手把手教你做數據運營與管理
對于企業的 IT 人員來說，最痛苦的事情莫過于面對業務的各種各樣的需求，IT 人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重復的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；后期流程固化之后，分析人員增多時，又有了 BI 這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。
反觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那么投入到企業的業務層面用于輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什么是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬于數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
- 業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
- 運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關系管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
- 經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是采用積分制還是打折制。
- 戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什么？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，里面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據采集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬于數據庫的數據提取；然后學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然后學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對于新手或者要轉行的人來說，這些未免過于細致和復雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：
這里指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什么編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對于完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
制造業的業務指標體系
法：
自然就是方法，這里主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：
業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1. 數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這么多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，了解其在計算機系統當中的地位，然后再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然后選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往后就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2. Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那么簡單，起碼要學會Excel里的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門后再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3. Python/R語言
作為偏向于數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用于編寫自動化腳本，現在也用于報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之后報表開發就相當簡單了。
4. 數據分析工具
剩下這些工具就是按照你所選擇的方向進行學習了，主要由下面幾個類別：
- 圖表類插件：ECharts、Highcharts?等功能都十分強大。
- 數據報表類：FineReport?等，對于日常的報表制作，更加易學實用。
- 可視化BI類：比如?FineBI、cognos、tableau?等，更直接地針對業務分析。
FineBI分析工具
5. 移動端&大屏可視化分析
模板應用成熟后，考慮更好的為管理層和領導層服務，可以結合目前當下的HTML5技術，APP應用去做更好的應用。
FineBI可視化
總結
數據運營（管理）是數據分析的上層建筑，其本身不能帶來最大化的業績和效率，只有將正確的分析結果以最實際的方式應用到業務層面才能產生效益，只有不斷地產生效益才能稱之為數據化運營（管理）。
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作者：知乎達人“jiago王”，知乎專欄“撩撩數據吧”，帆軟數據人，互聯網行業總監，樂于交流的數據小兵。
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