运营人该如何去进行数据分析？

在得到结论之前，我们需要对数据进行一定的提取和处理，这里就涉及到了比较基础的问题：如何用excel进行数据的处理和提取。一般来说，可能会用到以下5种常用的数据分析方法，下面鱼爪传媒就来给大家来详细说说。

1. 对比分析法
横向和纵向对比，选好参照物，进行对比分析。需要明确选取的参考物是否具有一定的意义。指标的口径、计算方法和计量单位必须一致对比的对象需要具有一定的可比性，和对象之间的相似之处越多就，就越具有可比性 。
2. 分组分析法
根据数据分析对象的特征，按照一定的标志/指标，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联合和规律性。分组的核心目的还是便于对比。分组分析法的关键在于确定组数和组距。
组距=最大值-最小值/组数 能vlookup函数分组，然后用数据透视求和，能快速得到数据分组的最终结果。
3. 结构分析法
分析总体内各个部分和总体之间进行对比的分析方法，即总体内占各个部分占总体的比例，属于相对指标。
4. 平均分析法
利用计算平均数来反应总体在一定时间，地点情况下某一数量特征的一般水平。一般用算术平均数。对于所有数据指标都可以依据不同的分组用单位数来进行平均，进行对比和分析。
5. 矩阵关联分析法
根据事物的两个重要的属性作为分析的证据，进行分类关联分析。 对于不同的分析场景用不同的分析方法进行分析，运营常用的就是对比分析法、分组分析法以及平均分析法，很多场景下数据分析的方法是交叉使用的。
另外，附赠给大家一个处理数据的妙招，一定要学会数据透视表和vlookup函数和巧妙使用，学会了这两个大招，基本上日常运营在处理数据的过程中就能高效不少。
四、关于数据分析的本质
最后，想简单地和大家来聊下数据分析对本质是什么？
在我看来，数据分析一定是为业务服务的，脱离业务本身去谈数据分析是没有价值的。想要通过数据分析解决业务的什么样的问题，人群分析，从而更好地制定后续的运营策略？或者想要从数据现象得到一定的数据洞察，从而更好地制定后续的策略。
本质上，还是通过数据更好地给业务提供更有效的依据和证据，毕竟数据是不会骗人的。
一个完整的数据分析的闭环一定是：数据洞察需求-用数据验证自己的猜想-用策略去影响用户-效果的数据分析结果-再次进行迭代优化。
数据分析是运营人的痛，但是也是运营人必须的，如果能够学会数据分析的思维和核心，那么可能才会去制定更加有效的策略和活动，才能更好地做好运营的工作。

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