从未有一篇文章如此接地气的把运营和数据间的关系讲清楚！

还是来看个例子：假如目前所有站内数据可以对我们开放，那么站在运营端，若我们需要对于三节课的用户行为有更加深入精确的理解，从而更好指导我们的运营工作，我们该以何种思路去对于数据进行分析和比对，从而得出一些更有价值的信息？

这里要先引入两个数据分析中的基本概念：维度和度量。

简单来说，度量就是具体的数据指标，它通常表现为某个量化过后的数据值。而维度则是去看待这些指标的不同角度。

举例，

网站的UV（用户访问数）是一个数据指标，而我们去看待它的时候，可以从日期的维度去看，以便评估一周或一个月内哪几天流量偏高或偏低，是否存在规律；

也可以从24小时时间划分的维度去看，以评估每天在不同时间段的流量分布情况是怎样的；还可以从地域的维度去看，了解不同地区的用户访问使用网站的习惯和情况是否存在差异……

理解了这两个词，最终你会发现，所谓数据分析，无非就是界定清楚了你要评估的度量有哪些，然后需要知道你可能有哪些维度去看待这些度量，偶尔可能还需要在不同维度和度量间交叉做一下分析和比对，最后产出结论，把结果用图表等方式呈现出来就好了。

所以，回归到这个例子，我们如果要结合具体的产品形态，对于三节课的用户生态和使用习惯有更加深入的了解，我们或许可以先界定清楚，我们需要去评估的度量有哪些？这个度量需要结合你的核心产品功能来想，因为三节课网站上目前主要的产品功能就是上课学习，以用户可能会在这个网站上发生的核心行为为主线来看的话，我们要重点关注的是以下三类行为：访问、报名、上课。于是，围绕着上述3个行为，我们要重点关注的度量就可能包括了：

网站访问数，注册数，报名课程数，实际上课用户数，视频停留时间，单视频重复播放数。

同时，对于以上的部分度量，我们应该有一个自己预设的合理区间（这个区间需要基于你自己对于行业和用户的了解来进行判断得出，或者是通过持续探索得出），比如说，单课程的实际上课用户数为该课程的报名用户数的20%-50%之间我们可能认为是比较合理的，那么如果该数值高于或低于了这个区间，均可视为异常。

然后，接下来的一步，就是我们需要再来逐次围绕着每一个度量来去看看，我们可以有哪些维度去看待它、分析它、评估它。

比如，

拿最简单的课程报名数来举例，我们要评估这个数据的维度可能包括了日期、时间、地区、新老用户等，如果要把这个评估做到极致，我们可能需要从每一个维度依次去评估报名数这个指标的变化，从中发现一些线索或结论。

基本上，这种评估的出口有二：

一是判断数据是否有一些异常需要注意的情况（如果出现异常数据，一定要分析原因）；

二则是为了给自己的运营工作找到一些方向性的指导，比如说，我现在要是想要发起一个要把站内课程月报名数提升10倍，我是否可以从用户行为和习惯之间去得到一些具体的启发？且，很多时候，这两个目的是可能会合一的。

好比，假如我们看到过去30天里的报名数据是这样的：

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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