常用的软件是EXCEL和SPSS，可以说是进行数据分析的基本技能，以后再分享个人在实际工作中对这两款软件的使用方法和技巧。需要注意的是，在进行数据分析之前，先进行数据准确性的校验，j2直播，判断这些数据是否是你想要的，例如从数据定义到上报逻辑，是否严格按照需求文档进行，数据的上报通道是否会有数据丢包的可能，建议进行原始数据的提取抽样分析判断数据准确性。

数据解读在这个环节至关重要，同一份数据，由于产品熟悉度和分析经验的差异，解读结果也大不一样，因此产品分析人员，必须对产品和用户相当了解。

绝对数值通常难以进行数据解读，通常都是通过比较，才更能表达数据含义。

例如某产品上线后的第一周，日均新增注册10万人，看起来数据不错，但是如果这款产品是YY语音推出的新产品，并且通过YY弹窗消息进行用户触达，每天千万次的用户曝光，仅仅带来10万新增，则算不上是较好的产品数据。

图13 通过比较更清晰表达数据含义

纵向比较，例如分析YY语音新注册用户的数据变化，那么可以和上周同期、上月同期、去年同期进行对比，是否有相似的数据变化规律。

横向比较，同样是YY语音新用户注册数据的变化，可以从漏斗模型进行分析，从用户来源的不同渠道去看每个渠道的转化率是否有变化，例如最上层漏斗，用户触达渠道有无哪个数据有较大变化，哪个渠道的某个环节有转化率的数据变化。还可以进行不同业务的横向比较，例如YY语音新增注册数据、多玩网流量数据、YY游戏新增注册用户数据进行对比，查找数据变化原因。

纵横结合对比，就是把多个数据变化的同一周期时间段曲线进行对比，例如YY新增注册用户、多玩网的流量数据、YY游戏新增注册用户的半年数据变化，三条曲线同时进行对比，找出某个数据异常的关键节点，再查找运营日志，看看有无运营活动的组织、有无外部事件的影响、有无特殊日子的影响因素。

这是数据运营闭环的终点，同时也是新的起点，数据报表绝不是摆设，也不是应付领导的提问，而是切实的为产品优化和运营的开展服务，正如产品人员的绩效，不仅仅是看产品项目是否按时完成，按时发布，更是要持续进行产品数据的观测分析，评估产品健康度，同时将积累的数据应用到产品设计和运营环节。

数据产品应用，大致可以分为以下几类：

1、以效果广告为代表的精准营销

推荐周期短，实时性要求高；用户短期兴趣和即时行为影响力大；投放场景上下文和访问人群特性。

产品案例：谷歌、Facebook、微信朋友圈。

长期兴趣的累积影响力大；时段和热点事件；多维度内容相关性很重要。

产品案例：Youtube

长期+短期兴趣+即时行为综合；最贴近现实，季节与用户生活信息很关键；追求下单与成交，支付相关。

产品案例：亚马逊、淘宝、京东。

总结

最后，一张图小结数据运营11步：

作者：兰军，梅沙科技创始人，人人都是产品经理专栏作家