运营的核心？
就是用效率最大值完成业务目标数据驱动支撑战略决策。
这个运营核心？
那数据在这个里面的作用，
其中业务目标需要通过数据来量化而战略决策也是需要通过数据来作为决策的依据。
所以可以说是数据是整个运营工作里最最基础最最重要的一个部分。
可以说是无数据不运营。
数据刚入门的时候，
可以说是一个很枯燥的，
然后有非常多琐碎工作的校验工作的这样的一个工作内容，
运营工作内容。
但是做到后面当大家能够在数据中发现一些机会点发现一些问题，
并能够最终反馈到业务中形成业务中一些新的action的时候，
那数据就变得非常有意思了。
我们的数据驱动运营的课程分为主要分为三个部分，
第一个是基础的数据指标。
那希望在这个部分里面能够为大家介绍我们在做运营工作的时候，
应该怎么样来定义基础的数据指标？
我们在整个业务流程里面，
应该以哪些环节上的数据为我们最终要看的数据指标。
第二个部分是想帮大家看一下，
就是在我们日常的一些数据统计中，
数据分析中都有哪些比较容易犯的错误。
而这样的数据错误就会给大家带来一些错误的判断和错误的方向。
数据分析怎么样把一个数据分析做好，
然后做的能够对业务产生真正的一些作用。
那我们首先来看一下基础的数据指标。
那我到基础的数据指标，
我们首先要清楚基础数据都来自于哪里？
做数据分析的小伙伴，
难免就会容易犯这样的问题，
就是我手上已经搜集好数据了。
然后我就直接拿着搜集好的这样的数据来做分析。
但是我并不知道这些搜集来的数据，
它来自于哪里，
那这个问题会导致什么样的问题？
就比如说当我发现一个数据出现问题的时候，
统计上可能可能就是波动看起来特别大。
那在这个时以后，
如果不知道这个数据它来自于哪里的话，
很有可能就会错失掉一些。
真正的原因就比如说我的数据量突然猛增，
它可能来自两个地方的原因。
一个部分的原因是业务上确实发生了变化。
那另外一个部分的原因，
很有可能就是我们的统计算法，
它有可能会导致这样的突增。
在这里我就插进一个小小的例子吧。
就之前我们在做app统计的时候，
大家知不知道就是在手机的这个设备标识，
有一个说法叫爱美号。
而在那个苹果手机的话，
它又是另外一个串号，
就是通过苹果官方的一个接口这样来的一个串号。
但是苹果在从IOS6升级到IOS7这个过程中哈，
或者是IOS6升级到IOS8。
这个过程中它会导致这个串号发生变更。
如果我们在统计苹果设备上的新增用户活跃。
Ios七是以这个串号，
我我们判断唯唯一设备据据话，
那那很有可能导致用户在今天升级前后会被统计为两个用户。
所以我们当了解了统计的细节之后，
当这一天时间发现把我们的新增用户突然猛增了这么多说。
那很有可能不是因为我们的业务发生了一个变化，
而仅仅是我们统计的这个算法，
使得这个数据发生了一个突增，
所以做数据分析的同学哈，
多多少少都还是应该了解一下我们的基础数据来自哪里的从大的方向上来讲，
基础数据主要就是有四个环节，
分别是存储层、报表层、分析计算层和展示。
存储层就是常常所提到的，
比如说hadooporacle之类的，
我们把数据存储在无数张表里面有，
比如说有用户的基础信息表里面有各种各样的年龄性别之类的等等。
那我们可能还有产品的基础信息表，
也是一系列的这个数据。
那可能还有呃设备的基础信息表等等等等，
有无数张表在我们的存储层里面。
而报表层就是我们要从我们的这些呃存储层里面提取我们更想要的数据，
把它统计到报表层算是一个存储层报表的insight，
我们抓来了我们这些呃在日后的分析工作中，
很有可能非常需要的数据，
把它重新放在一个新的报表里面。
那接下来当我们再需要分析或者计算的时候，
可以直接从这个报表层抓出来，
数据进行分析和计算。
那做完了这样的分析和计算之后，
剩下的就是数据展示成的工作了。
那在存储层之前呃还有一个log日志的这样的呃一个一个很多呃网站或者app都会有的一个存储的部分。
那log日志跟存储层的差别，
可能主要是这个样子。
比如说log日志里面通常用一个语句来
表示我的一条用户信息。
比如说我这个用户点击进来了，
然后它第一页访问了什么，
然后点击了哪个功能，
然后它最终实现了什么，
它可能会被在log日志里面被存储为一句话，
而存储层在这个里面的差别，
就是把这个一句话写成若干个字段，
放在若干个表里面，
整体看起来更清晰更结构化。
而报表层就主要是在存储层筛选一些更关键的字段来组成核心指标了。
所以说在我们整个这个基础数据的流水线里面，
我们通常看到的核心指标都来自报表层和分析计算层。
