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大家都說運營必須要求有數據分析能力，那我們先來了解什么才是數據分析能力，所謂的數據分析能力就是對引流或者活動效果的一種數據檢測和分析能力。

那么電商運營每天都必須看的數據到底是什么呢？數據，其實就是一堆數值。但這些數值，是從用戶的行為統計而來。用來便于需要使用數據的同學進行研究和分析之用的基礎素材。

我們每天在觀看數據的同時，要先明白兩件事情：

可能一提到數據分析，大家第一反應就是馬上去找數據分析軟件，然后這里折騰一下那里折騰一下，弄出了一堆亂七八糟的數據，然后無從下手，這就是你思維混亂的表現。

在做數據分析之前，我們一定要明確自己的目的，我為什么要做數據分析？然后跟根據要分析的數據再去考慮使用什么軟件。

我們做微信訂閱號，想提高文章閱讀數，增加訂閱號粉絲數。然后發現文章閱讀數不高。這時候我們想要分析一下為啥閱讀數不高，然后針對性的做優化改進，提升閱讀量。

這個時候我們需要到處找亂七八遭的數據檢測軟件來分析數據嗎？答案肯定是否的，根據我們的目的“分析閱讀數為什么不高“的目的，我們只需要進入公眾號后臺查看數據，分析看閱讀數高的文章的標題、選材、推文時間等各個方面，再結合排版是否合理、內容貼近熱點等方面分析原因，這個時候可能一個EXCAL就能解決你的數據分析問題。

一定要明白，分析數據是為了解決你的問題而存在，你不是單純的數據分析人員，你的職責是通過數據分析解決你的問題。

很多時候，我們并不是沒有足夠的數據，反而是數據太多，不知道如何去處理。比如公眾號的閱讀量，網站的留存和引流，我們得到很詳細的數據，這個時候我們要理清楚這堆數據里我們想要的東西。

舉個例子：我們做電商運營，上架了一系列新的商品，我們需要得到了基礎的數據：下單轉化率，客戶在商品上瀏覽的時間長、商品點開率等等一些自身的數據。，比如商品成交率低，我們要著重分析商品打開率、停留時間等數據，其他旁枝末節的無關數據可以暫時擱置，這樣能提高你的效率，精準你的分析數據。

其實做運營并不難，但是我們必須擁有數據分析的能力。所以，加油！別放棄！靜下心，用心學，爭取每一天進步一點點。