上一章我們說了數據的幾個維度， 需要收集一些什麼數據
收集完成之後，我們需要做什麼呢？
數據會說話，它是怎麼說話的？
這裏說的就是，數據分析
收集完成數據之後，我們就要開始進行數據分析， 能從數據裏聽出寫什麼來，取決於你的數據分析能力的高低。
當然， 作爲一個運營人員，我們一定要明白一個道理：數據分析能力並不是天生就有的，而是可以學習提高的。
很多運營人員一看到一大堆的數據就會覺得頭大， 眼花，天然的就覺得自己搞不定這一塊，認爲這是專業人士才能做的事情， 數據分析什麼的，自己對數據根本不敏感。
於是他們就對數據這一塊敬而遠之。
實際上，正常情況下，在沒有學習統計學，概率學的情況下，我們對於數據呈現，分析出具體的結果的能力是很差的， 只有不斷的學習，才能提高自己的數據分析能力。
關鍵是，不要害怕，勇敢的去做
想要提高數據分析能力，首先要明白，各項數據代表的是什麼，以及是如何收集來的
比如活躍度
這個活躍度是每天的發言人數統計來的，還是一場活動參與人數統計的
單純的是有人說話就算活躍呢，還是至少得參與一個話題的討論纔算活躍
知道了數據背後的一樣和收集過程，會讓我們對於數據更加敏感。
其次，對於數據的關注階段是有不同的
我們不需要時刻都關注所有的數據， 一個社羣運營下來，分前招募期，運營前期，運營中期，運營後期，口碑營造期等不同的階段， 那相對於的數據關注點也是不同的
招募前期我們需要關注的是報名人數以及宣傳展示數據
運營前期，關注的是用戶觸達率
運營中期，關注的是種子用戶形成，有價值內容的產生，分享的人數，活動的參與率
運營後期，關注的是用戶的成長軌跡，以及收穫感
口碑期，則是關注後續的學員是否與我們的聯動，他們的用戶證言和反饋意見
當然這些不光只是數據的呈現， 內容方面也需要輔助一起來收集和引導。
不同階段的運營，關注不同的數據
有目的的去看數據，你就會發現數據分析不難，數據分析更多的是要有一個清晰的目的
因爲數據就是爲了輔助我們去完成目的的工具。