这个问题没有标准答案，所处的行业和岗位不同，每个人的答案见仁见智。但撇小哥可以很肯定的说：数据分析在如今的求职场上越来越重要。
关于数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。
互联网行业里，有一个大家默认的共识——“数据分析是发现问题的神器”，得数据者得天下。
当撇小哥进入这些招聘信息页面仔细一看，很多大厂在招聘运营岗的时候，对应聘者的数据分析能力越来越重视。
不论是做产品运营、内容运营、用户运营，还是做活动策划、做电商直播，数据分析能力已经成为一名新媒体运营的标配：
仔细看看这些招聘信息里的要求，哪个不是要有数据分析能力？基本上大厂里10K+的运营岗，都是要求用数据分析来优化运营策略，提升转化，对结果负责。
发现了吗？在互联网行业中，数据分析是我们发现问题的钥匙。懂数据思维的人，才是这个时代的香饽饽。
不管我们是做产品、运营还是做市场，都避免不了与各种各样的数据打交道，并且需要从这些数据中得出能够帮助业务改善成长的信息。
与其说产品、运营需要懂数据，不如说我们需要学会「用」数据。也难怪懂数据的新媒体运营薪资高。
尽管数据分析如此重要，但很多新媒体运营小白实在是不懂数据分析，在和数据打交道的过程中，往往面临以下几种情况：
1、数据分析只用在复盘环节，且只是展示数据
每次做总结时，只能简单地罗列、记录一下数据，看似分析了一大串，实际上对业务已经没啥帮助。
2、 数据解读只停留在表面
数据到手后，简单地观察一下异常数据，在建立数据分析体系的时候，不知道如何选取指标维度，然后开始拍拍脑袋，想当然地分析原因可能是什么。很有可能由于对异常数据的敏感性不足，导致数据分析得出的结论与真实情况大相径庭。
3、 分析”完数据之后，没有用上数据思维来解决问题
“分析”出异常数据背后的原因后，不会从中分析出具有意义的结论，来指导接下来的工作。最后只能“拍脑袋”做决策。
长期以往，我们每次在做运营工作的时候，都是一做三不知：
不知道分析什么数据
不知道怎么分析数据
不知道怎么用数据分析结果解决问题
撇小哥发现，很多转行学习新媒体运营的小白，并没有掌握数据分析的能力，无法匹配招聘的要求，很难找到心仪的工作。
首先我们要解决第一个问题：价值月薪 20k+ 的数据分析能力，究竟是怎么样的呢？
一句话概括就是——是能够通过数据定位问题，推导问题背后的原因，并高效解决问题。
一、新媒体运营在数据分析中的正确姿势
新媒体运营在做数据分析的时候，往往需要以目标为导向，学会找到核心目标，并将它拆分，用来做运营数据全面的，系统性的分析。
新媒体运营在数据分析中的正确姿势是怎样的呢？
在运营工作中，每项业务都会有一个具体的关键指标。对于新媒体运营来说，工作的指标通常围绕着订阅号的阅读量、粉丝量。
每一次运营行为，都会伴随着具体的运营目的。这个业务目标，就是数据分析的起源。在确定这个目标前，就必须从收集现有的运营数据开始。
比如，撇小哥想要从这个月开始减肥，因此在正式开始减肥计划前，撇小哥需要知道历史数据，包括但不限于自己的身高、体重、三围、BMI（身体质量指数）、体脂率、基础代谢率等。
撇小哥又将BMI和体脂率率公式拆解：
BMI=体重（kg）除以身高（m）的平方
体脂率 = （脂肪重量 ÷ 体重） × 100%
了解了这些数据后，撇小哥才能找出减肥目标：减10斤的体重，让自己的BMI和体脂率处于正常范围内。
