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運營總監需要什麼數據分析工具?

“運營總監需要什麼數據分析工具”,這個問題我來解答,一方面是我本人剛好提供數據分析咨詢業務,另一方面是今年已經有3、4個同事跳槽去瞭互聯網公司,負責運營管理方面的工作,尤其最近跳槽的一個同事,是項目組上的夥伴,去京東金融負責一個版塊,他的一些經驗,剛好可以分享給你,對你有幫助的話,請點贊、轉發。

第一,運營總監的定位,運營總監屬於管理層,是一個執行負責人的角色,因此,需要掌握的數據分析工具肯定不是趨勢圖、柱狀圖這樣的簡單對比分析,需要進行數據挖掘分析,但作為一名負責人,需要的是分析策劃,比如分析主題、維度、顆粒度等。

第二,運營總監的數據分析,是一種數據挖掘分析、屬於大數據分析的范疇,需要的是基於用戶畫像進行分析,比如分析用戶的性別、年齡、偏好、地區、購買能力、購物習慣、購買歷史等,通過對用戶畫像進行多維分析,對用戶進行精準推送,這就是為什麼我們在頭條上預覽過某個話題後,頭條會主動推送相關內容,再比如我們在某寶上購買某個商品後,打開瀏覽器後就會有相關產品信息進行推送。

第三、運營總監不是大數據分析師,而且進行大數據分析時,也不能指望某個人完成全部動作,所以,在麥肯錫方法中就有一條非常關鍵的建議:“不要指望將大海煮沸”,某個人都隻需要完成一部分工作就好,運營總監亦是如此,關鍵是掌握方法,在麥肯錫、埃森哲這樣的公司,我們習慣稱之為方法論,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步驟。

作為一名咨詢顧問,最擅長的就是方法論瞭,一入職公司公司,就會有方方面面的方法論培訓,包括個人能力、專業業務等,比如麥肯錫公司的個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構化、如何有邏輯的展示觀點、如何有效的與客戶溝通,再比如提問術,培訓新顧問做客戶訪談、如何準備調研提綱、如何通過提問獲取需求和展示自己的專業,再比如筆記術,教人通過做筆記,如何在筆記中展示邏輯結構,如何在筆記中勾勒訪談的故事線和客戶語錄等。

運營總監需要什麼數據分析工具?

第四、運營總監如何進行數據分析,分享一個埃森哲公司的大數據分析的方法。

(1)埃森哲認為,數據分析即從數據、信息到知識的過程,數據分析需要數學理論、行業經驗以及計算機工具三者結合。

運營總監需要什麼數據分析工具?

(2)數據分析標準流程CRISP-DM為90年代由SIG組織(當時)提出,是已被業界廣泛認可的數據分析流程。

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(3)數據分析框架

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3.1數據特征探索:

運營總監需要什麼數據分析工具?

3.2數據概率分佈

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3.3 相關性分析

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3.4 常見分析方法

分類與回歸

聚類分析

關聯分析

時序模型

結構優化

運營總監需要什麼數據分析工具?

資源分享:

第一步:關註 + 點贊 + 轉發 (隻會埋頭下載而不轉發會被隨機拉黑);

第二步:

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

如需埃森哲65頁大數據分析方法,私信發“2250”;

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更多觀點:


日常盤點,佛系推薦。

比起IT部門、銷售部門等其他部門,運營總監除瞭簡單的數據分析工具之外,還要學會一些用戶分析工具、統計分析工具等等,因此列瞭大約10個常用的工具,按照推薦指數排名,僅供參考。

————————正文開始————————

1、谷歌統計

推薦指數:☺☺☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

適用場景:

網站數據統計工具,定位是企業級客戶服務在數據統計結構上,分為內容、社交、移動、轉化和廣告分析幾個維度主要功能是可以對目標網站進行訪問數據統計和分析,並提供多種參數供網站擁有者使用幫助用戶衡量銷售與轉化情況,瞭解訪問者如何使用自己的網站、如何吸引他們不斷回訪等

