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1.用客觀分析代替感性判斷 

 數據正在深入我們工作的每一個細節，作為與用戶和產品接觸最頻繁的人，運營是接觸數據的第一個環節。同時運營通常是策略的制定者和實施者，但數據經常被技術部門掌控，或者安靜地待著，不產生任何作用。

 對于運營來說，數據產生和決策制定中間，一定還有大量可以優化的空間，這種空間來源于數據。從數據中發現知識，優化決策，將會成為大大提升運營效率。

 另一方面，有了數據的支撐，你可以更好地說服boss，即便和技術、產品撕逼，也完全不虛。但前提是，你能夠利用好這些數據，分析出支撐決策的結論，并用一般人能夠看懂的可視化方式描述出來。

 2.培養對數據的敏感度 

現在，稍微有點規模的產品，數據量都特別大，有非常多的字段，你可能會懵逼，到底應該從什么地方下手呢？

 但如果有一些經驗就會好很多。比如，你要研究影響跑步運動員速度的身體因素，那么我們可能會去研究運動員的身高、腿長、體重、甚至心率、血壓、臂長，而不太會去研究運動員的腋毛長度，這是基于我們已有的知識。又比如你要分析影響產品質量的幾個指標，影響轉化的因素的優先順序，那么如果你經過前期的分析，就可以得出一些初步的結論。

 所以當你分析的問題多了之后，你就會有一些自己對數據的敏感度，從而養成用數據分析、用數據說話的習慣。這個時候你甚至可以基于一些數據，根據自己的經驗做出初步的判斷和預測（當然是不能取代完整樣本的精準預測），這個時候，你就基本擁有數據思維了。

 3.從精細化運營到自動化運營 

 數據驅動這個詞相信你已經聽過很多了，粗獷式的運營策略帶來的低信噪比、資源浪費，通過精細化運營可以有效緩減。uv、pv 等指標已經無法精準決策的時候，如何通過更精細的數據分析，將會是未來運營的驅動力量。

 更重要的是，最基礎的、重復的、價值含量低的運營工作，將逐漸被自動化的運營代替。比如基于數據分析的推薦系統，已經很好地代替一部分內容的篩選和推送。未來運營人的一個核心競爭力是，通過數據分析實現高效自動化運營。