文 | 仁德晟（id：rendesheng01）
我們先來探討一個問題，什麼是數據分析？答案如下
文 | 仁德晟（id：rendesheng01）
我們先來探討一個問題，什麼是數據分析？答案如下
數據分析是將數據轉變成有效信息的過程，比如將左側的數據轉變成右側的“有效信息”。
這個“有效信息”要打個問號，為什麼呢？因為有效信息是具有指向性的，剛才這個結論只會對奶粉或者嬰幼兒輔食的商家有效，而對於其他商家來講，它是無效的。
如何用數據告訴企業應該入駐哪個平臺？
一家做封口機的商家找我們託管，不知道應該開天貓還是開C店，可能大家憑經驗就知曉，做天貓比做C店好，但是好多少你描述不出來，因此我們通過該產品分別在天貓和淘寶的銷售額來對比分析。
文 | 仁德晟（id：rendesheng01）
我們先來探討一個問題，什麼是數據分析？答案如下
數據分析是將數據轉變成有效信息的過程，比如將左側的數據轉變成右側的“有效信息”。
這個“有效信息”要打個問號，為什麼呢？因為有效信息是具有指向性的，剛才這個結論只會對奶粉或者嬰幼兒輔食的商家有效，而對於其他商家來講，它是無效的。
如何用數據告訴企業應該入駐哪個平臺？
一家做封口機的商家找我們託管，不知道應該開天貓還是開C店，可能大家憑經驗就知曉，做天貓比做C店好，但是好多少你描述不出來，因此我們通過該產品分別在天貓和淘寶的銷售額來對比分析。
我們把左側的數字轉變成右側的圖形，就跟剛才探討誰高誰矮的問題一模一樣，我們明顯可以看到天貓的銷售額高。但是判斷一個問題，只是從一個角度看還不夠，我們還要從另一個角度觀察這個問題。
好，再加上店鋪數量這個維度。
文 | 仁德晟（id：rendesheng01）
我們先來探討一個問題，什麼是數據分析？答案如下
數據分析是將數據轉變成有效信息的過程，比如將左側的數據轉變成右側的“有效信息”。
這個“有效信息”要打個問號，為什麼呢？因為有效信息是具有指向性的，剛才這個結論只會對奶粉或者嬰幼兒輔食的商家有效，而對於其他商家來講，它是無效的。
如何用數據告訴企業應該入駐哪個平臺？
一家做封口機的商家找我們託管，不知道應該開天貓還是開C店，可能大家憑經驗就知曉，做天貓比做C店好，但是好多少你描述不出來，因此我們通過該產品分別在天貓和淘寶的銷售額來對比分析。
我們把左側的數字轉變成右側的圖形，就跟剛才探討誰高誰矮的問題一模一樣，我們明顯可以看到天貓的銷售額高。但是判斷一個問題，只是從一個角度看還不夠，我們還要從另一個角度觀察這個問題。
好，再加上店鋪數量這個維度。
上上的圖形是一個散點圖，x軸代表店鋪數量，Y軸代表銷售額，中間畫一條線，在這條線上方的代表“瘦”，在這條線下方的代表“胖”，因此我們會選擇天貓，C店太“胖”，要麼減肥（減少店鋪數），要麼增高（提高銷售額）。
可能散點圖還有點難以理解，接下來我用了降維的方法，把銷售額除以店鋪數，就得到平均銷售額，轉變成圖形，又變成了判斷高矮的問題，毋庸置疑，天貓高於淘寶集市。
最終，我們可以給出結論，如果是想要業績，就做天貓，淘寶集市就不要碰了，因為天貓的平均銷售額是淘寶集市的340倍。
文 | 仁德晟（id：rendesheng01）
我們先來探討一個問題，什麼是數據分析？答案如下
數據分析是將數據轉變成有效信息的過程，比如將左側的數據轉變成右側的“有效信息”。
這個“有效信息”要打個問號，為什麼呢？因為有效信息是具有指向性的，剛才這個結論只會對奶粉或者嬰幼兒輔食的商家有效，而對於其他商家來講，它是無效的。
如何用數據告訴企業應該入駐哪個平臺？
一家做封口機的商家找我們託管，不知道應該開天貓還是開C店，可能大家憑經驗就知曉，做天貓比做C店好，但是好多少你描述不出來，因此我們通過該產品分別在天貓和淘寶的銷售額來對比分析。
我們把左側的數字轉變成右側的圖形，就跟剛才探討誰高誰矮的問題一模一樣，我們明顯可以看到天貓的銷售額高。但是判斷一個問題，只是從一個角度看還不夠，我們還要從另一個角度觀察這個問題。
好，再加上店鋪數量這個維度。
上上的圖形是一個散點圖，x軸代表店鋪數量，Y軸代表銷售額，中間畫一條線，在這條線上方的代表“瘦”，在這條線下方的代表“胖”，因此我們會選擇天貓，C店太“胖”，要麼減肥（減少店鋪數），要麼增高（提高銷售額）。
