不少人對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的理解，局限于數(shù)字統(tǒng)計(jì)、原因分析等，其實(shí)這些只是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)工作的一小部分，數(shù)據(jù)最終是為產(chǎn)品服務(wù)的，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，重點(diǎn)在運(yùn)營(yíng)，數(shù)據(jù)只是工具。

　　數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是做什么的?個(gè)人的理解是：

　　制訂產(chǎn)品目標(biāo)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)上報(bào)通道和規(guī)則流程，觀測(cè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，做好數(shù)據(jù)預(yù)警，分析數(shù)據(jù)變化原因，根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)，并對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)走勢(shì)做出預(yù)測(cè)，為產(chǎn)品決策提供依據(jù)，在產(chǎn)品策劃與運(yùn)營(yíng)中融入數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　通俗點(diǎn)說(shuō)，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)搞清楚以下5個(gè)問(wèn)題：

　　l 我們要做什么?——目標(biāo)數(shù)據(jù)制訂;

　　l 現(xiàn)狀是什么?——行業(yè)分析，產(chǎn)品數(shù)據(jù)報(bào)表輸出;

　　l 數(shù)據(jù)變化的原因?——數(shù)據(jù)預(yù)警，數(shù)據(jù)變化的原因分析;

　　l 未來(lái)會(huì)怎樣?——數(shù)據(jù)預(yù)測(cè);

　　l 我們應(yīng)該做什么?——決策與數(shù)據(jù)的產(chǎn)品應(yīng)用。

　　如何才能構(gòu)建一個(gè)完整的產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系?Blues根據(jù)自己在YY工作的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了梳理和總結(jié)，整個(gè)過(guò)程可以分為如下的11步，供大家參考。

　　11步，構(gòu)建完整的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)體系

　　第1步：制訂產(chǎn)品目標(biāo)

　　這是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的起點(diǎn)，也是產(chǎn)品上線運(yùn)營(yíng)后進(jìn)行評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)，以此形成閉環(huán)。制訂目標(biāo)絕不能拍腦袋，可以根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展、行業(yè)發(fā)展、競(jìng)品分析、往年產(chǎn)品發(fā)展走勢(shì)、產(chǎn)品轉(zhuǎn)化規(guī)律等綜合計(jì)算得出。制訂目標(biāo)常用SMART原則來(lái)衡量。

　　(1)S代表具體(Specific)

　　指工作指標(biāo)要具體可評(píng)，不能籠統(tǒng)。例如我們制定YY語(yǔ)音基礎(chǔ)體驗(yàn)的產(chǎn)品目標(biāo)，如果是提升產(chǎn)品體驗(yàn)，則不夠具體，每個(gè)人的理解不一致，當(dāng)時(shí)我們的基礎(chǔ)產(chǎn)品目標(biāo)則是提升新用戶(hù)次日留存，則非常具體。

　　(2)M代表可度量(Measurable)

　　指績(jī)效指標(biāo)是數(shù)量化或者行為化的，驗(yàn)證這些績(jī)效指標(biāo)的數(shù)據(jù)或者信息是可以獲得的;提升新用戶(hù)次日留存率，則需要給出具體的數(shù)值。

　　(3)A代表可實(shí)現(xiàn)(Attainable)

　　指績(jī)效指標(biāo)在付出努力的情況下可以實(shí)現(xiàn)，避免設(shè)立過(guò)高或過(guò)低的目標(biāo);新注冊(cè)用戶(hù)的次日留存率，也不是拍腦袋得出的，當(dāng)時(shí)我們基于YY新用戶(hù)次日留存率的歷史數(shù)據(jù)和游戲用戶(hù)的新注冊(cè)用戶(hù)留存率的行業(yè)參考數(shù)值，制訂了一個(gè)相對(duì)有挑戰(zhàn)性的目標(biāo)，從新注冊(cè)用戶(hù)次日留存率從25%提升到35%。

　　(4)R代表相關(guān)性(Relevant)

