运营人都在用的数据分析能力，升职加薪必备！

正文

请到「今天看啥」查看全文

给老板的决策带来极为可靠的数据，你不加薪谁加薪？

再有运营人熟知的漏斗分析， 分析一个多步骤过程中，每一步的转化与流失情况。

以互联网金融-理财端为例，新用户在首次投资会经过如下步骤过程：注册成功、实名认证、充值成功、投资成功。

我们初步可以通过漏斗分析整体的转化情况，以及每一步转化量、流失量、转化/流失率。

如果从数据库中再抓取更多的信息，例如点击时间、页面停留时长、区域分布、点击选项、性别、年龄等，再通过套用现在已有的、较为完善的一些数学模型， 如判别分析 。

（判别分析：当得到一个新的样品数据，要确定该样品属于已知类型中哪一类，这类问题属于判别分析问题。 ）

对用户行为可以进行更为精准的画像，也为后续一系列的调整指明了方向，投放广告将更具有针对性。

给老板带来可预见的市场、节省不必要的广告开支，你不升职谁升职？

除此之外， 对于用户运营人员来说，需要整体了解用户的规模、增长、衰退、阶段等情况， 而新用户有多少、老用户有多少、增长规模如何、用户处于哪个生命周期等细节情况，也需要了解。

明确这些，才能了解产品处于什么样的阶段，用户处于什么样的阶段，是否需要活动，使用什么样的运营方式等，那么对用户进行数据挖掘是必不可少的。

是用拍脑袋的方式对用户分类、分析、推断，还是使用一些已经商用、并非常成熟的数据分析方法呢？如聚类分析、朴素贝叶斯、线性和逻辑回归等。

（有一些推断即使把脑袋瓜子拍炸了也是不OK的，例如在大量已知各项指标数据的情况下，去推断一个所给指标数据是怎样的一种情况。）

首先这些数据分析方法的模型是经过数学家们严格证明的，模型的结论会落在一定的概率区间，因此其结果具有一定的概率保障，并且在现实当中也有过N+1次的使用。

进行深度分类、分析、推断，才能更深入的了解用户，从而选择更合适的、更精准的运营方式。

请到「今天看啥」查看全文