hr|大厂HR：“不会数据分析，你还想干运营？” 销售额|市场营销

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看看这些大厂的运营岗描述，你发现了什么？

岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。
（文末提供免费数据分析工具）
随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。对于运营来说，不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策，都需要数据分析去对其进行支撑。
下图展示了现今对于运营人员的能力要求：

但事实上，绝大多数运营人员其实不会做数据分析，有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。别说是利用数据模型辅助分析业务问题了，就连哪些是关键指标有些人都搞不清楚。
但严酷的现实就摆在面前，不会数据分析的运营，在职场中很难升职加薪不说，还将随时面临着被淘汰的风险。
不过大家也别太焦虑，学习数据分析没你们想的那么困难。只要理清思路、选对工具、勤加实践，数据分析能力的提升是很快的。
今天就跟大家聊一聊，运营人员怎么去做数据分析，以及直接分享一些实用的数据分析模型给大家。
一、明确数据分析的目的描述性分析描述性分析的目的是找到发生了什么事情，通常就是把不同的数据整理在一起，将数据制作成能够直观看出业务变化情况的图表。
从下面这张仪表板可以看出，数据通过折线图、柱状图、词云等方式做成了图表，能够让我们很直观地看出数据变化情况，了解到发生了什么。

模型由FineBi制作
探索式分析探索式分析的目的是探索，通过数据找到原本看似不相关的事物之间的联系，从而辅助业务决策。
下面这张图展示的购物篮分析，就是探索分析的一种。产品数据通过支持度、置信度、提升度三个指标，找出强关联的产品，进行组合销售，提升销售额。

模型由FineBI制作
诊断性分析诊断性分析的目的是在情况已经发生之后去找到发生原因，这也是我们最常遇到的数据分析类型。比如举个最常见的例子，便利店店长查看数据时发现徐家汇的一家便利店有一周的咖啡销量大幅度降低，这是什么原因呢？通过诊断分析可以找到，原来那一周是国庆，办公族全都放假了。

预测性分析顾名思义，预测性分析的目的是预测。这对运营人员来说，其实已经高了一个层次了，要用现有的数据去预测未来会发生的事情，提前做好准备。这样的分析光靠Excel工具是满足不了的，那能用什么工具，在下一部分我会跟大家分享。