　　是與工作的其它目標(biāo)是相關(guān)聯(lián)的;績(jī)效指標(biāo)是與本職工作相關(guān)聯(lián)的;新用戶(hù)的次日留存率，和用戶(hù)行為息息相關(guān)，例如用戶(hù)對(duì)語(yǔ)音工具的認(rèn)可程度，用戶(hù)對(duì)YY平臺(tái)的內(nèi)容喜好程度等，所以新用戶(hù)的次日留存和產(chǎn)品的性能、內(nèi)容受歡迎程有較強(qiáng)的相關(guān)性。

　　(5)T代表有時(shí)限(Time-bound)

　　注重完成目標(biāo)的特定期限。

　　產(chǎn)品目標(biāo)可以這樣制訂：在2013年12月31日前，將YY語(yǔ)音新注冊(cè)用戶(hù)的次日留存率從25%提升到35%。

　　新用戶(hù)次日留存率的提升，意味著更多用戶(hù)的活躍轉(zhuǎn)化，帶動(dòng)整個(gè)用戶(hù)活躍數(shù)量的增長(zhǎng)。

　　第2步：定義產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)

　　產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)是反應(yīng)產(chǎn)品健康發(fā)展的具體的數(shù)值，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)給出明確定義，例如數(shù)據(jù)上報(bào)方法、計(jì)算公式等。

　　例如上文的次日留存率，可以定義為：次日留存率是一個(gè)比率，分母是當(dāng)天新注冊(cè)并在當(dāng)天登錄YY客戶(hù)端的YY帳戶(hù)數(shù)，分子是分母當(dāng)中在第二天再次登錄YY客戶(hù)端的YY帳戶(hù)數(shù)。

　　注意這里的細(xì)節(jié)，第一天和第二天，需要有明確的時(shí)間點(diǎn)，例如0點(diǎn)到24點(diǎn)，計(jì)算為一天;問(wèn)題來(lái)了，一個(gè)新用戶(hù)在第一天的23點(diǎn)注冊(cè)并登錄YY客戶(hù)端，到第二天的凌晨1點(diǎn)下線;按照上面的定義，這個(gè)用戶(hù)或許將不會(huì)被記錄為次日留存用戶(hù)，因?yàn)檫@里沒(méi)有定義清楚數(shù)據(jù)上報(bào)細(xì)節(jié)。

　　定義是第二天再次登錄YY客戶(hù)端，上面案例的用戶(hù)在第二天是沒(méi)有登錄行為的，但他確實(shí)是連續(xù)兩天都在登錄狀態(tài)的用戶(hù)。

　　所以針對(duì)這個(gè)定義，需要補(bǔ)充細(xì)節(jié)：用戶(hù)登錄狀態(tài)，如果是5分鐘進(jìn)行一次心跳包的上報(bào)，那么這位新用戶(hù)就可以被上報(bào)為第二天的登錄狀態(tài)用戶(hù)，如果在0點(diǎn)5分之前下線之后，持續(xù)到第二天的24點(diǎn)，仍未有登錄狀態(tài)，那么將不被記錄為留存用戶(hù)。

　　我們根據(jù)產(chǎn)品目標(biāo)來(lái)選擇數(shù)據(jù)指標(biāo)，例如網(wǎng)頁(yè)產(chǎn)品，經(jīng)常用PV、UV、崩失率、人均PV、停留時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品度量。定義產(chǎn)品指標(biāo)體系，需要產(chǎn)品、開(kāi)發(fā)等各個(gè)團(tuán)隊(duì)達(dá)成共識(shí)，數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義是清晰的，并且有據(jù)可查，不會(huì)引起數(shù)據(jù)解讀的理解差異。

　　第3步：構(gòu)建產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

　　在數(shù)據(jù)指標(biāo)提出的基礎(chǔ)上，我們按照產(chǎn)品邏輯進(jìn)行指標(biāo)的歸納整理，使之條理化。

　　新用戶(hù)的次日留存率是我們訂制的一個(gè)核心目標(biāo)，但實(shí)際上，只看次日留存率還是不夠的，還需要綜合考察影響用戶(hù)留存率的多種因素，才能更準(zhǔn)確的了解產(chǎn)品的健康發(fā)展。如圖1所示，是常用的一種指標(biāo)體系，包含：用戶(hù)新增、用戶(hù)活躍、付費(fèi)、其他數(shù)據(jù)。

　　圖1 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品常用數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

