向有效結論的分析過程：
- 從一個運營方案的復盤，帶你認識數據分析；
- 從入門到專業，做好數據分析必不可少的7大能力；
- 從外包配送案例說起，詳解數據分析的流程。
開始數據分析前，這些準備必不可少：
- 分清數據類型：定性數據與定量數據；
- 最常使用的3類數據收集方法；
- 偵別異常數據，讓數據更可靠。
如何構建全面的數據分析體系？
- 6類常用數據分析指標，多維度衡量產品、運營現狀；
- 4大指標拆解方法，讓問題化繁為簡；
- 6個常用數據分析框架，告別“不會分析”和遺漏重要數據；
- 5大數據分析方法，破解藏在復雜數據后的問題和機會。
快速實現數據分析，其實Excel就夠了
- 5個常用數據處理操作：導入、拆合、清洗、轉化、 計算；
- 數據透視表和VLOOKUP函數，做數據分析的必備利器；
- 9大圖表，讓數據的展現更直觀。
第二周學習內容
如何使用數據驅動運營優化？
- 案例：電商的渠道投放效果分析；
- 案例：優惠券使用效果分析；
- 案例：旅游電商的轉化率漏斗數據分析；
- 案例：新零售的用戶留存分析；
- 案例：通過商品分析，優化商品結構。
容易被忽略的最后一步，呈現一份優質的數據報告：
- 4大要點，快速寫出一份優質數據報告；
- 2個案例，優質的數據報告是這樣誕生的。
實操練習：
- 綜合應用所學知識，根據指定場景完成數據的整理、分析；
- 提出合理的建議并完成相應報告的撰寫。
資深導師全程帶班
課程更適合這樣的你
- 數據分析零基礎的產品經理、運營、市場人：幫助系統性建立數據分析基本框架及方法，學會用Excel常用功能做數據分析，掌握數據驅動運營的要領；
- 意向成為數據分析師的零基礎學員：建立互聯網數據分析的基礎知識框架。
報名方式
開課時間：12月20日
課程原價：499元
粉絲使用專屬優惠碼，僅需269元
【優惠碼】sj122（僅50名，先到先得）
點擊右側鏈接，了解詳情，報名課程>http://996.pm/75J0p
咨詢聯系班主任小艾（微信id：qdxy666）
（起點學院普通會員報名，僅需249元，起點學院高級會員可免費參與。起點學院會員是什么？戳這里了解>https://vip.qidianla.com/member.html）
系統化入門，建立數據思維
學習期：2018年12月20日-2019年1月4日
15天=視頻自學+作業/測驗鞏固+導師答疑+社群互動
- 視頻自學：學習時間靈活，便于隨時暫停、反復觀看，記錄課程重點；
- 作業/測驗：及時檢驗學習效果，將所學知識用起來，真正把老師的經驗變成自己的知識；
- 導師答疑：集中答疑，大作業統一講評，幫你掃清學習障礙；
- 社群互動：班主任、助教督促學習討論，結交優秀的同行者，相互激勵成長。
學習獎勵
- 完成所有學習任務的同學，可獲得起點學院紀念電子證書一份；
- 在學習期內完成全部學習任務，并在大作業評選中獲得優秀的同學，還可獲得人人都是產品經理社區&起點學院實物紀念禮。
購買須知
- 課程購買后1年內可不限次回放，報名后未在學習期內完成學習，仍可繼續觀看視頻；
- 課程具體安排可能微調，以開班后的實際安排為準；
- 課程屬于虛擬服務，開課后不支持退款，請諒解；
- 課程設有班級微信群，報名后請登錄起點學院app或PC端登錄vip.qidianla.com，進入課程公告中根據提示找班主任報道。
你離掌握高薪產品、運營必備的數據能力，還差一個立即報名
開課時間：12月20日
課程原價：499元
粉絲使用專屬優惠碼，僅需269元
【優惠碼】sj122（僅50名，先到先得）
點擊右側鏈接，了解詳情，報名課程>http://996.pm/75J0p
咨詢聯系班主任小艾（微信id：qdxy666）
（起點學院普通會員報名，僅需249元，起點學院高級會員可免費參與。起點學院會員是什么？戳這里了解>https://vip.qidianla.com/member.html）
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