「ToB运营」产品经理如何快速树立数据化运营思维？( 二 )
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1、产生 ， 数据从无到有
对于以用户为焦点的数据化运营而言 ， 用户与产品的交互行为是数据产生的前提 。 如用户在应用商店中下载和评论产品 ， 会产生渠道数据；用户运行产品程序 ， 会产生各种日志数据；用户登录产品、单击功能中的热点区域等 ， 会产生具有广泛用途的用户行为数据；用户购买增值服务 ， 会产生收入相关的数据 。
2、收集 ， 将产生的数据由物理世界引入计算机世界
数据产生自瞬间 ， 需要通过各种手段把它们及时收集起来才能成为对我们有用的数据 。 这一步很容易使我们联想到数据产品体系中的采集层 ， 实际上 ， 用户产品的数据收集工作通常会在技术上与数据产品体系中的数据采集组件对接 。
3、处理 ， 原始数据进行规范化、逻辑化处理
用户产品的数据处理通常也是通过数据产品体系的处理层 ， 结合用户产品的规范与逻辑实现的 。 ·呈现 ， 以友好的形式展示数据 ， 便于我们进一步分析 。 呈现也意味着数据能够被我们直观地获取 ， 这就需要借力于数据应用层的各种数据产品 ， 如报表平台、用户分析平台 。
4、分析 ， 对数据进行全面解读和分析
数据分析一般会被认为是数据化运营最关键也是最具技术含量的一步 ， 这也是为什么很多团队会设立专职数据分析师的原因之一 。 除了由人对数据进行分析 ， 随着数据量级的增长和人工智能技术的发展 ， 机器学习在数据分析中也发挥着日益重要的作用 。
5、沉淀 ， 将数据的成果落地到实际中
通过分析数据 ， 将挖掘到的信息与产品现状结合 ， 落实为产品及运营方案 ， 进而促进产品的综合增长 。 经历这样一轮循环 ， 数据转化为产品的优化策略或运营方案 ， 对产品产生了实质性影响 。 这些影响是正面的还是负面的 ， 对产品的提升是否符合预期 ， 有没有新的问题浮现 ， 是否还存在进一步提升的可能性等问题就需要投入下一轮的循环过程来求证和解决 。
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明确数据化运营与数据产品体系的关系
也许你会觉得 ， 数据化运营生命周期与数据产品体系非常相似 。 这是因为 ， 在实践中 ， 用户数据的六步循环会以数据产品体系的四级层次为支撑 ， 然而二者是两个彼此独立的理论模型 。 无论是在概念上 ， 还是在实践应用中 ， 二者均不可混淆 。 与此同时 ， 前者为用户产品提供了一种运营规范 ， 而后者则主导了数据产品的构建、实施和运作 。 
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【「ToB运营」产品经理如何快速树立数据化运营思维？】作者：大师兄帮助对数据感兴趣的伙伴们明确学习方向、精准提升技能 。 在这片数据人的自留地 ， 让我们一起探索数据领域的神奇奥秘 。
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