数据可以驱动业务，同样的，运营也可以结合数据，帮助企业找到新的增长点，实现数字化转型。所以，今天我们就来聊聊数据运营必备的知识有哪些？
1. 数据埋点
数据埋点是互联网产品数据分析的根基，想要做好数据化运营，需要清楚埋点的流程、埋点方案选择、数据验证方法。
2. 指标体系建设
好的指标体系可以直观地反应当前业务经营状况的好坏，并且可以给出可以指导行动的决策建议。数据化运营需要掌握指标体系的构建及管理方法。例如，通过OSM与UJM模型，构建数据化运营指标体系。
3. 数据分析方法
除了专业的数据分析岗位外，现在几乎各个岗位都要求具备一定的数据分析技能，产品经理掌握分析方法可以更好的做产品决策，运营具备分析能力，可以更高效的运营。目前市面上数据分析的课程非常多。
4. 用户行为分析
过去数据分析以宏观的数据指标为主，例如流量、订单、营收等。随着用户增长理论的发展，对个体行为的洞察分析成了新的方向。通过对用户点击事件、漏斗转化、行为路径、留存分析以及魔法数字分析，找出产品流程上的问题和改进点，从而提升用户转化，促进用户增长。
5. 数据可视化
运营数据分析报告、数据分析平台都需要以更直观的方式将分析结果或决策建议输出，指导业务决策。因此，需要了解数据可视化图表的应用原则、可视化产品设计理念，以及常用的可视化工具，如Echart、百度图说。
6. 用户画像标签体系与精细化运营
精细化运营离不开用户的分层运营，对用户进行更细粒度的分群，需要掌握用户画像理论、用户画像标签体系建设方法，将业务运营场景抽象成用户标签，利用CDP/DMP平台实现更高效的运营流程。
7. 算法挖掘应用
基于运营经验的规则运营需要和算法能力相结合，才能发挥更大的价值，例如人与商品的精准推荐实现千人千面的个性化产品体验，或者将业务规则抽象成算法特征，利用AI能力预测用户行为意向。
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