優點:

使用起來很簡單,隻需要在網頁上加一串代碼就可以瞭除瞭通用的流量統計、關鍵詞等還有一些特色參數,比如電子商務轉換率、跳出率等等可以進行強大的自定義報告,不僅是一個數據統計工具,也存在細微的分析行為免費

缺點:

功能上比較單一,隻能進行粗略的數據統計主要適用於企業級角色基礎功能免費,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:☺☺☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

適用場景:

一般的辦公需求下的數據處理工作;中小公司數據管理,存儲(很多國有企業都用);學校學生,老師做簡單的統計分析(如方差分析,回歸分析);結合Word,PowerPoint制作數據分析報告;數據分析師的主力分析工具(部分數據分析師的輔助工具)

優點:

容易上手;學習資源十分豐富;可以用Excel做很多事情,建模,可視化,報表,動態圖表;幫助你在進一步學習其它工具之前(比如Python,R),理解很多操作的含義;

缺點:

深入學習需要掌握VBA,難度還是很高;當數據量較大時,會出現卡頓的情況;到Excel2016版,在不借助其它工具的情況下,Excel數據文件本身能夠容納的數據僅有108萬行,不適合處理大規模數據集;內置統計分析種類太簡單,實用價值不大;正版Excel需要付費,比如我用office365.每年需要支付300多塊錢3、Tableau

推薦指數:☺☺☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

專業數據分析工具。

優點:

官網提供很多學習文檔、案例、視頻等資源供用戶進行上手學習支持進行Iframe網頁集成內置時序分析預測、聚類算法,可進行簡單數據挖掘計算處理OLAP計算分析能力比較強大

缺點:

對計算機的硬件要求很高,部署十分復雜數據模型屬於寬帶模型,靈活性和拓展性比較差無法控制用戶查看的列級別的權限粒度,數據權限控制較差國內主要是代理商提供項目實施和技術服務,本土化稍弱,不如國內廠商不能進行深度的數據挖掘4、FineBI

推薦指數:☺☺☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

專業數據分析工具,特點是自助式。

優點:

性能強大,在報價上有優勢,性價比最高簡單易學,支持自助式數據分析,能應用復雜多變的場景需求支持多數據源連接,對企業數據平臺的對接能力更強內設多種數據挖掘算法,數據加工能力強大後期采用jar包升級換代,維護方便

缺點: 輕量化的BI工具

5、Power BI

推薦指數:☺☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

專業數據分析工具。

優點:

基於ERP和財務帳套,內置多種分析模塊面向ERP之上的數據分析,在應用產品上更專業在數據建模上,支持實時和抽取模式,但不支持多數據源

缺點:

可視化程度很低不支持Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb的數據源連接對用戶的技術要求較高,學習成本較大計算分析能力和數據挖掘能力與同樣的FineBI相比起來較差6、R語言

推薦指數:☺☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

使用場景:

通過擴展的第三方R包,R能夠做的事情幾乎涵蓋瞭任何需要數據的領域。

優點:

數據清洗與整理;網絡爬蟲;數據可視化;統計假設檢驗(t檢驗,方差分析,卡方檢驗等);統計建模(線性回歸,邏輯回歸,樹模型,神經網絡等);數據分析報告輸出(Rmarkdown);

缺點:學習成本較大,對於營銷人員來說得不償失。

7、Python

推薦指數:☺☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

R語言和Python同為需要編程的數據分析工具,所不同的是,R專門用於數據分析領域,而科學計算與數據分析隻是Python的一個應用分支,Python還可以用來開發web頁面,開發遊戲,做系統的後端開發,以及運維工作。

優點:

數據爬取,使用Python能夠很容易的編寫強大的爬蟲,抓取網絡數據;數據清洗;數據建模;根據業務場景和實際問題構造數據分析算法;數據可視化(個人感覺不如R好用);機器學習,文本挖掘等高級數據挖掘與分析領域;

