做运营，就要以数据为信仰。

其实关于数据，我并不太懂，但我是个相信数据的人。

按我很佩服的@曹政 的话说，真正非常懂数据的人，不是普通的打工者，大部分都是草根创业者。因为如果真的知道数据在哪里，怎么理解那些数据，这个世界是怎么运作的根本就没有秘密，早就赚大钱去了。也因为这样，很多的数据都是核心机密，对外发布的数据通常都不是那么有价值。当然如果是很懂数据的人，公开的数据都已经很有用。

这几年跟数据打交道，如果要说有什么成长，也许是养成了关注数据，研究数据的习惯。习惯大概才是最有用的，生活就是由无数的习惯组成。

1、带着目标看数据，数据才有意义

到处都是数据，数据无处不在。要关注什么数据，需要什么数据，与目标有关。心里没有目标的时候，大部分数据都没有什么意义。

使用性的数据：比如活跃。

几乎所有的产品，都会关注活跃这个指标。原因很简单，做了一个产品/特性，总是要有人用才有意义，产品负责人会定义自己心中的活跃。

延伸开去，注册、开通、使用（写操作），绝对值以及对应的比例，都属于这个范畴。

营收相关：交易额、交易量、客单价、付费率、用户每月平均消费、单笔付费额等等。

关心营收的时候，跟钱相关的数据就特别重要。同时引申到影响最终收入的各种数据。有时候靠量取胜，有时候靠单价取胜，单独看其中一项意义都不大。

就好像赞赏收入，你看到有的文章下面有几百个赞赏，有的文章下面只有10个赞赏，有几百个赞赏的那篇文章，不一定收入高过10个赞赏的。因为有很多人赞赏的，也许平均单人金额就1～2块，而另外那篇只有10个赞赏的，平均单人金额是100元。

游戏运营会关注付费率，其实类似的产品/场景，都会关注这一点。

运营公众号，粉丝数重要吗？

在一定程度上，是重要的，因为这个是基础。但是一个粉丝量大的帐号就是最有变现价值的帐号吗？那就不一定了。比总粉丝数更重要的是，你的活跃粉丝数（阅读你文章，与你互动的粉丝），会为你付费的忠诚粉丝数（去买你推荐的商品，给你赞赏的粉丝）。除了这些数量，刚才提到，从收入的角度，金额也很重要。你卖的是几千上万块一条利润超高的水晶，跟你卖几百块的女装，肯定不一样。单纯看一个数据指标，意义并不大。

为了分析（提高）营收（或其他效果），各种转化率，就变得重要。

很多时候人们不懂得怎么看数据，或者不知道要看什么数据，其实是因为对目标并不清晰，或者对目标的理解并不透彻。

包括我自己，哪些数据应该关注，哪些数据没有什么意义，很多时候是慢慢了解到的。也许是因为对产品更了解了，知道产品的核心优势核心目标是什么，也许是正好要做哪个方面的改进，才发现，XXX数据是重要的。

有的人说，上市公司的财报里的数据就可以看出很多东西，比如最简单的收入构成就透露这个公司的商业模式。每个季度不同类型收入的变化，趋势的背后有各种的本质。然而如果是一个对某个行业不太懂的人，也许连这些基础的东西，也是看不出来的。

2、数据正确比一切都重要

有太多的因素会影响到数据不正确。在我的工作经历里，被挑战数据不合理，或者自己忽然发现数据不对，去检查数据定义，数据上报，重新提取数据，都是很悲催的事。然而如果数据错了，所有的解读都会是错的。

3、平均值 VS 分布

平均值很多时候没什么用。每次国家发布什么民众的平均收入，有什么意义吗？大部分人都知道贫富差距多大。其实我更想知道，一个城市里，大部分人的收入是怎样的，我想知道分布。看新浪微博发布的自媒体收入，平均一下，每个人年度收入几块钱，难道要得出自媒体赚不了钱的结论吗？看签约自媒体的收入占了大部分，这才是有意义的。

知道每个微信用户平均关注了几个公众号，没有什么意义，因为分布的差距很可能很大。

4、数据的解读可能是错的

同样一个问题，在不同的时间段，由于人主观的想法，有可能错误地解读数据本身。这个就不好提及案例了，但是真的是有的。

一直都有听说过，某些咨询公司，其实是很有手段地在处理对数据的解读。同样的数据，为了达到不同的目的，其实是可以用不同的方式来解读，得出不同的结论的。

包括作图表，其实同样的数据，只要改改坐标轴的数值，就可以让看起来差距不大的数据变得差距很大。

如果要数据背后客观的结论，很多的逻辑推理必须非常严谨。有相关性，并不代表是由A导致了B。而时间拉长，短期的相关性可能就会减弱，而不相关性就会凸显出来。

除了逻辑问题，也许更多的时候，是对某个领域理解的太浅薄。

5、数据敏感度是日复一日的关注

也许这是我学到最重要的事情。其实在4年前，我听@夏天天 的一个分享，里面就提及了数据必须每天看每天看：

数据必须天天看，而且是一天看非常多的数据，分析数据背后的原因。数据必须烂熟于心，熟悉到什么程度呢？就是看一眼今天的数据，就能发现跟昨天的数据有什么细微的不同。比如看百度热门词，今天跟昨天，有哪些关键字上升了，有哪些关键字下降了，有哪些关键字是新的热门关键字，一看就能发现。比如做一个手机 App, 今天的下载量跟昨天相比有什么差距，如果差距小，是因为哪些细小的变化产生的，如果差距大，那应该是某个大的渠道出问题了。

日积月累，才会形成对数据的敏感度，才会在遇到问题的时候，立即发现问题的根源，才能快速决策。

然而那时候我体会不深，因为我没有做到。我是来了微信以后，曾哥让我每天给他发数据日报邮件。在这种每天必须认真研究数据写出点什么结论的情况下——无论是发现数据正常，在正常增长，在正常范围内波动，还是数据异常，因为XXX原因有爆发性增长——这种非常深刻地关注和处理数据的过程，我才记住了各种数据，也才会发现数据是否异常。这大概是我永远也不会忘记的历程。

是的，我们有很多工具，核心数据是可以push到人的面前。然而我还是发现，记忆最深刻的，总是我处理过的数据。

关于数据，当然不只是这些。还有很多数据挖掘。也是我很喜欢的事情。然而这又是一个大话题了。

关于数据，我懂的太少。我只是喜欢数据，并且信仰数据。

作者：OurDearAmy

来源：ourdearamywx（微信公众号）

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