數據規劃是指收集整理業務部門的數據需求，構建完整的數據指標體系。
這裏有兩個重要的概念:指標和維度！指數，也稱為衡量。指標用來衡量具體的運營效果，比如UV、DAU、銷售金額、轉化率等等。指標的選取來源於具體的業務需求，事件從需求中歸納，指標從事件中對應。維度是用來細分指標的屬性，比如廣告來源、瀏覽器類型、訪問區域等等。選擇維度的原則是記錄那些可能對指標產生影響的維度。
2.數據收集
數據收集是指收集業務數據，並向業務部門提供數據報表或數據看板。
巧婦難為無米之炊，數據收集的重要性不言而喻。目前常見的數據采集方案有三種，即埋點、可視化埋點和無埋點。與埋點方案相比，無埋點方案成本低，速度快，不會被誤埋或漏埋。無埋點正在成為市場的新寵，越來越多的企業采用了GrowingIO的無埋點方案。在沒有埋葬點的場景下，數據運營可以擺脫埋葬點需求的束縛，把更多的時間花在業務分析上。
3.數據分析
數據分析是指通過數據挖掘、數據模型等對業務數據進行深入分析。提供數據分析報告，定位問題並提出解決方案。
數據分析是數據操作的關鍵工作，數據規劃和數據采集都是為數據分析服務的。我們的最終目的是通過數據分析定位問題，提出解決方案，促進業務增長。
關於數據運營是做什麽的，青藤邊肖就在這裏和大家分享壹下。如果妳對大數據工程感興趣，希望這篇文章能幫到妳。如果想了解更多關於數據分析師和大數據工程師的技能和資料，可以點擊本站其他文章進行學習。