很多運營人員，特別是一些新手，在做運營時會感到數據太多，其實并沒有想象的那么復雜。數據運營雖然是項極為龐大的工作，需學、數據庫技術、編程技術等，但就互聯網產品業務體系而言還是肚主要體現在以下兩個方面。
(1)數據規劃
數據規劃是做好數據運營的一個重要前提性工作，科學、合理白高數據運營的效率和精準度。
比如，在做數據運營之前，通過對運營工作的規劃，發現數據：層面。比如，主要集中在用戶運營上，那么，運營人員就可以重點主戶層面的數據，觀察其變化情況，尤其是訪客數、留存率、活躍度嘗
有了這樣的分析，運營人員只需重點圍繞所需的數據來做，避免不必要的干擾。
(2)注意方式、方法
數據分析是一項逐步下沉的工作，即隨著數據量的增大和維度的不斷拆硼可以無限制地細化。
可見，只要做好數據規劃，掌握必要的分析方法，做好數據運營工作并不匪。那么，具體該如何做呢？可按照以下4個步驟進行。
第1步：找到最頂層的核心指標數據
最頂層的核心指標代表著一個企業的總戰略，決定著所有的運營工作能否多陸省地達到預定目標。那么，該如何確定最頂層的核心指標呢？這就需要對企險發展階段、產品屬性進行分析。
第2步：根據運營階段確定唯一的頂層核心指標
雖然每個數據維度下都可以確定多個頂層指標，但由于運營階段不同，分析剛重點不同，往往只能選一個指標。
仍以上面用戶數據分析為例，當確定用戶量、留存率、用戶活躍度、每用戶均收入這4個最頂層的核心指標時，同時也必須結合運營階段（行業、模式、 背后的資本支持等），在這4AI指標里面選出一個最優者。比如，運營初期以用戶量為核J心指標，中期則( UV)存率或用戶就應選每用戶平均收入。
第3步：圍繞頂層指標逐步延伸
頂層指標是最核心的指標，但并不意味著只有這幾個就夠了，如：地看這四個指標的話難免有失偏頗。因此，在確定用戶量、留存率度、每用戶平均收入這4個指標為頂層指標的前提下，還需要圍繞這。做適當延伸，挖掘更多的數據信息。
比如，在對用戶量這個頂層指標進行分析時，同時也要對這些用道進行分析。因為用戶是通過不同渠道獲得的，而渠道的來源又有很部渠道、外部渠道；免費渠道、收費渠道；線上渠道、線下渠道；
如果發現通過自有渠道獲得的用戶較多，那么，就可以將其分別兩個指標進一步分析。這兩個數據分別為訪客數(uV)、新用戶轉戶轉化率：本次新增用戶數／UV）。如渠道成本較大，新用戶獲取成本。
從以上數據來看，盡管渠道B在流量、轉化率各方面都低于渠道A，但數運營人員一定會優先選擇渠道B，因為渠道B新用戶獲取成本比較低。
當然，不能僅僅以新用戶獲取成本來判斷一個渠道的好壞，還要綜合考些用戶后期的留存率和用戶活躍度的情況。這樣，在這個環節中又多了三個指標：UV、新用戶轉化率、新用戶獲取成本。
第4步：根據實際需求再繼續拆分和細化
前3步幾乎是任何企業在做數據運營時按部就班要做的，而這一步可以說就 么硬性要求了。完全根據不同行業、不同企業、不同階段等實際情況而定。
此外，還可以根據時間維度、區域維度、設備維度、用戶維度等不同維度，進行拆分和細化。為了更好地理解指標數據的拆分和細化，現將一些頂層核心數晤指標列出來。
之所以將以上數據指標單獨進行解釋，是因為這些指標直接關系著產品死存亡，每個指標都是數據運營體系中不可缺少的。
