一、什么叫做數據導向？

數據導向是指通過數據化的工具、技術和方法，對運營過程中的各個環節進行科學的分析，為數據使用者提供專業、準確的行業數據解決方案，從而達到優化運營效果和效率、降低運營成本、提高效益的目的。數據是反映產品和用戶真實狀態的一種方式，通過數據指導運營決策、驅動業務增長。

二、業務為導向是什么意思？

就是以辦好自已本事業務為指揮棒。業務導向思維，就是換位到業務，站在行業，產業，業務的角度，看問題，解決問題思維。

產品導向公司，以及技術導向公司，這三類公司的根本區別，在于他們依賴的生產基礎是不一樣的，三類公司的定價權也依次上升。

三、業務導向性財務管理體系

• 幫助企業更好地規劃和管理財務資源，確保資金的有效利用；
• 提升企業對市場變化的應對能力，降低經營風險；
• 為企業領導層提供準確、及時的財務信息，支持戰略決策制定；
• 促進不同部門之間的協作和溝通，實現全面監控和管理企業運營狀況；
• 激勵員工創新和效率，提升整體企業績效。

四、公司業務導向管理方式？

業務導向是指強化系統與業務之間的關聯，在基于組織戰略和流程的大前提下，通過類似于門戶的技術對業務系統進行整合，使得各系統中的結構化數據通過門戶能夠在管理支撐系統中展現出來，驅動業務流程和管理流程的整合。

業務導向與管理導向和復合管理導向

處于業務導向階段的企業大多處于開創初期，這個時候企業面臨的首要問題是生存，業務的開展是企業生命力的源泉，只有有了源源不斷的現金流，企業才具備了向未來發展的可能。在這一階段，我贊成企業依據“現金為王”的方式進行整體考量，企業的一切力量都應答為業務、為銷售服務，只有這樣，才能迅速地在市場當中取得立足之地。

在企業經歷了一定時間的發展，并取得了一定的資本、人才方面的積累之后，開始進入管理導向階段。需要管理，是因為這個時間段內的企業所面對的市場不止是簡單的買與賣，除了針對消費者的銷售，企業還必須考慮行業內競爭對手的帶來的壓力以及企業未來的調整與變化。

從業務導向到管理導向，不是什么教科書上規定的硬性變化，而是依據市場競爭的變化而必須做出的調整。在面對業內競品與替代產品的時候，業務導向時期的銷售技巧、策略、話術全都用不上了，這個時候，企業如果不在管理端進行調整，必然將會使自己的道路越走越窄。

五、業務數據化和數據業務化的區別？

根據以上對業務數據化與數據業務化的理解和分析，筆者認為兩者之間實際上存在著四種關系：淺與深的關系、先與后的關系、Doing與Done的關系、相輔相成的關系。

（1）數據應用的深度：淺與深的關系

業務數據化是數據的淺層應用，數據業務化是深層應用。前者是前提和基礎，后者是前者的延伸與深化。

（2）數據應用的節奏：先與后的關系

先有業務數據化，再有數據業務化。在數據價值釋放這首歌曲中，業務數據化是前奏和序曲，數據業務化是主體和高潮部分。

（3）數據價值釋放的進度：Doing 與Done 的關系

在數據價值釋放的進程中，業務數據化是Done、是先手，數據業務化是Doing、是后手。業務數據化是過去式和現在完成時，而數據業務化則是現在進行時和將來完成時。

（4）相會于數據中臺：相輔相成的關系

業務數據化與數據業務化相會于在數據中臺，是數據中臺戰略落地的左右手，業務數據化是左手，對應業務中臺，數據業務化是右手，對應數據中臺。業務數據化與數據業務化相輔相成，業務數據化是為了更好的開展數據業務化。數據業務化對業務數據化提出更高的要求，倒逼業務數據化做的更精細，兩者共同服務于業務運營和數據價值釋放。

六、業務數據分析十大思路？

01 細分分析

細分分析是數據分析的基礎，單一維度下的指標數據信息價值很低。

細分方法可以分為兩類，一類是逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區；另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。