　　在我們做YY語(yǔ)音客戶(hù)端產(chǎn)品的時(shí)候，會(huì)用到下面的指標(biāo)體系，包括：賬號(hào)體系、關(guān)系鏈數(shù)據(jù)、狀態(tài)感知數(shù)據(jù)、溝通能力等四大方面。具體指標(biāo)有：好友的個(gè)數(shù)分布、觀看頻道節(jié)目的時(shí)長(zhǎng)、IM聊天時(shí)長(zhǎng)、個(gè)人狀態(tài)的切換與時(shí)長(zhǎng)等，如圖2所示：

　　第4步：提出產(chǎn)品數(shù)據(jù)需求

　　產(chǎn)品指標(biāo)體系的建立不是一蹴而就的，產(chǎn)品經(jīng)理根據(jù)產(chǎn)品發(fā)展的不同階段，有所側(cè)重的進(jìn)行數(shù)據(jù)需求的提出，一般的公司都會(huì)有產(chǎn)品需求文檔的模板，方便產(chǎn)品和數(shù)據(jù)上報(bào)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)平臺(tái)等部門(mén)同事溝通，進(jìn)行數(shù)據(jù)建設(shè)。創(chuàng)業(yè)型中小企業(yè)，產(chǎn)品數(shù)據(jù)的需求提出到上報(bào)或許就是1-2人的事情，但同樣建議做好數(shù)據(jù)文檔的建設(shè)，例如數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義，數(shù)據(jù)計(jì)算邏輯等。

　　圖3是BLUES在YY語(yǔ)音客戶(hù)端團(tuán)隊(duì)建立的基礎(chǔ)產(chǎn)品數(shù)據(jù)需求實(shí)現(xiàn)流程。

　　圖3 YY事業(yè)部基礎(chǔ)產(chǎn)品數(shù)據(jù)需求實(shí)現(xiàn)流程圖(施行)

　　第5步：上報(bào)數(shù)據(jù)

　　這個(gè)步驟就是開(kāi)發(fā)根據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)需求，按照數(shù)據(jù)上報(bào)規(guī)范，完成上報(bào)開(kāi)發(fā)，將數(shù)據(jù)上報(bào)到數(shù)據(jù)服務(wù)器。上報(bào)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)上報(bào)通道的建設(shè)，原來(lái)在騰訊工作時(shí)候，沒(méi)有體會(huì)到這個(gè)環(huán)節(jié)的艱辛，因?yàn)閿?shù)據(jù)平臺(tái)部門(mén)已經(jīng)做了完備的數(shù)據(jù)通道搭建，開(kāi)發(fā)按照一定規(guī)則，使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)SDK進(jìn)行數(shù)據(jù)上報(bào)就可以了。

　　后來(lái)在YY，屬于發(fā)展型公司，則是從上報(bào)通道開(kāi)始進(jìn)行建設(shè)，也讓我得到更多鍛煉提升的機(jī)會(huì)。其中很關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)，就是數(shù)據(jù)上報(bào)測(cè)試，曾經(jīng)因?yàn)樵摥h(huán)節(jié)的測(cè)試資源沒(méi)到位，造成不必要的麻煩。

　　很多創(chuàng)業(yè)公司沒(méi)有自己的數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以利用第三方的數(shù)據(jù)平臺(tái)：網(wǎng)頁(yè)產(chǎn)品，可以使用百度統(tǒng)計(jì)(#baidu.com);移動(dòng)端產(chǎn)品，可以使用友盟(www.umeng.com)、TalkingData(www.talkingdata.com)等平臺(tái)。

　　第6~8步：數(shù)據(jù)采集與接入、存儲(chǔ)、調(diào)度與運(yùn)算

　　每一步都是一門(mén)學(xué)問(wèn)，例如采集數(shù)據(jù)涉及接口創(chuàng)建，要考慮數(shù)據(jù)字段的拓展性，數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的ETL數(shù)據(jù)清洗流程，客戶(hù)端數(shù)據(jù)上報(bào)的正確性校驗(yàn)等;數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與調(diào)度、運(yùn)算，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，更是很有挑戰(zhàn)性的技術(shù)活。

