如何进行数据分析

对一个运营者来说，数据分析的思路应该是先找到数据分析的目的，然后找准数据分析的维度，最终从数据分析中得出结论。

从运营中发现问题，从数据中找到问题的根源，提出解决问题的方案，再进行优化。

具体而言，数据分析可分为六步走：

第一，明确分析的目的和思路。

运营是靠目标驱动的，带有很强的目的性，同样，在数据分析时也应遵循这个原则。对数据进行分析，最终的目的是什么？想要解决什么问题？在这里，可以采用5W2H的方法来确认分析的目的和思路。

What：我的业务是什么？业务流程是什么？业务的核心指标是什么？其他指标是什么？数据分析的目的是什么？最终想要解决的是什么样的问题？用什么样的数据分析方式。

Why：为什么会出现这样的数据？原因是什么？理论依据是什么？后期应该如何推进？

Who：分析的用户群体是谁？他们有什么样的特征？出现这样的数据是否和用户群体的某种特性有关？

When：数据分析的日期是从什么时候到什么时候？中间采用了什么样的运营策略？

Where：数据出现在哪里？哪部分的数据？是否和位置有一定的关系？

How：如何进行数据分析？用什么样的数据分析方法最有效？

How much/long：数据分析所需要的时间和费用各是多少？用户在上面花费的时间是多少？从数据分析中，我们可以了解单个渠道的获客效率、转化率等。

第二，数据收集。(www.xing528.com)

收集运营数据，越详细越好，所以要求在前期进行数据统计的时候就有大局观，将后期可能会用到的数据尽可能多地收集起来，以方便后期进行数据分析。

对于新媒体来说，需要收集文章的标题、关键词、阅读量、转发分享量、每日涨粉量、掉粉量等数据，每天或者每周进行一次统计。同时，也需要了解市场上同类产品的情况，了解了竞品的情况，才能更好地了解自己的实际情况。有对比才知道自己处于行业内的什么水平，未来还有多大的上升空间。

第三，数据处理。

对收集到的数据进行加工整理，从大量杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对于解决问题有价值、有意义的数据，包括数据清洗、数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。

第四，数据分析。

运用适当的数据分析的方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论。

第五，数据展现。

对数据进行可视化展现，尽可能地多用图标、趋势图、饼图等进行说明和解释，直观地传达出数据分析的结果。如果最终数据仅供自己参考，那么在数据展现时，能够清楚地看到自己想要的数据，并能从数据中得到一定的启发即可；如果需要供领导决策和参考，则需要让数据可视化，在数据图标中作进一步的分析和说明。

第六，撰写报告，提出解决方案。

如果是自己进行数据分析，在发现数据变化的原因后，提出解决办法，进行优化。通过多次测试，找到解决问题的最优解。如果数据分析的结果要拿去给领导作决策，则需要完整地写明数据的最终结果是什么，是什么样的原因导致了这样的数据产生，有什么解决办法。

数据分析是为解决某个问题提供数据支撑，或者从数据中找到之前的优点和不足，为未来进一步加强或者改善提供帮助。