現如今對於數據的利用越來越頻繁，有用的數據往往是通過對於原始數據的整合分析之後得出的。運營數據分析就是對於數據分析的整體過程進行宏觀的把控，那麼，究竟什麼是運營數據分析呢，運營數據分析的步驟和方法又是什麼？
運營數據分析
數據分析運營是指數據的擁有者對數據進行挖掘分析，把隱藏在海量數據中的有用信息作爲商品，按照固定的形式發佈出來，供使用數據的消費者消費。數據充斥在運營的各個環節，所以成功的運營一定是基於數據的。在運營的各個環節，都需要以數據爲基礎。當我們養成以數據爲導向的習慣之後，做運營就有了依據，不再是憑經驗盲目運作，而是有的放矢。
運營數據分析步驟
一、明確數據分析目的
在運營數據分析時，首先要做的便是明確數據分析的目的，根據數據分析目的做出相應的措施，這也是做運營數據分析的開端。
二、數據採集整合
運營數據分析時圍繞數據開展的工作，在分析開始之前，必須擁有大量的數據支持，這樣得出的分析結果所佔的權重會更大，得到的結論也更加的準確。
三、數據統計描述
採集數據的過程是一個整體的集合，統計數據則是對數據進行分類彙總，按照數據的特徵，做出相應的調整描述，便於開展分析工作。
四、總結與歸納
產品的數據分析得出的結果，需要針對數據結果進行總結與歸納，彙總而來的最終結果爲決策的制定提供借鑑途徑。
運營數據分析方法
1.轉化漏斗
轉化漏斗最常見的是把最終的轉化設置爲某種目的的實現，最典型的就是實現銷售，所以大家很多時候把轉化和銷售是混爲一談。漏斗幫助我們解決兩方面的問題，第一、在一個過程中是否發生泄漏。第二、在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程。
2.細分整合
細分有兩類，一類是一定條件下的區隔、另一類是維度之間的交叉。細分幾乎幫助我們解決所有問題。比如，構建轉化漏斗，實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分。流量渠道的分析和評估也需要大量用到細分的方法。
3.歸因類比
歸因的目的究其原因便是尋找數據的根源，通過數據源頭的對比，將多組數據進行對比，找尋其中存在的差異點，並以此展開數據分析。
4.熱點追蹤
對於運營數據分析而言，對於熱點的把控也是十分重要的，及時把握住熱點信息，有利於更好的對數據的採集，彙總。所收到的關注面也會更加廣泛。
試錯的過程也是學習的過程，一個好的運營數據分析者不僅要有良好的心態，同時也要有試錯的勇氣與毅力。在數據分析越來越重要的今天，對於企業而言，良好的數據分析體系有利於更好的制定決策方案。在目前市場上數據分析的軟件中，企業級的BI工具Finebi在數據分析的應用上面更加的全面，在國內擁有絕對的市場佔有率，深受相關行業的青睞，相信未來數據分析的發展會更加的迅速。