再比如，作为新媒体运营，撇小哥背上的业务目标就是“提高读者点击文末的注册量”，首先就要收集过去近三个月（甚至半年）内订阅号的运营数据。通过过往的运营数据进行分析后，可得出初步的业务目标：在这个月内，将读者点击文末的注册量从3%提升至4%。
发现了吗？
数据分析是帮助我们实现运营目标的工具，我们在不断监控运营的过程中，优化运营的环节，才能帮助我们实现运营目标。
2.梳理路径拆解指标
数据分析后的业务目标，只是一个结果。
但是想要达成业务目标，并不是简简单单一步就完成的，而是需要运营者策划一系列的运营事件，即完成了一个又一个的步骤，才能让这个结果达成。
因此在我们明确了一个目标后，就需要思考：我们需要监测哪些指标才能完成目标？
举个例子：
众所周知，减肥的本质就是消耗热量＞摄入热量。也就是说，撇小哥想要达成减肥10斤的本月目标，就需要自然热量消耗+运动热量消耗＞热量的摄入量。
所以，除了体重数字之外，撇小哥还需要监测自然热量消耗、运动热量消耗、热量摄入量这三个重要数据。
核心目标的拆解，就需要以业务流程为思路进行构建。
我们回到新媒体运营的工作场景里，看看怎么理解梳理业务路径，拆解核心目标。
撇小哥确定了的业务目标是：在这个月内，将读者点击文末的注册量从3%提升至4%，我们先尽可能地列举出和这个业务目标直接相关的所有指标：本月订阅号的发文数量、阅读量、打开率、完读率等等。
想要提升订阅号读者点击文末的注册率，那需要完成哪些步骤？这时候就要从业务流程开始着手思考：如何从零开始完成一篇文章的推送。
再根据“提高读者点击文末注册量”这一目标，因为读者需要看完文章才能看到文末的“阅读原文”，所以撇小哥决定把“完读率”作为关键指标。
在实际的运营工作中，有哪些是完读率的影响因素呢？一起试想一下：
假如订阅号的推文推送后，在公众号粉丝人数基本不变的情况下，会产生怎样的结果？
如果文章点击率基本不变，文章质量高，完全阅读人数就会增多；如果文章点击率提高，完全阅读人数却不变，完读率反而会下降！
点击率又和推文的标题有关。如果标题取得吸引人，阅读总人数也会随着变多，打开率就会变高。
提高阅读总人数，就得从文章选题、标题撰写、推文封面、文章发布时间这4个主要因素开始分析：
热点选题比常规选题更吸引人眼球，选题可以考虑热点事件。
标题越吸引读者，阅读人数自然而然变多。
封面会影响从订阅号打开推文的读者。
文章发布时间影响阅读人数，最好选在阅读人数最高的时段发。
所以为了完成任务，撇小哥需要把“完读率”和“阅读总人数”同时列为关键的核心指标，优化文章标题来提高“点击率”，优化文章选题和质量来提高“完读率”，最终达到“提高读者点击文末注册量”的目标。
拆解到这一步，就知道要从哪些方面去改善了。
3.制造数据埋点
很多小白可能不懂什么叫埋点。先和大家举一个简单的例子：
埋点就像是城市里，某条大马路上的摄像头，这个摄像头就是一条马路上的埋点，监控着马路上发生的一切，并且记录下来。
数据埋点对运营者来说有什么用处呢？
最重要的就是分析用户的动作行为，挖掘运营数据的流失点。
运营者制造的埋点，相当于马路上的摄像头，可以记录用户经历过的行为和路径，通过埋点可以得知：用户的行为路径是怎样的？用户在哪个关键的运营环节流失了？
看到这里，你可能还不太能直观理解，那举个例子吧：
撇小哥要在这个月内减肥10斤，并且已经找到体重、运动热量消耗、热量摄入量这3个维度，需要每日、每周定时监测并记录。
问题来了，这四个维度的数据该怎么监测？
用体重秤直接监测每日体重数字；
用健康类APP记录一日三餐的食物热量摄入量；
用运动APP、运动手环（手表）记录运动热量消耗。
