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人们一般都是通过主观意识，或者通过自己认为有可靠的第三方提供的数据来判断事物。这两种判断方式很容易受到主观意识和错误数据的影响，从而产生错误的判断。我们在认真分析用户需求的过程中通常会发现这种错误。
对于运营者来说，在初期阶段一定要考虑到需要解决用户的什么需求。比如，产品功能是否容易实现，展现形式是否吸引用户，商业模式是否可以盈利等。由于运营者很难将自己放在用户的角度来思考这些问题，所以很容易受主观影响。这种情况下，如果没有做好功课，盲目为了运营而运营，风险十分巨大。在这之前，不如做好用户调研、行业研究等准备工作，确定这个需求是客观且长期存在的，然后再做运营。
成功的案例也许各有不同，但是很多失败的案例却存在同样的问题。首先，创业者发现了存在的用户需求，然后就开始研究如何解决用户的这个需求。但是这个用户的需求也许只是个伪需求，用户其实没有那么需要它。其次，可能这个需求还在开发中就已经被别人解决了。
出现以上两个问题的原因，一方面是在思考用户需求的时候没有把眼光放远，没有考虑到这个需求是不是会随着时间、技术等因素的发展被自然吸收；另一方面，没有考虑到各个行业有各自的行业巨头，用户需求很容易就被这些巨头解决。
举个共享单车的例子。在共享单车出现之前，一卡通的公共交通自行车给我们解决了一定的公共交通问题。我们可以看到马路边上多出了很多固定的架子来存放公共自行车。用户要想使用这种自行车，需要办理一卡通，并且交200～400元不等的押金，来激活此项功能。虽然说此做法的出发点是好的，但是对于用户来说，寻找停放点，以及便利性等问题还是没有得到最终解决，“最后一公里”也并没有达到预期那样好的效果。随着移动互联网的发展，OFO、Mobike和Bluegogo等共享单车的出现，真正意义上解决了用户的需求问题，并且随着资本的运作，迅速得到普及，让用户养成了使用共享单车的习惯。时机、资本和技术能力才能够让产品脱颖而出，让运营事半功倍。
大数据时代来临，所有人都在用数据说话。整天与数据打交道的运营人员也会沉迷于数据中。用户看数据买产品，老板看数据发奖金，投资人看数据决定投资量级，仿佛大家都在依靠数据来决策，这个时候却往往忽略了真实的用户需求。
在确定用户需求的时候，我们往往会做用户调研，多以调查问卷形式来推送给用户。但是我们换位思考一下，如果你是用户，你会去认真地做这份调查问卷吗？你会真实地把自己的选择写在上面吗？用户的真实想法是什么？是不是执行人员为了完成答卷份数而去作弊？所有的因素都会影响到最终的数据结果。
大多数用户不会真实反映自己的需求，他们往往是被利益驱动，永远不会满足。要指望数据能够帮上忙，其实无形中也要增加运营人员的工作量。运营人员需要在各个维度中试图搜寻用户的真实需求，如果用户量过大，战线拖得过长，那么所谓的“大数据”其实等于没有，反而还会成为累赘。
数据运营有三要素，分别是数据分析、抽样和数据图表。
数据分析的具体步骤如下：
（1）明确业务对象。针对要分析的产品和业务，明确业务对象。
（2）收集整理数据。根据明确的业务对象，收集行业方面的数据。
（3）分析数据。依据收集整理的数据，结合自身业务，设计出相应维度，再依靠分析工具加工处理。
（4）得出结论。得出明确的分析结果，并且以正确的方式呈现出来。
大型互联网企业都有专门的数据分析部门。对于运营人员来说，更重要的是理解整个分析过程的逻辑，充分做好上面提到的第（1）步和第（2）步准备工作，不被伪数据所迷惑。
抽样是从研究的全样本中按照合理的随机原则，抽取部分单位作为样本来进行研究，并根据这部分抽查样本来推断全样本，从而达到认识全样本目的的一种调查统计方法。
抽样常见的方法一般有四种，分别是随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
在数据呈现方面，制作以数据为基础的图表，能体现运营人员的专业程度和对数据的理解。一般来说，常见图表的基本形式有五种：饼图、条形图、柱状图、折线图和散点图。
下面举例说明什么样的图表应该对应什么样的相对关系。相对关系有如下几种。
①成分相对关系，例如单类产品占全部产品总销量的10%。
②项目相对关系，例如A产品销量等于其他产品销量的总和。
③时间序列相对关系，例如销量在过去2个季度中逐步上升。
④频率分布相对关系，例如在某电商平台下单后，1～2天货物可以到达。
⑤相关性相对关系，例如与什么有关，随什么增长，随什么而不同等。图表与相对关系的对应如表2-1所示。
表2-1 图表与相对关系的对应
大公司一般会自己开发数据统计系统，运营人员获取数据比较方便，而中小企业的运营人员往往通过第三方数据统计平台获取数据。不管是哪一种数据平台，都要去实践，只有这样才能发现不足，不断进步。
下面列举一些常用的数据统计平台。
·在线调查工具：问卷星、麦客；
·网站分析工具：百度统计、CNZZ、爱站网；
·App数据工具：友盟、Flurry、App Annie；
·关键词热度查询工具：百度指数。
运营人员在定量样本中可以短、平、快地依靠手头上的产品和工具去测试和验证。首先确定用户维度，及此部分用户的量级和占有率，然后用产品测试用户的反应，而并非单纯用试卷去测试。最后通过参与测试的用户反馈，可以研究用户规模，推算用户总量级和市场占有率。这些数据虽然远远不够支撑运营，但是至少在有限范围内获得了较为真实的数据，通过这些具有真实用户需求的数据，可以去照方抓药，完善产品，调整运营策略，从而不做无用功。
本书重点是用户运营，更专业的数据分析方法及案例，就不在此过多赘述。