　　1.數(shù)據(jù)的采集與接入

　　ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫(xiě)，用來(lái)描述將數(shù)據(jù)從來(lái)源端經(jīng)過(guò)抽取(extract)、轉(zhuǎn)換(transform)、加載(load)至目的端的過(guò)程。ETL一詞較常用在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，但其對(duì)象并不限于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。ETL是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要一環(huán)，用戶(hù)從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去。

　　下圖是產(chǎn)品數(shù)據(jù)體系的一個(gè)常見(jiàn)流程圖，數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、運(yùn)算，通常就在圖中的數(shù)據(jù)中心完成。

　　確認(rèn)完數(shù)據(jù)上報(bào)之后，接下來(lái)幾個(gè)事情就比較偏技術(shù)化了。首先需要上報(bào)的數(shù)據(jù)通過(guò)什么樣的方式采集和存儲(chǔ)到我們的數(shù)據(jù)中心。

　　數(shù)據(jù)采集分為兩步，第一步從業(yè)務(wù)系統(tǒng)上報(bào)到服務(wù)器，這部分主要是通過(guò)cgi或者后臺(tái)server，通過(guò)統(tǒng)一的logAPI調(diào)用之后，匯總在logServer中進(jìn)行原始流水?dāng)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)。當(dāng)這部分?jǐn)?shù)據(jù)量大了之后，需要考慮用分布式的文件存儲(chǔ)來(lái)做，外部常用的分布式文件存儲(chǔ)主要是HDFS。這里就不細(xì)展開(kāi)。

　　圖5 原始數(shù)據(jù)上報(bào)存儲(chǔ)到文件的架構(gòu)圖

　　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到文件之后，第二步就進(jìn)入到ETL的環(huán)節(jié)，ETL就是指通過(guò)抽取(extract)、轉(zhuǎn)換(transform)、加載(load)把日志從文本中，基于分析的需求和數(shù)據(jù)緯度進(jìn)行清洗，然后存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。

　　以騰訊為例子：騰訊大數(shù)據(jù)平臺(tái)現(xiàn)在主要從離線和實(shí)時(shí)兩個(gè)方向支撐海量數(shù)據(jù)接入和處理，核心的系統(tǒng)包括TDW、TRC和TDbank。

　　圖6 騰訊數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)

　　在騰訊內(nèi)部，數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集、分發(fā)、預(yù)處理和管理工作，都是通過(guò)一個(gè)TDBank的平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。整個(gè)平臺(tái)主要解決在大數(shù)據(jù)量下面數(shù)據(jù)收集和處理的量大、實(shí)時(shí)、多樣的問(wèn)題。通過(guò)數(shù)據(jù)接入層、處理層和存儲(chǔ)層這樣的三層架構(gòu)來(lái)統(tǒng)一解決接入和存儲(chǔ)的問(wèn)題。

　　(1)接入層

　　接入層可以支持各種格式的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)源，包括不同的DB、文件格式、消息數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)接入層會(huì)將收集到的各種數(shù)據(jù)統(tǒng)一成一種內(nèi)部的數(shù)據(jù)協(xié)議，方便后續(xù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)使用。

　　(2)處理層

　　接下來(lái)處理層用插件化的形式來(lái)支持多種形式的數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程。對(duì)于離線系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，一個(gè)重要的功能是將實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)存儲(chǔ)，需要按照某些維度(比如某個(gè)key值+時(shí)間等維度)進(jìn)行分類(lèi)存儲(chǔ);同時(shí)存儲(chǔ)文件的粒度(大小/時(shí)間)也是需要定制的，使離線系統(tǒng)能以指定的的粒度來(lái)進(jìn)行離線計(jì)算。對(duì)于在線系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，常見(jiàn)的預(yù)處理過(guò)程如數(shù)據(jù)過(guò)濾、數(shù)據(jù)采樣和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

　　(3)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

　　處理后的數(shù)據(jù)，使用HDFS作為離線文件的存儲(chǔ)載體。保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)整體上是可靠的，然后最終把這部分處理后的數(shù)據(jù)，入庫(kù)到騰訊內(nèi)部的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)TDW。

　　圖7 TDW架構(gòu)圖

　　TDBank是從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源端實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理和分布式消息緩存后，按照消息訂閱的方式，分發(fā)給后端的離線和在線處理系統(tǒng)。

　　圖8 TDBank數(shù)據(jù)采集與接入系統(tǒng)

　　TDBank構(gòu)建數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)間的橋梁，將數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)同數(shù)據(jù)源解耦，為離線計(jì)算TDW和在線計(jì)算TRC平臺(tái)提供數(shù)據(jù)支持。目前通過(guò)不斷的改進(jìn)，將以前Linux+HDFS的模式，轉(zhuǎn)變?yōu)榧?分布式消息隊(duì)列的模式，將以前一天才能處理的消息量縮短到2秒鐘!

