数据分析与运营管理,数据运营和数据分析哪个好,数据分析运营包括

数据运营与数据分析

　　数据操作和数据分析的界限有些模糊。实际上，这两种立场既有不同之处，也有相同之处。作为《数据理论》第一期的开头，我们先来看看两者的异同。

　　首先来说说这两个职位有什么共同点。

　　深入了解每一个业务流程；

　　必须掌握一些数据分析工具；

　　具有较高的数据敏感性；

　　根据数据分析结果，为全业务条线的经营决策提供合理化建议。

　　知道了共同点，下面就分别说说这两个岗位的大致工作职责。

数据运营岗

　　说到数据运营岗，我们首先要知道什么是运营。

　　围绕一个产品推广运营的一切，需要把流量转移到自己的产品上，把用户(客户)和产品连接起来的一系列运营，都是运营。

　　比如：产品运营、社群运营、活动运营、新媒体运营、渠道运营等等。

　　数据运营对用户行为和用户转化最为敏感，数据运营的存在避免了管理的滞后。

　　数据运营可以理解为家庭医生或者护士。护士做护理工作，也需要关注指标。比如有一天你得了轻微的感冒或者胃痛，家庭医生会告诉你多休息，多喝温水，会给你开“非处方药”感冒药。他能以最快的速度对你的身体状况做出反应。

数据运营的工作内容有：

　　负责运营相关的数据分析，配合运营方的数据需求协助运营方共同制定数据分析和运营策略为日常业务运营提供准确的数据支持整理并建立数据监控系统(日报、周报等。)的每个操作模块。

数据运营的工具要求：

　　Excel/PPT，SQL(不同公司需求不同，但会学习者优先)。

数据分析岗

　　数据分析师是连接业务和技术的岗位，比工程师更需要对业务逻辑的理解，比产品和运营更需要数据分析的思维和技能。

　　一个数据分析师虽然懂数据、统计、业务等知识，但他真正能面对的业务问题是复杂的。当企业面临经营问题时，没有人确定一定要说XX指数不好是因为没有推广，还是因为没有新产品，需要进行系统的诊断。(数据分析岗也可以理解为门诊医生)

　　所以

数据分析师的工作内容有：

　　根据数据需求，提取数据，清洗数据标记数据变化，发现异常多维分析，交叉分析，查找异常原因预测数据变化趋势和影响生成策略，推动相关部门实施，并对结果进行复查。

数据分析师的工具要求：

　　Excel/SQL/Python/R/Tableau/SAS等。(不同公司对工具的要求不同。详情请查看JD要求。一般是SQL Python)。

　　以上是数据运营和数据分析的聊天。在工作中，如果运营要分析一个数据，就会用自己部门的人。后来有了数据分析师，就把需求给了数据分析师。本质上，数据运营要有数据分析技能。

　　所有数据分析都到不了

是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何

　　多少钱(数据描述情况)

　　是什么(设定数据标准)

　　为什么(探究问题的原因)

　　将会发生什么(预测业务趋势)

　　如何(综合判断形势)

　　本期不详细讨论数据分析的一些流程。

　　对数据能力的要求是互联网公司所有岗位的需求趋势。对于未来的发展，我认为数据分析能力会成为运营岗位的刚性需求；同时，数据分析会进阶为数据科学家，数据科学家会通过统计学和机器学习为各个部门解决一些共性问题。

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