数据运营是做什么的，数据运营的具体工作内容是什么

数据运营岗位职责(一)

1数据运营是做什么的、负责公司客户、业务、运营类数据的统计、监控、分析，建立运营数据分析模型;

2、能独立完成各项业务数据分析立项，根据数据分析结果撰写相应分析报告;

3、通过数据监控、数据报表、数据分析等方法，帮助管理内容运营链条的各类关键数据，驱动业务优化迭代;

4、基于数据分析用户行为数据，建立用户画像，持续完善用户识别数据体系;

5、基于数据分析成果，为业务部门和策略部门提供分析和业务优化建议，与业务和技术部门协同进行相关系统功能建设;

6、对经验数据做出专业分析，深挖用户需求，关注竞品和行业动态，根据需求协助调整产品体验和运营方向。

数据运营岗位职责(二)

1、 设计数字化运营指标体系，监控数据指标，通过数据及时发现业务异常，并产出数字化运营分析报告，分析业务状况。

2、 数据分析。根据业务主题，独立设计数据分析报告，抓取数据并进行分析，并最终产出数据分析报告，如用户画像分析、运营效果分析、线上活动分析、用户生命周期研究、竞品分析、产品销售分析，等。

3、 制作部门数据报表，对数据可视化方面有经验，能够设计美观的数据报表。并能够使用常用的BI工具进行数据可视化，如tableau、PowerBI，等。

4、 负责部门数据平台、业务数据的准确性测试，对数据敏感，能够从数据逻辑层面发现数据异常，并从逻辑和技术的角度提出数据验证方案，并进行验证。如果数据出现异常，及时与相关部门沟通解决。

5、 具有Python开发经验，能够进行数据自动化报表的开发，其中涉及到数据爬虫、数据清洗、数据入库、指标加工计算、数据图表绘制，等，对前端开发也有了解者优先。

6、 科技产品数据埋点的设计，与研发和外部门沟通协调并推动研发落地。

7、 承担其他数据工作(如数据指标梳理、数据提取、数据文档编写，等)。

8、 完成领导交办的其他工作。

数据运营岗位职责(三)

1、根据餐饮saas业务发展，对服务客户进行数据化分层与分析，针对不同层级商户挖掘差异化的数据服务策略;

2、建立各类商家端业务数据模型，为客户与内部运营团队进行赋能;

3、为KA商户制定差异化的数据运营方案，并推进方案在客户处的落地，沉淀标准的数据运营套路与打法，推进数据方案产品化;

4、整合公司内外部资源，0-1推进建立餐饮KA客户数据产品，并推进产品持续优化与客户增长。

数据运营岗位职责(四)

1、对产品及运营数据进行收集、甄选、整理、汇总及分析，制作相关分析报告;

2、对运营数据进行监控，及时发现运营中存在的问题，对运营环节提出改进建议;

3、负责日常运营相关报表模型的开发、维护及数据波动的跟踪处理;

4、对业务数据进行分析，研究会员行为特征，挖掘需求，监控会员行为状态，对会员活跃度提升提供数据分析与诊断;

5、负责数据挖掘领域的分析应用，定期对会员特征、需求、行为分析、活跃度、营销活动效果等特定业务的数据挖掘模型的需求分析。

数据运营岗位职责(五)

1、根据公司政策和业务发展趋势，定期做销售分析，从产品纬度、行业纬度、 户纬度对整体的业务进行分析，及时发现问题进行预警，并提出解决办法;

2、对部门现有业务数据进行梳理汇总和跟踪监控，建立日常跟踪监控体系，及时敏锐的发现业务数据变化趋势;

3、对运营中存在的问题点、困难点，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;对重要节点或特殊节点业务消耗的变化进行专门的研究并形成分析报告;

4、构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据, 发现潜在的缺陷与机会，为业务决策提供数据支撑。

回答你，互联网数据分析关键在增长所谓数据分析，其本质就是业务分析

而业务分析的核心工作就是增长业绩

如果放到互联网行业，无非分为三个方向

用户增长，使用量增长，变现能力增长

而对应的整体流程:分为三个步骤增长可行性评估和方案借鉴寻找并确定增长点的范围短平快的增长实验工作流程其中实验流程包括2个方面的要求因此，如果你想做好互联网数据分析工作

第一，你必须具备一定的软硬件基础

软件上，你必须具备数据分析能力，一定的用户心理学能力，以及MVP团队能力

硬件上，你必须具备数据基础，ABtest的环境，以及测试工具平台。

第二，你必须掌握一定的具体实操方法

在流程上你绕不开AARRR五棍流:获客，激活，变现，留存，转介绍。其中包括大量可复用且优秀的实践方法。同时，你需要充分利用上瘾模型来研究裂变，流量池等增长路径，不断突破创新运营模式。

正所谓实践出真知，也就是说互联网数据分析都是依托增长实验来进行的，那么如何进行增长实验呢？下面有方法:

增长实验的五步法首先你要通过数据分析与业务事实来收集实验想法