数据的定义：
数据，个人的理解就是用来描述你做了一件事情，这个做的好还是坏的一个依据，可以是一个，也可以是多个。
当然，我们运营在日常的工作中会接触到各种各样的数据，但是核心的三点就是：渠道数据、成本数据、以及收益数据。网上的一些鸡汤文章不可信，那些各种不花钱做运营的文章看看就可以了，那些虽然没有花钱，但是有可能是消耗自己的人脉或者其他可利用的一些资源进行交换的。
如何获取和分析数据
获取数据：APP自己埋点，log等，web通过log、日志与按钮埋点。其他的第三方工具：谷歌分析。百度统计。
分析数据：确定数据的准确、明确影响数据的因素、重视长期的数据监测、保持客观的视角、注意剔除干扰项目
数据分析的方法、误区与数据说谎的手法
运营对于数据的分析不在于数据，而是在于分析，在于你对这些数字背后隐藏的逻辑的层层的抽丝剥茧，找到事实的真像。而且在我们分析数据之前，一定要抛开已有的立场，明白不同类别的数据在不同阶段的重要性也不同。
网站初期比较关注，PV、UV、TP之类的数据，因为要获得持续的流量保证网站的运行，但是到了持续运营阶段更重要的是用户留存、活跃、付费，这个时候更加强调用户行为分析，拆分不同的维度精细的 运营。到了成熟期更加关注用户流失、这个时候数据分析的意义在于延续产品的生命周期，到了衰退期做好数据保存的工作。
要熟练的掌握历史数据，可以根据历史数据总结出规律，在数据出现波动的时候可以有效采取一些措施，也应该学会对数据进行拆解
数据分析的一些常见的误区：用单一的类型的数据去评价全局，用结论推导原因，只看数据结论，不看其他的分析，选择一些有利的样本，样本规模差异化。
跳出数据看数据
我们分析数据，不是仅仅为了看数字而是看到数据后面的人的行为和动作以及习惯。
抛弃预设的立场，因为一旦脑子中预设立场，就会找对应的时间进行匹配，证明预设是对的，从而在成偏差。
深挖用户行为和系统事件，对应时间节点发生的事件，以及系统事件和用户行为。尝试一些换位思考，整合关键数据，分析数据变化的原因，有哪些可以改编数据的，类似情况再发生时候，应该如何处理？
运营的核心数据
内容运营：
展示数据：1、点击次数 2、页面蹦失率 3、页面停留时间
转化数据：1、内容中付费链接的点击次数、付费成功次数。2、内容页面的光该点击次数、广告停留时间、二次转化成功率。
内容的扩散与分享数据
活动运营
拉新为主的活动：
渠道的数据：各个渠道分享次数、分享链接点击次数、渠道注册转化率。
总的注册成功转化率，用户注册的蹦失节点、用户注册完成后引导过程的蹦失节点。
促进销售为主的活动：
渠道广告的展示次数、点进次数、落地页面的蹦失率
用户的兴趣点分布——页面商品点击次数、单品浏览量、下单量
订单转化率（浏览到下单、购物车到下单）、支付成功率
用户运营
用户注册数据：注册用户规模，增长速度，渠道质量，注册流程质量，注册用户行为跟踪
用户留存数据：留存用户的规模，用户登录的时间、频率，使用网站服务停留的时间、频率
用户活跃数据：活跃用户的定义、用户行为数据的统计
用户付费数据：注册付费/活跃付费的转化率，付费金额、频率，日常行为跟踪
用户流失数据：流失用户的规模、速度，流失用户的日常行为，流失的原因，用户流失的晚会策略和效果分析。
我们分析数据，是为了探索数据背后隐藏的关系和逻辑，并不是单单的为了分析数据而分析数据，而是再分析完成这些数据之后能够说出1、2、3、的原因，知其然，并知其所以然，才是我们做数据分析最重要的地方。
