但是从我们的观察来看，0-3 岁的运营中，真正懂数据分析的并不多。

甚至可以说绝大多数在做“假”数据分析：

首先，数据分析只是用在复盘环节，并且只是展示数据。每次做总结时，才把数据罗列一下，看似分析了一大串，实际上对业务已经没啥帮助。

其次，数据解读只停留在表面。最常见的就是做 KPI 的趋势图，观察一下异常数据，然后开始分析原因可能是什么。

最后，“分析”完数据之后，压根没有用上数据思维来解决问题。通过异常数据“分析”出原因后，不知道用什么解决方案，最后只能“拍脑袋”做决策。

这样的“数据分析”，你还是别做了！

长期以往，你用数据分析解决问题的能力很难有所提升，每次都是一做三不知：

不知道分析什么数据

不知道怎么分析数据

不知道怎么用数据分析结果解决问题

想要成为高薪运营

你必需掌握这样的数据分析能力

那么高薪运营需要具备的数据分析能力，究竟是怎么样的呢？

简单说，是能够定位问题，并高效解决问题。有逼格点的说法，是能够用数据驱动业务增长。

这就要求我们在数据分析时能做到以下几点：

第一，有结构化的数据分析思维。

① 能够对业务流程进行梳理，明确核心指标。

不论你是做活动策划、做内容运营、做用户运营，还是做渠道运营，做数据分析的第一步都是梳理业务流程，这样才能把零散的指标串联起来，从而能用全局的视角来发现核心指标。

② 能够根据业务流程，把核心指标拆解成多个可执行的指标。

指标拆解并不是简单地“做加法”，你需要根据业务流程，用“乘法逻辑”把一级指标拆成二级、三级……直到拆出可以直接行动的指标。

比如渠道同学要完成 10 万的销售额，不是直接分配哪个渠道卖多少，可以先把销售额拆成流量 X 转化率 X 客单价，然后进一步往下拆解。

③ 能够对数据字段进行加工。

在数据分析过程中，如果没有数据能用，你还需要对更基础的数据字段进行加工处理，把它们变成可衡量的数据指标。

比如做用户运营的同学，采集到用户信息字段和行为字段后，可以用用户分层、用户分群、FRM 用户价值分析、用户忠诚度分析等方式对数据字段进行加工，通过基础数据，对用户的购买潜力以及流失概率进行量化。

第二，能够制定指标报表-做出指标预测-观察指标状态

再次强调，数据分析绝对不是在复盘阶段才需要做的，而是在业务开展的过程中持续观察、持续优化，因此需要你能够制定指标报表，并且做出指标预测，进而观察指标状态。

以某活动为例

第三，能够根据数据结果做出运营决策

一般来说，可以采用推演复盘法，拿预设的活动指标和实际的指标做对比，即可非常快速地知道业务的问题所在。

对于异常的数据指标，可以采用鱼骨图分析法挖掘产生这项数据结果背后的原因，最后给到针对性的解决方案。

梳理业务流程-制定指标报表-做出指标预测-观察指标状态-做出运营决策，这是运营必须掌握的数据分析流程。但是 3 岁甚至 5 岁以下的运营同学，很少有意识去系统学习数据分析，更别提真正掌握了。（更多优质资源请移步的公重号：学习资源共享中心）