可能散點圖還有點難以理解，接下來我用了降維的方法，把銷售額除以店鋪數，就得到平均銷售額，轉變成圖形，又變成了判斷高矮的問題，毋庸置疑，天貓高於淘寶集市。
最終，我們可以給出結論，如果是想要業績，就做天貓，淘寶集市就不要碰了，因為天貓的平均銷售額是淘寶集市的340倍。
做數據化運營必備的兩個思維，一個是數據思維，一切用數據說話，另一個是商業思維，推敲數據背後的意義，或者說是商業價值。數據化運營思維=數據思維+商業思維。也就是說一切決策的背後都可以找到數據依據。
文 | 仁德晟（id：rendesheng01）
我們先來探討一個問題，什麼是數據分析？答案如下
數據分析是將數據轉變成有效信息的過程，比如將左側的數據轉變成右側的“有效信息”。
這個“有效信息”要打個問號，為什麼呢？因為有效信息是具有指向性的，剛才這個結論只會對奶粉或者嬰幼兒輔食的商家有效，而對於其他商家來講，它是無效的。
如何用數據告訴企業應該入駐哪個平臺？
一家做封口機的商家找我們託管，不知道應該開天貓還是開C店，可能大家憑經驗就知曉，做天貓比做C店好，但是好多少你描述不出來，因此我們通過該產品分別在天貓和淘寶的銷售額來對比分析。
我們把左側的數字轉變成右側的圖形，就跟剛才探討誰高誰矮的問題一模一樣，我們明顯可以看到天貓的銷售額高。但是判斷一個問題，只是從一個角度看還不夠，我們還要從另一個角度觀察這個問題。
好，再加上店鋪數量這個維度。
上上的圖形是一個散點圖，x軸代表店鋪數量，Y軸代表銷售額，中間畫一條線，在這條線上方的代表“瘦”，在這條線下方的代表“胖”，因此我們會選擇天貓，C店太“胖”，要麼減肥（減少店鋪數），要麼增高（提高銷售額）。
可能散點圖還有點難以理解，接下來我用了降維的方法，把銷售額除以店鋪數，就得到平均銷售額，轉變成圖形，又變成了判斷高矮的問題，毋庸置疑，天貓高於淘寶集市。
最終，我們可以給出結論，如果是想要業績，就做天貓，淘寶集市就不要碰了，因為天貓的平均銷售額是淘寶集市的340倍。
做數據化運營必備的兩個思維，一個是數據思維，一切用數據說話，另一個是商業思維，推敲數據背後的意義，或者說是商業價值。數據化運營思維=數據思維+商業思維。也就是說一切決策的背後都可以找到數據依據。
說了這麼多，那到底什麼是數據化運營呢？
數據化運營是運營全過程使用數據作為決策依據，並形成可複製的方法論。
我們在做運營的時候如果跟別人講我覺得這個事情是可行的，那這個決策過程是不可複製的。但是如果我們講，因為數據A和數據B的支撐，因此這個事情是可行的，那這個決策過程就是可複製的，可傳承的。你可以把數據A和數據B的節點形成標準，讓其他人使用這個標準，從而複製你的決策過程。
文 | 仁德晟（id：rendesheng01）
我們先來探討一個問題，什麼是數據分析？答案如下
數據分析是將數據轉變成有效信息的過程，比如將左側的數據轉變成右側的“有效信息”。
這個“有效信息”要打個問號，為什麼呢？因為有效信息是具有指向性的，剛才這個結論只會對奶粉或者嬰幼兒輔食的商家有效，而對於其他商家來講，它是無效的。
如何用數據告訴企業應該入駐哪個平臺？
一家做封口機的商家找我們託管，不知道應該開天貓還是開C店，可能大家憑經驗就知曉，做天貓比做C店好，但是好多少你描述不出來，因此我們通過該產品分別在天貓和淘寶的銷售額來對比分析。
我們把左側的數字轉變成右側的圖形，就跟剛才探討誰高誰矮的問題一模一樣，我們明顯可以看到天貓的銷售額高。但是判斷一個問題，只是從一個角度看還不夠，我們還要從另一個角度觀察這個問題。
好，再加上店鋪數量這個維度。
上上的圖形是一個散點圖，x軸代表店鋪數量，Y軸代表銷售額，中間畫一條線，在這條線上方的代表“瘦”，在這條線下方的代表“胖”，因此我們會選擇天貓，C店太“胖”，要麼減肥（減少店鋪數），要麼增高（提高銷售額）。
可能散點圖還有點難以理解，接下來我用了降維的方法，把銷售額除以店鋪數，就得到平均銷售額，轉變成圖形，又變成了判斷高矮的問題，毋庸置疑，天貓高於淘寶集市。
最終，我們可以給出結論，如果是想要業績，就做天貓，淘寶集市就不要碰了，因為天貓的平均銷售額是淘寶集市的340倍。