　　從實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，產(chǎn)品在考慮數(shù)據(jù)采集和接入的時(shí)候，主要要關(guān)心幾個(gè)緯度的問(wèn)題

　　l 多個(gè)數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一，一般實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，都存在不同的數(shù)據(jù)格式來(lái)源，這個(gè)時(shí)候，采集和接入這部分，需要把這些數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)一的轉(zhuǎn)化。

　　l 采集的實(shí)時(shí)高效，由于大部分系統(tǒng)都是在線系統(tǒng)，對(duì)于數(shù)據(jù)采集的時(shí)效性要求會(huì)比較高。

　　l 臟數(shù)據(jù)處理，對(duì)于一些會(huì)影響整個(gè)分析統(tǒng)計(jì)的臟數(shù)據(jù)，需要在接入層的時(shí)候進(jìn)行邏輯屏蔽，避免后面統(tǒng)計(jì)分析和應(yīng)用的時(shí)候，由于這部分?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)致很多不可預(yù)知的問(wèn)題。

　　2.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與計(jì)算

　　完成數(shù)據(jù)上報(bào)和采集和接入之后，數(shù)據(jù)就進(jìn)入存儲(chǔ)的環(huán)節(jié)，繼續(xù)以騰訊為例。

　　在騰訊內(nèi)部，有個(gè)分布式的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，內(nèi)部代號(hào)叫做TDW，它支持百PB級(jí)數(shù)據(jù)的離線存儲(chǔ)和計(jì)算，為業(yè)務(wù)提供海量、高效、穩(wěn)定的大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐和決策支持。基于開(kāi)源軟件Hadoop和Hive進(jìn)行構(gòu)建，并且根據(jù)公司數(shù)據(jù)量大、計(jì)算復(fù)雜等特定情況進(jìn)行了大量?jī)?yōu)化和改造。

　　從對(duì)外公布的資料來(lái)看，TDW基于開(kāi)源軟件hadoop和hive進(jìn)行了大量?jī)?yōu)化和改造，已成為騰訊最大的離線數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，集群各類(lèi)機(jī)器總數(shù)5000臺(tái)，總存儲(chǔ)突破20PB，日均計(jì)算量超過(guò)500TB，覆蓋騰訊公司90%以上的業(yè)務(wù)產(chǎn)品，包含廣點(diǎn)通推薦，用戶(hù)畫(huà)像，數(shù)據(jù)挖掘和各類(lèi)業(yè)務(wù)報(bào)表等，都是通過(guò)這個(gè)平臺(tái)來(lái)提供基礎(chǔ)能力。

　　圖9，騰訊TDW分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

　　圖10 TDW業(yè)務(wù)示意圖

　　從實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)這部分主要考慮幾個(gè)問(wèn)題：

　　l 數(shù)據(jù)安全性，很多數(shù)據(jù)是不可恢復(fù)的，所以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全可靠永遠(yuǎn)是最重要的。一定要投入最多的精力來(lái)關(guān)注。

　　l 數(shù)據(jù)計(jì)算和提取的效率，做為存儲(chǔ)源，后面會(huì)面臨很多數(shù)據(jù)查詢(xún)和提取分析的工作，這部分的效率需要確保。

　　l 數(shù)據(jù)一致性，存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)主備要保證一致性。

　　第9步：獲取數(shù)據(jù)

　　就是產(chǎn)品經(jīng)理，數(shù)據(jù)分析人員從數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)的過(guò)程，常見(jiàn)的方式是數(shù)據(jù)報(bào)表和數(shù)據(jù)提取。

