1. 數據化運營的概述

數據化運營是指通過數據化的工具、技術和方法，對運營過程中的各個環節進行科學的分析、引導和應用，從而達到優化運營效果和效率、降低運營成本、提高效益的目的。包括會員運營、商品運營、流量運營和內容運營四方面的內容。

2. 數據化運營的意義

數據化運營的核心是運營，數據化運營的價值體現在對運營的輔助、提升和優化上，將運營工作逐步數字化、自動化和智能化。

• 提高運營決策效率
• 提高運營決策正確性
• 優化運營執行過程

• 提升投資回報

  3. 數據化運營的2種方式

• (1) 輔助決策式數據化運營
  通過數據、模型、知識等進行業務決策，起到幫助、協助和輔助決策者的目的。通過為決策者提供商品促銷銷量的信息，為企業的促銷活動提供有關訂貨、銷售等方面的支持。
• (2) 數據驅動式數據化運營
  整個運營運作流程以最大化結果為目標，以關鍵數據為觸發和優化方式，將運營業務的工作流程、邏輯、技巧封裝為特定的應用，借助計算機技術並結合企業內部的流程和機制形成一體化的的數據化工作流程。
  個性化推薦是一種數據驅動數據化運營方式。
  輔助決策式數據化運營和數據驅動式數據化運營是兩個層次的數據應用，數據驅動相對於輔助決策的實現難度更高，數據價值更大
  -- 區別：
• 輔助決策式數據化運營為業務決策方服務，整個過程由運營人員掌握，數據是輔助決策。

• 數據驅動式數據化運營的過程由數據掌控，數據是主體，實現該過程需要IT、自動化系統、算法等支持，數據驅動具有自主導向性，自我驅動性和效果驅動性。

  4. 數據化運營的工作流程

  
• 第一階段 數據需求溝通
  包括需求產生和需求溝通兩個步驟

(1) 需求產生：由運營部門產生的數據化運營的需求，例如預測產品銷量、找到異常訂單、確定營銷目標人群

(2) 需求溝通(溝通很重要)

• 第二階段 數據分析建模
  包括數據獲取、數據預處理、數據分析建模和數據結論輸出四個步驟。
  數據預處理：對數據進行質量檢驗、樣本均衡、分類匯總、合並數據集、刪除重復項、分區、排序、離散化、標準化、過濾變量、轉置、查找替換、脫敏、轉換、抽樣、異常值、缺失值處理等
  數據分析建模：運用多種數據分析和數據挖掘方法，對數據進行分析建模。方法包括統計分析、OLAP分析、回歸、聚類、分類、關聯、異常檢測、時間序列、協同過濾、主題建模、路徑分析、漏鬥分析。
  數據結論輸出：報告、Excel統計結果、數據API輸出、數據結果返回數據庫、數據結果直接集成到應用程序中進行自動化運營。
• 第三階段 數據落地應用
  數據結論溝通
  數據部署應用，預測結果作為下一個月KPI，或者將選擇出來的用戶作為重點客戶進行二次營銷。並對後續效果進行監測和反饋。

宋天龍老師 《Python數據分析與數據化運營》學習筆記

數據化運營概述