細分用于解決所有問題。比如漏斗轉化，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的用到細分方法。

02 對比分析

對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。

常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標準對比。

時間對比有三種：同比，環比，定基比。

例如：本周和上周進行對比就是環比；本月第一周和上月第一周對比就是同比；所有數據同今年的第一周對比則為定基比。通過三種方式，可以分析業務增長水平，速度等信息。

03 漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鐘。

漏斗幫助我們解決兩方面的問題：

在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點。

在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程收到損害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在數據運營領域十分重要，互聯網運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。

同期群分析深受歡迎的重要原因是十分簡單，但卻十分直觀。同期群只用簡單的一個圖表，直接描述了用戶在一段時間周期（甚至是整個LTV）的留存或流失變化情況。

以前留存分析只要用戶有回訪即定義為留存，這會導致留存指標虛高。

05 聚類分析

聚類分析具有簡單，直觀的特征，網站分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。

用戶聚類主要體現為用戶分群，用戶標簽法；頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法；來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。

例如：在頁面分析中，經常存在帶參數的頁面。比如：資訊詳情頁面，商品頁面等，都屬于同一類頁面。簡單的分析容易造成跳出率，退出率等指標不準確的問題，通過聚類分析可以獲取同類頁面的準確數據用于分析場景。

06 AB測試

增長黑客的一個主要思想之一，是不要做一個大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，那如何驗證呢？主要方法就是AB測試。

比如：你發現漏斗轉化中中間有漏洞，假設一定是商品價格問題導致了流失，你看到了問題-漏斗，也想出了主意-改變定價。但主意是否正確，要看真實的用戶反應，于是采用AB測試，一部分用戶還是看到老價格，一部分用戶看到新價格，若你的主意真的管用，新價格就應該有更好的轉化，若真如此，新價格就應該確定下來，如此反復優化。

07 埋點分析

只有采集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。

通過分析用戶行為，并細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對于瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，采用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要采集更豐富信息的行為。

如：重度交互（注冊，邀請好友等）和交易事件（加購物車，下訂單等）則通過SDK批量埋點的方式來實施。

08 來源分析

流量紅利消失，我們對獲客來源的重視度極高，如何有效的標注用戶來源，至關重要。

傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，SEM付費搜索等來源渠道和用戶所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細信息，維度越細，分析結果也越有價值。

09 用戶分析

用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。

可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標；通過用戶行為事件序列，用戶屬性進行分群，觀察分群用戶的訪問，瀏覽，注冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特點，提供有針對性的產品和服務。

用戶畫像基于自動標簽系統將用戶完整的畫像描繪清晰，更有力的支撐運營決策。

10 表單分析

填寫表單是每個平臺與用戶交互的必備環節，優秀的表單設計，對轉化率的提升起到重要作用。

用戶從進入表單頁面之時起，就產生了微漏斗，從進入總人數到最終完成并成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什么困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。

七、業務數據如何轉存？

1.一種云端業務數據轉存方法，應用于本地服務器，其特征在于，包括：

每隔預設時間段，讀取云端服務器存儲的業務數據到預先創建的本地數據倉庫的遠程引擎數據庫中；

將所述遠程引擎數據庫中的增量數據推送至預先創建的本地數據倉庫的數據分析庫中，進行數據轉存。

2.根據權利要求1所述的云端業務數據轉存方法，其特征在于，所述每隔預設時間段，讀取云端服務器存儲的業務數據到預先創建的本地數據倉庫的遠程引擎數據庫中，具體包括：

每隔預設時間段，通過數據庫遠程引擎，讀取云端服務器存儲的業務數據到預先創建的本地數據倉庫的遠程引擎數據庫中。

3.根據權利要求1所述的云端業務數據轉存方法，其特征在于，所述云端服務器中包括：主數據庫和從數據庫，所述主數據庫用于業務數據的寫入，所述從數據庫同步來自于所述主數據庫中的業務數據，所述從數據庫用于業務數據的讀取；

相應地，所述每隔預設時間段，讀取云端服務器存儲的業務數據到預先創建的本地數據倉庫的遠程引擎數據庫中，具體包括：

每隔預設時間段，讀取云端服務器的從數據庫中存儲的業務數據到預先創建的本地數據倉庫的遠程引擎數據庫中。

4.根據權利要求1所述的云端業務數據轉存方法，其特征在于，所述將所述遠程引擎數據庫中的增量數據推送至預先創建的本地數據倉庫的數據分析庫中，進行數據轉存，具體包括：