发现了吗？体重秤、运动健康类APP和运动手环（手表）都可以算是撇小哥在减肥道路上的“摄像头”，也就是撇小哥重点监测减肥数据的埋点。
撇小哥再举个新媒体运营工作场景中的例子：
假如当领导问起，为什么最近文末注册转化量这么少？
作为新媒体运营老司机的撇小哥，在定好“提高读者点击文末的注册量”的运营目标，找到了“完读率”和“阅读总人数”的核心目标后，就提前埋入了阅读量、打开率、完读率及文末跳转注册转化数的监测点。
监测阅读量、打开率、完读率的数据并不难，直接在公众号后台就能找到。
而文末跳转注册转化数，在系统中不能直接提供，该怎么制造监测点呢？这就需要制造专属的渠道二维码、UTM链接，在百度推广后台跟踪数据来源。
这样就能记录到阅读量、完读率等每个运营流程的转化率，埋点背后的数据，就可以让撇小哥用来分析用户漏斗的哪一个阶段出现了问题，再结合实际的运营情况，就能输出解决方案给领导看。
如果你学习更多关于制造数据埋点的内容，那你可以点击：新媒体运营自习室选择课时11，获取数据监测推广自学指南，特别适用于对数据埋点学习求学无门的小伙伴。
4.收集运营数据
对新媒体运营来说，收集数据是最简单的一步。
比如说：
撇小哥正在努力减肥的路上，必须要收集每日体重打卡、每天一日三餐的热量摄入量和运动热量消耗的数据，从而汇总成完整的数据表格。
再比如：
在完成“提高读者点击文末注册量”这个目标的过程中，会将单篇阅读数、注册转化总数、文章转化数等数据汇总至表格里。
撇小哥提供一些数据收集和分析工作的网站或工具给大家，方便大家能够更好地收集数据：
（1）新媒体平台自身后台数据分析
微信公众号、微博、头条、知乎等等，都有自己的数据分析后台，可以查看阅读量、分享量、打开率等基本数据，然后再根据数据优化新媒体运营工作。
（2）百度指数
百度指数几乎是每个行业必用的查询工具，在行业市场分析、推广策略制定以及用户需求变化等有一定的参考价值。
简单的讲，我们可以上百度指数，去查查：什么话题是网民最关心的，什么关键词搜索的最多等等。
（3）新榜
可以在新榜查找到微提供各类新媒体账号详实数据、内容榜单、爆文分析等，为写热文提供素材。
（4）壹伴
作为微信公众号后台的插件，可以用来多公众号数据采集，数据分析、公众号运营工具增强等。
通过已经统计好的数据，就能分析观察运营中每个行为的效果，通过实际的反馈找到最优解。留意异常数据，哪个环节用户流失多，该如何召回以及如何优化现有的问题。
比如，注册转化数比较少，是因为推文打开率低。打开率低是通过阅读量这个数据体现的，也就是说阅读量也偏低。
导致阅读量偏低的原因是什么呢？
是选题没有戳中读者用户？
是标题、封面吸引读者用户打开等等……
二、总结
最后，我们总结一下。当我们在讲「数据分析能力」的时候，我们说的是一个优秀的运营者，在运营工作开展的过程中，新媒体运营在数据分析中的正确姿势是：
1.确定分析业务目标
2.梳理路径拆解指标
3.制造数据埋点
4.收集运营数据
5.发现问题分析原因
除此之外，一个真正懂数据分析的新媒体运营，在工作执行阶段，对业务数据进行监控和分析。能够对数据加工处理，方便发现其中的规律或者数据背后的蹊跷。
当拿到预设的活动目标数据和实际的数据做对比，就能非常快速地知道业务的问题所在。对于异常的数据指标，挖掘背后的原因，给到针对性的解决方案。
当然，以上这些关于「数据分析能力」的解读都是在撇小哥自己的经验中总结出来的，如果你有其他想法，欢迎评论告知。
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