数据分析的真正价值在于分析而不是数据本身
数据分析不仅仅是关注核心KPI指标与辅助指标之间的关联，更应该考虑数据背后的价值和展现出来的问题与机遇。本文通过一个故事，阐述了数据分析的真正价值在于分析而不是数据本身。
数据分析的重要性
在讨论数据分析时，我们不仅应该关注核心KPI指标和辅助指标之间的关联，更应该关注数据背后的价值和展现出来的问题与机遇。这才是数据分析的初衷，我们不能忘记这一点。我们需要把内容重新阐述，让一个20岁左右的大学毕业生能够理解其中的含义。
运营人员关注的数据
不同运营人员负责的产品不同，因此他们关注的数据也不同。但是，大体上可以概括为以下几点：
1、内容运营人员
内容运营人员每天需要关注内容的数量和质量，例如X用户发了Y篇内容，当月累计多少用户发了多少内容，平均/峰值/谷值每篇内容有多少用户会看，以及互动情况等。
2、用户运营人员
用户运营人员每天需要关注用户的规模、活跃情况、登录用户数、访问页面数、平均步长等。
一个故事
在一家叫做「斑马」的互联网汽车公司，笔者发现手机客户端活跃用户在8月中下旬达到峰值，之后开始波动。为了找到原因，笔者叫来手下小朋友进行分析。小朋友发现，这是由于气温逐渐回落，用户减少了需要远程开启空调的动机所致。另外，手机客户端目前的版本是工具为主，缺乏提升用户粘性的产品功能和运营点，也是用户活跃度下降的原因。笔者让小朋友回去观察7日留存和15日留存，如果这两个数据暴跌，就可以确认原因了。
数据分析的重要性
数据本身并不重要，重要的是能够通过已知的数据进行分析。分析到原因只是第一步，第二步是了解产品本身的性质，如何提升用户粘性，提出运营点，这才是数据分析真正的价值。要做到基于数据的分析，我们必须理解业务，了解各个数据之间的上下游关系和关联关系，并用多个辅助数据作为支撑同步验证。
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