通過腳本，將所述遠程引擎數據庫中的增量數據推送至預先創建的本地數據倉庫的數據分析庫中，進行數據轉存。

5.根據權利要求1所述的云端業務數據轉存方法，其特征在于，在讀取云端服務器存儲的業務數據到預先創建的遠程引擎數據庫中之前，所述方法還包括：

預先創建本地數據倉庫，包括：預先創建遠程引擎數據庫以及數據分析庫。

6.根據權利要求5所述的云端業務數據轉存方法，其特征在于，所述預先創建本地數據倉庫，還包括：

預先創建數據備份庫；

相應地，在每隔預設時間段，讀取云端服務器存儲的業務數據到預先創建的本地數據倉庫的遠程引擎數據庫中之后，所述方法還包括：

將所述遠程引擎數據庫中的數據復制到預先創建的本地數據倉庫的數據備份庫中。

7.根據權利要求6所述的云端業務數據轉存方法，其特征在于，在將所述遠程引擎數據庫中的增量數據推送至預先創建的本地數據倉庫的數據分析庫中，進行數據轉存之后，所述方法還包括：

對所述數據分析庫中存儲的數據進行再加工處理，將再加工處理的結果存入預先創建的本地數據倉庫的數據備份庫中。

8.根據權利要求2所述的云端業務數據轉存方法，其特征在于，所述云端服務器包括：阿里云端服務器。

9.一種云端業務數據轉存裝置，應用于本地服務器，其特征在于，包括：

讀取模塊，用于每隔預設時間段，讀取云端服務器存儲的業務數據到預先創建的本地數據倉庫的遠程引擎數據庫中；

轉存模塊，用于將所述遠程引擎數據庫中的增量數據推送至預先創建的本地數據倉庫的數據分析庫中，進行數據轉存。

10.一種本地服務器，其特征在于，包括：如權利要求9所述的云端業務數據轉存裝置。

11.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至8任一項所述云端業務數據轉存方法的步驟。

12.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至8任一項所述云端業務數據轉存方法的步驟。

八、數據如何業務化？

數據業務化一般包括以下幾方面：

1）建立規范的數據管理機制，采用先進的數據管理系統；

2）精心策劃數據應用方案，有針對性地落實行動；

3）運用技術手段，提升數據的可視化度和實用性；

4）發揮社會主體的作用，提升數據的商業價值。

九、什么是業務數據？

對開展的業務進行分門別類的分析。

1）理解每一列的字段含義

2）將數據進行分類：用戶數據（指用戶的基本情況），行為數據（指記錄用戶做過什么的數據，主要包括用戶做了哪些行為，發生行為的時間等），商品數據（包括商品名稱，商品類別，商品評論、庫存等）