缺點:學習成本較大,對於營銷人員來說得不償失。

8、百度統計

推薦指數:☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

百度統計是百度推出的一款免費的專業網站流量分析工具,能夠告訴用戶訪客是如何找到並瀏覽用戶的網站,在網站上做瞭些什麼,有瞭這些信息,可以幫助用戶改善訪客在用戶的網站上的使用體驗,不斷提升網站的投資回報率。

優點

百度出品,技術上是值得信賴的,比很多國內粗制濫造的數據統計工具要強得多指標更為豐富一些,系統也比較穩定百度統計在獨立IP數統計、訪客訪問軌跡、實時數據方面來說是優於谷歌統計的

缺點

雖然號稱免費,但其實隻是開放給百度聯盟等一些限制用戶功能上大多局限於數據統計,不像谷歌一樣可以進行用戶分析9、HeapAnalytics

推薦指數:☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

HeapAnalytics是國外一款很犀利的數據統計工具,其中的一大特異之處是讓任何完全不懂技術的“普通人”,也能夠輕而易舉的監測到任何我們想監測的東西。

優點:去技術化、無埋點、實時數據、可視化配置;

缺點:因為統計服務本身在技術層面做瞭大量的處理與資源分配,也導致其高級服務本身的價格也很高

10、Adobe Analtyics

推薦指數:☺☺☺

運營總監需要什麼數據分析工具?

Omniture是最早采用頁面佈碼方式進行監測的工具之一(可能就是第一),且最早按照SaaS方式提供服務,也是最為被廣為采購的付費工具,但定價並不誇張,跟谷歌分析很像。

優點:

自定義能力上比谷歌分析要強價格優勢,定價也比較靈活,按照流量分階付費本身就是整個Adobe Marketing Cloud(AMC)構件的最關鍵最基礎的構件

缺點:

需要強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一個流量計數器差不多門檻高,如果光是復雜還好,主要是很多配置權限用戶並不擁有,需要官方權限


更多觀點:

前提是運營總監,說明不是數據總監。運營總監的工作重心一定是以運營體系的知識與經驗為核心,而數據分析是起到輔助的作用。這樣我們界定適合於運營總監的數據分析工具應該有幾個特點:

1、它應該不是專業技能要求特別強的,需要會計算機語言為基礎的就pass掉瞭,一個運營總怎麼可能花時間去學個計算機語言呢!

2、它應該是特別好上手的那種,就是非專業人士能迅速掌握用起來的。

3、功能還得強大的,畢竟是總監要分析數據,跟基層員工的思考角度還不一樣,特別是運營類涉及到的相關數據大量、復雜,必須有給力的功能支撐才能產生價值

4、可視化呈現要好一點,畢竟總監是要匯報給老板或者董事局的,數據分析報告拿出手,圖表的展現就是第一門面。包裝的意識還是要有的。

所以結論就是去市面上找一些操作容易、功能強大、圖表顏值還得好的工具瞭。我做主管的時就候是照著這個思路找的,也用過幾個,可以給大傢說說。像東軟做的Dataviz,是用著比較順手的瞭。具體介紹我就摘抄下,自己懶得碼那麼多字

DataViz數據可視化分析工具,不需要編寫代碼,也不需要任何程序設計基礎,用戶可以通過簡單的拖拽就可以實現數據可視化展示與分析。DataViz使用簡單,但是實現的功能卻不簡單,上百種豐富的炫酷圖表,可以實現數據的多維度多層次分析。

然後上圖看下,先看些基本圖

運營總監需要什麼數據分析工具?

運營總監需要什麼數據分析工具?

運營總監需要什麼數據分析工具?

各種數據分析好後,可以做成圖冊,更亮眼:

運營總監需要什麼數據分析工具?

運營總監需要什麼數據分析工具?

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

運營總監需要什麼數據分析工具?

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