　　報(bào)表的格式，一般會(huì)在數(shù)據(jù)需求階段明確，尤其是有積累的公司，通常會(huì)有報(bào)表模板，照著填入指標(biāo)就好了。強(qiáng)大一些的數(shù)據(jù)平臺(tái)，則可以根據(jù)分析需要，自助的選擇字段(表頭)進(jìn)行自助報(bào)表的配置和計(jì)算生成。

　　下面是做數(shù)據(jù)報(bào)表設(shè)計(jì)的幾個(gè)原則：

　　1.提供連續(xù)周期的查詢(xún)功能

　　(1)報(bào)表要提供查詢(xún)的起始時(shí)間，可以查看指定時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。忌諱只有一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，無(wú)法看數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。

　　(2)對(duì)一段時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)能夠分段或匯總，能夠?qū)Σ煌A段進(jìn)行比較。

　　2.查詢(xún)條件與維度相匹配

　　(1)有多少個(gè)維度，就提供多少個(gè)對(duì)應(yīng)的查詢(xún)條件。盡量滿(mǎn)足每個(gè)維度都能分析。

　　(2)查詢(xún)條件要提供開(kāi)、合，以及具體值的過(guò)濾功能。既能看總體，又能看明細(xì)，還要能看單一。

　　(3)查詢(xún)條件的順序，盡量與維度的順序?qū)?yīng)，最好按從大到小的層次。

　　3. 圖表與數(shù)據(jù)要一致

　　(1)圖表顯示的趨勢(shì)，要與相應(yīng)的數(shù)據(jù)一致，避免數(shù)據(jù)有異議;

　　(2)有圖就必須有數(shù)據(jù)，但是，有數(shù)據(jù)可以沒(méi)有圖;

　　(3)圖表內(nèi)的指標(biāo)不要太多，并且指標(biāo)間的差距不要太大。

　　4. 報(bào)表要單一

　　(1)一張報(bào)表，只做一份分析功能，多個(gè)功能盡量拆到不同的表報(bào)中;

　　(2)在報(bào)表中盡量不要有跳轉(zhuǎn);

　　(3)報(bào)表只提供查詢(xún)功能。

　　看幾張常用報(bào)表，WEB產(chǎn)品的流量報(bào)表，來(lái)自百度，關(guān)注PV、UV、新訪客比率、跳出率、平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)等。

　　專(zhuān)門(mén)說(shuō)一下跳出率，這個(gè)數(shù)據(jù)反應(yīng)了用戶(hù)進(jìn)入網(wǎng)站的著陸頁(yè)(不一定是首頁(yè))價(jià)值，是否可以吸引用戶(hù)進(jìn)行一次點(diǎn)擊，如果用戶(hù)達(dá)到著陸頁(yè)，沒(méi)有任何點(diǎn)擊，則跳出率增大。

　　圖11 百度統(tǒng)計(jì)的網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)報(bào)表

　　再看友盟數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的產(chǎn)品留存率數(shù)據(jù)報(bào)表，通常關(guān)注的留存率有：1天后留存、7天后留存、30天后留存。

　　圖12 友盟的留存數(shù)據(jù)報(bào)表

　　數(shù)據(jù)提取，在做產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中，是很常見(jiàn)的需求，例如提取某一批銷(xiāo)量較好的商品及其相關(guān)字段，提取某一批指定條件的用戶(hù)等。同樣，功能比較完備的數(shù)據(jù)平臺(tái)，會(huì)有數(shù)據(jù)自助提取系統(tǒng)，不能滿(mǎn)足自助需求，則需要數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)寫(xiě)腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。

　　圖12所示，騰訊內(nèi)部的數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)，承擔(dān)了諸多產(chǎn)品的數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)報(bào)告的功能。

　　圖13 騰訊數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)首頁(yè)

　　第10步：觀測(cè)和分析數(shù)據(jù)

　　這里主要是數(shù)據(jù)變化的監(jiān)控和統(tǒng)計(jì)分析，通常我們會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化的日?qǐng)?bào)表輸出，并標(biāo)識(shí)異動(dòng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的可視化輸出很重要。

