搭建数据看板（ Dashboard ）是除了数据报表之后又一项工作，是指将关键业务指标（KPI）和相关数据指标显示在一个面板中，以可视化图形的方式展现出来。数据看板往往和企业的 BI 系统连在一起，属于数据可视化的部分。

　　上图是用数据分析产品 GrowingIO 做出的看板，每个人，或者说每一项业务，都需要最直观的将数据展现出来，并且根据图表层层下钻，发现问题，所以可以自定义的看板非常重要。

　　数据分析是数据运营的重点工作，前面的数据规划和数据采集都是为数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。

　　所以这也是为什么我们要推荐无埋点的原因，因为我们希望改变以前「80% 的时间用于采集和清洗数据，不到 20% 的时间用于数据分析」的情况，变成「80% 的时间用于数据分析」，把时间花在更有价值的事情上。

　　选择什么样的数据分析方法要和业务场景相结合，上面这个表格汇总了目前常见的运营数据分析方法及运用场景，比如我们投放广告、追踪渠道用的 utm，分析转化的漏斗等等。

　　不同于数据分析师，数据运营岗位弱化了对编程统计的要求，更加强调在现有工具基础上灵活使用分析方法。下面我们列举一下常见的数据分析方法。

　　孤零零的一个数据指标，是很难发现问题的。我们需要从多个维度出发，比如地区、平台、浏览器、访问来源等等，拆解指标，定位问题。

　　用户在使用产品的过程中，天然存在着系列转化路径，例如注册、下单、下载等等。运营需要各个路径的转化率，包括总转化率及每一步的转化率。

　　转化漏斗工具以可视化的方式将转化路径的每一个步骤都展示出来。运营人员可以重点关注流失最大的环节，因为这往往是优化工作 ROI 最高的地方。

　　除了横向拆解每一步的转化率，我们还可以从时间维度观察每一步转化率的变化趋势。

　　比如，通过上图不难发现，某日注册环节第一步转化率大幅度下降，从而影响到整体的转化率。

　　热图是很常见的一种数据分析图表，也称热力图，是以特殊高亮的形式显示用户页面点击位置或用户所在页面位置的图示。借助热图，可以直观地观察到用户的总体访问情况和点击偏好。

　　目前常见的热图有 3 种：基于鼠标点击位置的热图、基于鼠标移动轨迹的热图和基于内容点击的热图，三种热图的原理、外观、适用的场景各有不同。

　　上图是基于内容点击的热图，如数据分析产品 GrwoingIO 热图，记录用户在网页内容上的点击，自动过滤掉页面空白处（没有内容和链接）的点击。基于内容点击的热图，追踪内容变化而变化，记录相对时间内用户对内容的点击偏好。

　　从热图中，我们会很容易看到哪些位置流量高，用户的注意力高等等。

　　很多明星公司都在数据驱动中发明了很棒的技巧，但是任何技巧都有自己的生命周期。往往当你发现一种技巧的时候，它已经沦为行业标配了，而且也不一定和你的业务相匹配。所以与其依赖技巧，不如依赖流程，这样团队才可以像机器一样高效运作。

　　在数据分析中，最重要的一点，就是要建立数据驱动的流程。完善的流程可以帮助你快速定位问题、解决问题。从设立增长指标开始，找到小的聚焦领域，分析数据、提出假设、排优先级、开展实验、分析优化，不断循环，直到找到问题所在，并且推动你的指标有一定改善。

　　1、明确目标；

　　2、根据目标去分析目前的情况以及存在的问题；

　　3、提出可能解决目前问题或者实现目标的想法；

　　4、排列一个想法测试的优先级；

　　5、开始测试，通过试验来验证或者推翻我们的想法。

　　然后开始新一轮的分析、假设、排优、测试，在不断优化中实现增长。

　　下面通过一个实际的案例，来分析在实际业务中，「如何搭建一套正确、高效的数据驱动运营体系」。

　　我们在内容运营中，做了内容专题落地页，希望能够追踪落地页的效果，并且优化页面。