大数据是未来互联网的发展方向，通过数据可以了解人们的日常行为，从而可以更精准的分析，互联网营销也是如此。做好数据运营分析就十分重要，要从数据中查找问题，分析问题，解决问题。
今天小编就给大家分享下那些不吐不快的精准数据运营技巧。不过再说数据运营技巧之前，先要清楚的知道关于数据运营的三个基础性问题。
1. 明确数据分析的目的
做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。
明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。
2. 收集数据的方法
说到收集数据，首先要做好数据埋点。所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。
目前主流的数据埋点方式有两种：
第一种：自己开发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。第二种：利用第三方统计工具。
而常见的第三方统计工具有：网站分析工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计。
移动应用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics。
另外不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。
3. 产品的基本数据指标
新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。
活跃：有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。
留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。
传播：平均每位老用户会带来几位新用户。
流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。
4.精准数据运营方法
当清楚的知道以上三个基础性数据分析问题，才能在各种各样的数据分析方法中找到适合自己的数据运营方法。目前数据运营分析这一领域比较精准的方法有5种。
下面小编一一为你道来。
方法一：LINKTAG的流量标记
Linktag标记流量源头，绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源，也同样适用于app下载来源的监测（但后者需要满足一定的条件）。
Linktag的意思，是在流量源头的链出链接上（链出URL上）加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转，而且能够标明这个链接所属的流量源是什么（理论上能够标明流量源的属性数是无限的）。
Linktag不能单独起作用，必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。Linktag是流量分析的基础，要严肃的分析流量，不仅仅是常规分析，还包括归因分析（attributionanalysis），都需要使用linktag的方法。
方法二：转化漏斗
分析转化的基本模型是转化漏斗，这个目前应用比较普遍。
转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是实现销售，所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。对于增长黑客而言，构建漏斗是最为常见的工作。
漏斗解决两方面的问题，第一、在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，在漏斗中能看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点；第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程受到损害。
漏斗的构建很简单，无论web还是app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用，乐趣无穷。
方法三：微转化
人人都懂转化漏斗，但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了，而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题，但大问题总是有限的，这些问题搞定后，你还是需要对你的转化进行持续优化，这个时候必须要用到微转化。
微转化是指在转化必经过程之外，但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动，左右了用户的感受，也直接或者间接的影响了用户的决定。比如，商品的一些图片展示，并不是转化过程中必须要看的，但是它们的存在，是否会对用户的购买决定产生影响？这些图片就是微转化元素。
方法四：AB测试
增长黑客不谈AB测试是耻辱。通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题，想个主意，做出原型，测试定型。比如，你发现转化漏斗中间有一个漏洞，于是你想，一定是商品价格不对头，让大家不想买了。你看到了问题——漏斗，而且你也想出了主意——改变定价。但是这个主意靠不靠谱，可不是你想出来的，必须得让真实的用户用。于是你用AB测试，一部分的用户还是看到老价格，另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化。若真如此，新的价格就被确定下来（定型），开始在新的转化高度上运行，直到你又发现一个新的需要改进的问题。
增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，如何验证的？主要方法就是AB测试。
今天的互联网世界，由于流量红利时代的结束，对于快速迭代的要求大大提升了，这就更加在意测试的力量。
在web上进行AB测试很简单，在app上难度要高很多，但解决方法还是很多的。国外那些经典app，那些卖钱游戏，几乎天天都在AB测试。
方法五：细分
有人说，不细分，毋宁死，细分是一切分析的本源。
细分有两类，一类是一定条件下的区隔。如：在页面中停留30秒以上的visit；或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度之间的交叉即分群。如：北京地区的新访问者。
细分几乎解决所有问题。比如，前面讲的构建转化漏斗，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。
维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如某个数据负责人，他将用户的反馈提交给GA（一款免费的企业级分析软件），然后在自定义的报告中，将用户反馈和用户的其他行为交叉起来，从而看到有某一类反馈的用户，他们的行为轨迹是什么，从而推测发生了什么问题。
分析跳出率时，也会把着陆页和它的流量源进行交叉，以检查高跳出率的表现是由着陆页造成，还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。
最后总结：
目前数据分析领域还有很多方法，小编就不给大家细说了。一句话，眼花缭乱炫彩夺目不一定有用，朴实无华实用才是最可靠的。