　　常用的軟件是EXCEL和SPSS，可以說(shuō)是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基本技能，以后再分享個(gè)人在實(shí)際工作中對(duì)這兩款軟件的使用方法和技巧。需要注意的是，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，先進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的校驗(yàn)，判斷這些數(shù)據(jù)是否是你想要的，例如從數(shù)據(jù)定義到上報(bào)邏輯，是否嚴(yán)格按照需求文檔進(jìn)行，數(shù)據(jù)的上報(bào)通道是否會(huì)有數(shù)據(jù)丟包的可能，建議進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的提取抽樣分析判斷數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

　　數(shù)據(jù)解讀在這個(gè)環(huán)節(jié)至關(guān)重要，同一份數(shù)據(jù)，由于產(chǎn)品熟悉度和分析經(jīng)驗(yàn)的差異，解讀結(jié)果也大不一樣，因此產(chǎn)品分析人員，必須對(duì)產(chǎn)品和用戶(hù)相當(dāng)了解。

　　絕對(duì)數(shù)值通常難以進(jìn)行數(shù)據(jù)解讀，通常都是通過(guò)比較，才更能表達(dá)數(shù)據(jù)含義。

　　例如某產(chǎn)品上線后的第一周，日均新增注冊(cè)10萬(wàn)人，看起來(lái)數(shù)據(jù)不錯(cuò)，但是如果這款產(chǎn)品是YY語(yǔ)音推出的新產(chǎn)品，并且通過(guò)YY彈窗消息進(jìn)行用戶(hù)觸達(dá)，每天千萬(wàn)次的用戶(hù)曝光，僅僅帶來(lái)10萬(wàn)新增，則算不上是較好的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。

　　圖13 通過(guò)比較更清晰表達(dá)數(shù)據(jù)含義

　　縱向比較，例如分析YY語(yǔ)音新注冊(cè)用戶(hù)的數(shù)據(jù)變化，那么可以和上周同期、上月同期、去年同期進(jìn)行對(duì)比，是否有相似的數(shù)據(jù)變化規(guī)律。

　　橫向比較，同樣是YY語(yǔ)音新用戶(hù)注冊(cè)數(shù)據(jù)的變化，可以從漏斗模型進(jìn)行分析，從用戶(hù)來(lái)源的不同渠道去看每個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化率是否有變化，例如最上層漏斗，用戶(hù)觸達(dá)渠道有無(wú)哪個(gè)數(shù)據(jù)有較大變化，哪個(gè)渠道的某個(gè)環(huán)節(jié)有轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)變化。還可以進(jìn)行不同業(yè)務(wù)的橫向比較，例如YY語(yǔ)音新增注冊(cè)數(shù)據(jù)、多玩網(wǎng)流量數(shù)據(jù)、YY游戲新增注冊(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，查找數(shù)據(jù)變化原因。

　　縱橫結(jié)合對(duì)比，就是把多個(gè)數(shù)據(jù)變化的同一周期時(shí)間段曲線進(jìn)行對(duì)比，例如YY新增注冊(cè)用戶(hù)、多玩網(wǎng)的流量數(shù)據(jù)、YY游戲新增注冊(cè)用戶(hù)的半年數(shù)據(jù)變化，三條曲線同時(shí)進(jìn)行對(duì)比，找出某個(gè)數(shù)據(jù)異常的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，再查找運(yùn)營(yíng)日志，看看有無(wú)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的組織、有無(wú)外部事件的影響、有無(wú)特殊日子的影響因素。

　　第11步：產(chǎn)品評(píng)估與數(shù)據(jù)應(yīng)用

　　這是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)的終點(diǎn)，同時(shí)也是新的起點(diǎn)，數(shù)據(jù)報(bào)表絕不是擺設(shè)，也不是應(yīng)付領(lǐng)導(dǎo)的提問(wèn)，而是切實(shí)的為產(chǎn)品優(yōu)化和運(yùn)營(yíng)的開(kāi)展服務(wù)，正如產(chǎn)品人員的績(jī)效，不僅僅是看產(chǎn)品項(xiàng)目是否按時(shí)完成，按時(shí)發(fā)布，更是要持續(xù)進(jìn)行產(chǎn)品數(shù)據(jù)的觀測(cè)分析，評(píng)估產(chǎn)品健康度，同時(shí)將積累的數(shù)據(jù)應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)。

