做数据分析的同学最常服务于运营，最怕运营纠结。因为自身运营的工作与数据分析高度相关，所以你在网上看到的数据分析文章，十篇有六篇是运营写的。我对运营数据的分析非常投入，经常会和数据分析师在分析思路、方法和结论上产生交集。
今天，我们来看看最大的问题。运营有很多种类型(如下图所示)，其中活动运营最具战略性，与数据分析密切相关，也是最受欢迎的岗位。今天就以此为例吧。
请听题：
某游戏APP，5月份用户活跃度略有下降，于是活动运营团队决定做一个签到打卡活动，提升用户活跃度(具体提升幅度未提及)。活动前后的数据如下图，活动运营团队坚持认为，如果不是因为活动，5月份的自然增长会下降。老板觉得这是扯淡。运营团队表示：数据分析师要利用人工智能大数据，精准分析自告诉蜜蜂然增长率。
问：你是数据分析师，你该怎么办？告诉的拼音是轻声吗
01 科学旗号下的荒唐事
首先，这个问题的题目在哪里？
a、用户活跃率下降。
B.自然增长率
c、人工智能大数据
想
考试
一个
第二
时钟
先提个反问题：有一天，运营模式一个男人拿着弓走到你面前，问：“请用人工智能大数据精确分析一下，我的命中率比自然的高多少。”你会怎么做？你能抓起键盘开始写代码吗？不会！你会先问助力新人他：“你射的是啥？”——号
如果他说，我不知道它在拍什么，你能帮我分析一下吗？你会怎么做？能不能用人工智能大数据分析他要拍什么？33告诉的近义词54，当然不是！礼貌的话，你会让他先去找自己的箭运营；如果你助力车很粗鲁，你可以把香味吐出来。因为就连幼儿园的孩子都数据分析软件知道射箭告诉的近义词需要先定一个目标。这是常识运营是什么工作。
所以总体的问题是：具体改善多少不说。甚至题目本身都有问题。请注意，问题的根源是活跃用户数量的减少。因此，在设定目标时，操作成为用户的主动度。词与词之间的差异使意思从清晰变得模糊。
“度”到底是什么
它意味着活跃用户的数量。为什么不直接用？
意思是用户活跃率？每个人的运营助理配方都一样吗？
意义综合计算，有哪些计算公式和权重？
指标本身不清晰，又没有明确指出要提升多少，对活动后分析是一场灾难.这是射箭故事的复制品。问题是：为什么会发生这么奇妙的事情？
02 荒唐背后的苦衷怎么解除对方把我拉黑
如果你在企业工作过，你就会知道，并不是所有的决策都是高度理性的，比如：
这是一个常规活动，操作只是在模板改变的情况下推送到线上。
老板亲自指示我做这件怎么定位别人在哪里事。我看不懂，也不敢问。
这是一种商业直觉：我感觉不对劲！观察之后再改就来不及了。
这助力车需要驾驶证吗是迷信：你没有人工智能大数据吗？应该是duang！我马上就有了。
总之，在现实企业中，大助力乡村振兴概是：
30%的活怎么解除对方把我拉黑动计划没有写清楚，只有一个是模糊的：“增加消费/增加活动”
30%的活动计划在文字上不严谨，活动、活动价值、活动等幻想概念满天飞。
30%的活动计划都没衡量过，都是拍脑袋决策，甚至提一亿的目标，就为了口号。
只有10%左右的计划能写清楚：增加活跃用户，5月份dau保持在XX水平以上。
当然，在管理规范的大企业，这种乱象要少得多。然数据分析方法而，大多数企业都怎么修改行程卡位置存在类似的问题。他们不会事先写下明确的目标，并期待大数据在事后进行分析。助力钱包甚至企图通过人造一个很低的、负增长的自然增长率，来蒙混过关.出现这种情况我该怎么办？
首先，不要告诉的拼音怎么写的谈“自然增长率”。尤其是这种数据分析师资格证书短期活动密集的业务。如果有必要，我们应该采用买定离手:的机制，我们应该事先讨论自然增长率，事后再看，不要再调整了。和拒绝后悔下棋是一样的。
应该制定什么目标？提前明确，从X%会提高到Y %；
找到清晰直告诉的拼音观的目标，避免幻想/复杂的概念；
找与告诉的拼音怎么写的核心KPI相关的目标，避免杂项干扰。这是彻底解决问题的三大原则。
当然，这么做会遇到两个挑战：
- 挑战1：有些运营就是不知道咋定目标，帮帮忙？
- 挑战2：有些活动就是事先没定目标，咋补救？
03 设定目标基本方法
设定目标有三种基本方法：
- KPI分解法
- KPI倒推法
- KPI场景法
分别对应：
- 活动目标是KPI指标
- 活动目标是KPI过程指标
- 活动目标助力是KPI关联指标
三个场景
有同学会问：为啥都和KPI挂钩？答：如果做的事跟KPI没啥关系，那助力你也知道这个事的重要紧急程度了。大张旗鼓做和KPI无关的事，本身就有可能是影响KPI的原因哈。
KPI分解法举例：
KPI倒推法举例：
KPI场景法举例：
平时和运营保持良好的沟通非常必要，这样在策划早起，数据分析师就能介入。既能协助运营理清思路，又能帮助运营算清目标，还能为上线后监控、助力星事后复盘做好准备，一举三得。事前工作到位，事后不用吵架，大家合作共赢，是最好的状态。
04 事后补救的基本方法
如果事前没有定目标，一定要事后补救的话，牢记：核心不是什么自然增长率，而是“助力星业务到底需要把指标做成什么样子”。特别是如同开头的情况。整体目标已经扑街的情况下，事后再纠结自然增长率，往往会沦为数据分析观念甩锅大战。这时候可以分三步做：
第一步数据分析培训：定方向
第二步：找方法
第三步：看细节
通过这样的操作，至少能结束稀里糊涂的状态，明确：我们到底要把曲告诉你一个真实的牧原线做成什么样。判断本次的方法要换成那种。在细节里，为下一次迭代找到助力车需要上牌吗优化方向。
注意，这么做更多是基于“目前已扑街”的判断。这么做在评估活动效果上并不科学。如果想科学评估活动，得事前设计好实验告诉造句一年级简单，分好测试组和参照组，测试用户响应效果。还是那句话：提前多准备，事数据分析报告后少纠结。
很多同学会说：即使这样做，我们公司的领导还是很迷信，运营还是很无脑，出了问题还是到处甩锅，咋办！即使这样运营是做什么的，陈老师告诉蜜蜂也建议大家先掌握：这个事该怎么做。这样遇到问题，至少大家能判怎么查微信经常和谁聊天断：到底是我的问题，还是别人的问题。至少能知道该往哪个方向努力。这也是真实商业场景和科学实验室的区别：你就是得带着镣铐跳舞，在有限的数据，各种类型的同事，过高过低的期望值之间走钢丝。
有同学助力新人会说：咦？咋只少了一半打架，另一半是啥？答：是活动事后分析的另一个永恒纠结的问题：你做这个又怎样数据分析！为什么活跃用户人数不能再高点？高了怎么多又如何呢？它一个指标高了，其他低了，又咋办！这就是我们常说的综合评估问题（陈老师习惯简称：又如何问题），有兴趣的话，我们下篇来分享这个问题。