那说到这里，
其实还是有一些不太容易理解，
算是基础数据。
运营指标体系的这样的一些介绍。
应该提取的基础数据里面主要讲到了我为了做到某些业务的话，
那我应该筛选哪些指标来做去来做我的关键核心运营指标。
然后为了计算出这样的运营指标，
我应该筛选哪些字据来计算这样的指标，
然后里面部分呃不是很容易理解的指标，
然后也为大家介绍了一下一些基本的概念和用法以及最终的效果。
这三篇文章就是一些关于基础数据指标的解释了。
那接下来想也想为大家呃讲讲怎么样来筛选我们所需要的数据指标，
我们在上一讲，
就是初识互联网运营里面已经讲到了我们互联网运营的核心就是要完成业务目标。
那为了完成业务目标的话，
我们的呃达成业务目标的路径有很多种。
比如说用户产品是这样，
电商类产品是这样，
有一些类产品又是这样。
我们们在不同的呃完成业务目标的目标下会有不同的路径。
而这些路径上会存在一些关键点。
而这种关键点就是互联网业节点上的。
据指目标。
那为了完成这样小节点上的业务目标的话，
我们需要把它量化下来。
量化下来的话，
就是我们现在所说的这种数据指标了。
量化每一个关键节点的数数据指标，
就是我们的核心数据指标。
那指标的类型，
我根据我们这呃三种产品的达成业务目标的计算公式进行了一个初步的就是分类。
就比如说指标，
它会有渠道相关的指标，
用户相关的指标，
收入相关的指标和效率相关的指标。
除了这个以外的话，
可能还会有一些呃有的公司业务会复杂一点的话，
那还会有一些别的指标。
就比如说有客服的话，
那就会有客服响应的一些指标，
投诉指标等等了。
那我们先看一看，
就是在这屏ppt上面所提到的这一些指标。
比如说渠道相关的指标就有渠道标识PVUV和下载这个渠道标识是一个呃相对嗯需要规范化管理的这样的一个指标。
比如说像APP的话，
那我们可能就会需要在打包APK包的时候，
往里面打上我们的渠道号。
那比如说是呃网站的话，
那我们可能又需要加一些station等等来判断我们这个呃用户跳转到我们的网站之前，
它的上游的渠道是哪些？
那渠道标识嗯是一个比较基础的需要规范化管理的这样的一个工作。
那还有就是PVUV和下载量。
那另外就是用户相关的指标里面，
就是我们常见的新增用户注册用户活跃用户，
还有用户活跃度等等，
以及客单价。
为什么我把客单价放在了用户这里？
它能不能被放在收入相关的指标里面，
也是可以的。
客单价到底是放在用户相关的指标里，
还是收入相关的指标里，
取决于我们的业务形态是什么样子的？
如果我们的嗯客单价是严格来讲，
就是有售卖才会存在客单价这样的一个指标。
如果我们售卖的这个产品，
它所覆盖的价格range非常广，
就从一块钱到十万块钱都有，
就是是一个很宽的这样的呃一个价格范围的话，
那客单价就更像是用就更应该是用户相关的指标。
为什么这样说？
因为我所有的产品不同价位的产品我都推到了用户面前，
对不对？
那在这个时候用户昨天的客单价是一千块钱，
而今天的客单价变成了一百块钱。
那这个不是一个呃不能够说是一个嗯由我们由公司来驱动的一个指标，
它更像是用户在驱动的一个指标。
比如说用户昨天更倾向于一千块钱的那个产品，
而今天用户就更更倾向于一百块钱的那个产品，
能不能够说明说我们渠道昨天拉来的用户比今天拉来的用户能够消费的能力更强？
一定程度上是可以说明的。
所以在这样的一种情况下，
也就是说价格呃覆盖面比较广的这样的一个情况下，
客单价它更倾向于是用户相关的一个指标。
如果说我们在线销售的产品客单呃平均单价的差异并没有那么的大的话，
那客单价就更倾向于是一个收入相关的指标了。
那我们接着往下面描述收入相关的指标就有收入毛利净利和成本。
那为什么这个地方毛利和净利都有来提到？
这个也取决于我们当前阶段所追求的一个业务的目标是吧？
就我们更追求毛利，
还是更追求净利。
我们最近一段时间的市场成本是不是有增高，
我们的人力成本是不是有增高？
如果我们要严格控制市场和人力成本的话，
那我们在这个情况下就更应该多看一看净利润。
所以说我们是看毛利还是看净利，
还是两者都看，
那这取决于我们当前的业务重点和业务目标是什么了？
那第四种指标类型就是效率相关的，
比如说流量的转化率，
活跃的转化率流程率付费比等等等等。
有些呃在现在我所带的公司里面，
还会在还会看一个指标，
是跟市场是跟活动相关的。
比如说我一个banner放在那里，
那它能够赚多少钱，
它也是一个效率相关的指标。
我们通常会看这个banner每千次点击能够赚来的钱大概是多少，
这也是一个效率相关的指标。