　　例如亞馬遜的個(gè)性化推薦產(chǎn)品，例如QQ音樂(lè)的猜你喜歡，例如淘寶的時(shí)光機(jī)，例如今日頭條的推薦閱讀等等。數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用，大致可以分為以下幾類(lèi)：

　　(1)以效果廣告為代表的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

　　推薦周期短，實(shí)時(shí)性要求高;用戶(hù)短期興趣和即時(shí)行為影響力大;投放場(chǎng)景上下文和訪問(wèn)人群特性。

　　產(chǎn)品案例：谷歌、Facebook、微信朋友圈。

　　(2)以視頻推薦為代表的內(nèi)容推薦

　　長(zhǎng)期興趣的累積影響力大;時(shí)段和熱點(diǎn)事件;多維度內(nèi)容相關(guān)性很重要。

　　產(chǎn)品案例：Youtube

　　(3)以電商推薦為代表的購(gòu)物推薦

　　長(zhǎng)期+短期興趣+即時(shí)行為綜合;最貼近現(xiàn)實(shí)，季節(jié)與用戶(hù)生活信息很關(guān)鍵;追求下單與成交，支付相關(guān)。

　　產(chǎn)品案例：亞馬遜、淘寶、京東。

　　一張圖，總結(jié)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)11步法則

　　最后，一張圖小結(jié)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)11步：

　　圖14 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)11步

　　從制訂產(chǎn)品目標(biāo)到最后基于目標(biāo)進(jìn)行產(chǎn)品評(píng)估與運(yùn)營(yíng)優(yōu)化，形成數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)。這個(gè)流程和規(guī)范，需要各個(gè)部門(mén)都能統(tǒng)一意識(shí)，每個(gè)產(chǎn)品終端都能按照規(guī)范流程將數(shù)據(jù)統(tǒng)一上報(bào)，建立公司級(jí)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心，進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)，才有可能將數(shù)據(jù)價(jià)值最大化，讓數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)力。

　　產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系如何構(gòu)建?可以從以下五大要素進(jìn)行考慮：

　　(1)人：專(zhuān)職的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)同事

　　專(zhuān)職的專(zhuān)業(yè)的產(chǎn)品同事，負(fù)責(zé)建立產(chǎn)品數(shù)據(jù)體系的流程化、標(biāo)準(zhǔn)化，沉淀經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)體系的持續(xù)優(yōu)化發(fā)展;專(zhuān)職的專(zhuān)業(yè)的開(kāi)發(fā)同事，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)上報(bào)，報(bào)表開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)維護(hù)等工作，保證產(chǎn)品數(shù)據(jù)體系的開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn);

　　(2)數(shù)據(jù)后臺(tái)：全面系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

　　有一個(gè)專(zhuān)門(mén)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)記錄自己產(chǎn)品的特殊個(gè)性數(shù)據(jù)，共性數(shù)據(jù)充分利用數(shù)據(jù)平臺(tái)部公用接口獲取，共享數(shù)據(jù)源，充分降低成本。

　　(3)數(shù)據(jù)前臺(tái)：固化數(shù)據(jù)體系展現(xiàn)平臺(tái)

　　需要專(zhuān)業(yè)的報(bào)表開(kāi)發(fā)同事， 體系化思考報(bào)表系統(tǒng)，靈活迭代執(zhí)行，而不是簡(jiǎn)單的承接報(bào)表需求，造成報(bào)表泛濫。

　　(4)工作規(guī)范：需求實(shí)現(xiàn)流程化

　　就是前面描述的11步構(gòu)建產(chǎn)品數(shù)據(jù)體系的流程和方法，其中的數(shù)據(jù)需求把握好兩點(diǎn)，一是固化需求開(kāi)發(fā)流程化，二是臨時(shí)需求工具化。

　　(5)工作產(chǎn)出：數(shù)據(jù)應(yīng)用

　　常規(guī)的數(shù)據(jù)工作就是各種數(shù)據(jù)分析，輸出日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào);基于數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上進(jìn)行決策依據(jù)提供。進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，例如精準(zhǔn)推薦、用戶(hù)生命周期管理等產(chǎn)品策劃。