2. 常見的數據指標

1）用戶數據相關的指標

a.日新增用戶：產品每天新增用戶量，可以判斷渠道推廣的效果

b.活躍率：活躍用戶數/總用戶數 （怎么樣算活躍）

日活躍用戶（DAU Daily Active User）：一天之內活躍的用戶數

周活躍用戶數和月活躍用戶數計算時，記得要去重（一個人一周都活躍也只能算一次）

c.留存率：第1天新增用戶中，在第N天使用過產品的用戶數/第1天新增用戶數，可以評估產品功能對用戶的黏性，留存太低時要探究用戶流失的原因

這里需要注意的是“使用過產品”，不同的業務這塊定義的不一樣，要根據具體情況來確定

2）行為數據相關的指標

a. PV(Page View) 訪問次數: 頁面瀏覽次數，用戶每打開一個網頁可以看作一個PV

UV(Unique Visitor) 訪問人數: 是一定時間內訪問網頁的人數。在同一天內，不管用戶訪問了多少網頁，他都只算一個訪客。

b.轉發率：轉發某功能的用戶數/看到該功能的用戶數

c.轉化率：購買產品的人數/到店鋪的人數

購買商品的人數，到店鋪的人數，就是前面講到的使用某個功能的訪客人數UV

d.K因子：平均每個用戶向多少人發出邀請*接收到邀請的人轉化為新用戶的轉化率，用于衡量推薦效果 （K>1為良好狀態）

3）商品數據相關的指標

a.總量

成交總額(GMV)包括銷售額、取消訂單金額、拒收訂單金額和退貨訂單金額

成交數量：對于電商產品就是下單的商品數量，對于教育行業就是下單課程的數量

訪問時長: 用戶使用app，或者網站的總時長。

b.人均

人均付費：總收入/總用戶數，在電商行業也叫客單價

付費用戶人均付費（ARPPU，Average Revenue Per Paying User）： 總收入/付費人數，用于統計付費用戶的平均收入

人均訪問時長：總時長/總用戶數，用于統計每個人使用產品的平均時長

c.付費

付費率：付費用戶數/總用戶數

復購率：消費兩次以上的人數/付費人數，用于反映用戶的付費頻率。

d.商品

常見的幾個指標是：熱銷商品，好評商品，差評商品的前幾個有哪些。 通過找出好的商品來進行重點推銷，不好的商品去分析原因。

數據分類

用戶數據：用戶ID，生日，性別

行為數據：購買行為編號，購買數量，購買日期

商品數據：商品種類ID，商品類別，商品屬性

數據指標

a. PV，熱銷商品，差評商品

通過分析商品的PV可以看出熱銷商品和銷量低的商品以及商品類別

2012年7月-2015年2月，商品50018831銷量最高，以及商品50011993，50012788，500007016，50013636，211122可以視為熱銷商品，反之，下圖中銷量為1的商品可以視為差評商品，需要分析原因，看可以從哪些方面進行改進，以提高銷量；如果改進十分困難可以考慮減少庫存，甚至淘汰產品。

2012年7月-2015年2月，商品種類為28的銷量最好，以及5001455，50008168可視為熱銷商品種類。

b. 成交數量

即購買數量，通過統計可以得出不同年月日的成交數量，分析日期時間對用戶下單的影響

2012年7月-2015年2月的季度成交數量顯示，整體上2014年嬰兒用品成交數量最為可觀，可能受雙11影響，3，4季度的成交數量較大。

c. 復購率：消費兩次以上的人數/付費人數

利用數據透視表，可以計算出2012年7月-2015年2月這個時間段內的某個固定商品的月復購率或年復購率。

涉及到數據指標的有三個方面

1.分析用戶需求維度：強度，寬度，頻度

音頻雖然為非剛需產品，但是隨著移動互聯網的發展，使用音頻的人會越來越多，用戶寬度會不斷擴大，聽音頻屬于中頻活動，但也可以培養用戶使用習慣，提高用戶活躍度

2.推廣前不斷測試，迭代產品 關注的五個關鍵指標

日活率: 每天打開的人數/總下載人數，衡量用戶粘性

產品留存率: 用戶隔了一段時間還回來用你這個產品地比率，隔日留存，隔周留存，隔月留存，通常40%是個還可以的指標，但20%就有問題了

自傳播: 讓用戶主動去傳播，找到讓他不反感地傳播地點，利用他的炫耀心理去分享到朋友圈，當然前提還是產品要有趣

產品核心環節的轉化率: 每一個產品app都包括下載，激活，注冊，登錄，購買等多個環節，都是用戶轉化的環節。把它想象成一個沙漏，底下越來越窄，每一個環節都會漏掉一大批用戶。下載前還有一個環節是展示

閃退率: 降低閃退率

3.識破推廣陷阱，設定數據指標，進行數據分析與檢測

喜馬拉雅有一個自己設定的指標，去記錄用戶的收聽時長。就是每一個用戶進來以后，他能聽多久，這是我們最在意的，所有的渠道，我們都會來追蹤它的數據，除了看它的流程以外，最主要看它的收聽行為

十、什么是基礎數據和業務數據？

基礎數據是系統的數據字典，在系統初始化的時候，就存在于系統數據庫中，是結構性或者功能性的支撐。

業務數據是系統啟用后，新添加的數據。

業務數據的產生與修改基于基礎數據，但業務數據的統計分析等不應依賴于基礎數據。

基礎數據的作用就是以此為基礎產生業務數據，業務數據一旦產生和修改完成，就已經與基礎數據無關系了。

不應由于自己處理邏輯不正確而限制正常可行的客戶操作行為，正確的做法是尋找可行解決方案。