做數據化運營必備的兩個思維，一個是數據思維，一切用數據說話，另一個是商業思維，推敲數據背後的意義，或者說是商業價值。數據化運營思維=數據思維+商業思維。也就是說一切決策的背後都可以找到數據依據。
說了這麼多，那到底什麼是數據化運營呢？
數據化運營是運營全過程使用數據作為決策依據，並形成可複製的方法論。
我們在做運營的時候如果跟別人講我覺得這個事情是可行的，那這個決策過程是不可複製的。但是如果我們講，因為數據A和數據B的支撐，因此這個事情是可行的，那這個決策過程就是可複製的，可傳承的。你可以把數據A和數據B的節點形成標準，讓其他人使用這個標準，從而複製你的決策過程。
因此數據可以給運營更清晰的運營方向，更精準的決策，提高項目的成功率。
數據化運營的流程是從問題開始的，運營產生了一個問題，然後尋找數據參考，通過理解數據背後的意義進行決策，決策後要執行，否則決策就沒有任何意義，執行過後會產生結果，這個結果是否解決了問題，就要回到問題的本身，如果解決不了不問就要重走一遍流程。
比如運營要拓寬一個品類，通過行業數據的參考找到一個合適的品類，決定做這個品類並去執行後，結果表明這個品類確實不錯，那麼就可以了。如果結果表明這個品類不適合，那麼就要重新進行分析，這樣才能優化整個系統。
文 | 仁德晟（id：rendesheng01）
我們先來探討一個問題，什麼是數據分析？答案如下
數據分析是將數據轉變成有效信息的過程，比如將左側的數據轉變成右側的“有效信息”。
這個“有效信息”要打個問號，為什麼呢？因為有效信息是具有指向性的，剛才這個結論只會對奶粉或者嬰幼兒輔食的商家有效，而對於其他商家來講，它是無效的。
如何用數據告訴企業應該入駐哪個平臺？
一家做封口機的商家找我們託管，不知道應該開天貓還是開C店，可能大家憑經驗就知曉，做天貓比做C店好，但是好多少你描述不出來，因此我們通過該產品分別在天貓和淘寶的銷售額來對比分析。
我們把左側的數字轉變成右側的圖形，就跟剛才探討誰高誰矮的問題一模一樣，我們明顯可以看到天貓的銷售額高。但是判斷一個問題，只是從一個角度看還不夠，我們還要從另一個角度觀察這個問題。
好，再加上店鋪數量這個維度。
上上的圖形是一個散點圖，x軸代表店鋪數量，Y軸代表銷售額，中間畫一條線，在這條線上方的代表“瘦”，在這條線下方的代表“胖”，因此我們會選擇天貓，C店太“胖”，要麼減肥（減少店鋪數），要麼增高（提高銷售額）。
可能散點圖還有點難以理解，接下來我用了降維的方法，把銷售額除以店鋪數，就得到平均銷售額，轉變成圖形，又變成了判斷高矮的問題，毋庸置疑，天貓高於淘寶集市。
最終，我們可以給出結論，如果是想要業績，就做天貓，淘寶集市就不要碰了，因為天貓的平均銷售額是淘寶集市的340倍。
做數據化運營必備的兩個思維，一個是數據思維，一切用數據說話，另一個是商業思維，推敲數據背後的意義，或者說是商業價值。數據化運營思維=數據思維+商業思維。也就是說一切決策的背後都可以找到數據依據。
說了這麼多，那到底什麼是數據化運營呢？
數據化運營是運營全過程使用數據作為決策依據，並形成可複製的方法論。
我們在做運營的時候如果跟別人講我覺得這個事情是可行的，那這個決策過程是不可複製的。但是如果我們講，因為數據A和數據B的支撐，因此這個事情是可行的，那這個決策過程就是可複製的，可傳承的。你可以把數據A和數據B的節點形成標準，讓其他人使用這個標準，從而複製你的決策過程。
因此數據可以給運營更清晰的運營方向，更精準的決策，提高項目的成功率。
數據化運營的流程是從問題開始的，運營產生了一個問題，然後尋找數據參考，通過理解數據背後的意義進行決策，決策後要執行，否則決策就沒有任何意義，執行過後會產生結果，這個結果是否解決了問題，就要回到問題的本身，如果解決不了不問就要重走一遍流程。
比如運營要拓寬一個品類，通過行業數據的參考找到一個合適的品類，決定做這個品類並去執行後，結果表明這個品類確實不錯，那麼就可以了。如果結果表明這個品類不適合，那麼就要重新進行分析，這樣才能優化整個系統。
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