前言

1．我是磊叔

一眨眼，工作已12載，即將進入不惑之年。

我在數據領域的職業生涯大體可以分為三個階段。

第一階段，在某運營商從事企業數據域的架構開發工作，因為我是代碼開發出身，在這之前已經做了4年多J2EE企業級開發。2009年又恰巧遇上Hadoop的起勢，隨著這個潮流又接觸到Hadoop、Hive和Greenplum，于是和一群初生牛犢不怕虎的小伙伴把某某空間的底層數據架構從Oracle平滑遷移到了Greenplum。在把幾千行的Oracle SQL代碼一行一行地適配到Greenplum技術棧的過程中，面對與業務小伙伴的高頻溝通，我開始留意每個數據背后的業務意義，逐步習慣從數據的角度來衡量業務，開始形成樸素的數據分析方法論。

這一點非常重要，對我接下來10年的職場生涯影響深遠。

第二階段，恰逢短視頻興起，于是進入BAT做短視頻數據運營，我和小伙伴一起為短視頻打造高可用的標簽體系、精準完善的用戶畫像以及覆蓋各種場景的推薦策略。在高節奏和高強度的工作中，我有幸和一群優秀的產品運營小伙伴共事，每天十幾個小時耳濡目染產品運營、內容運營、活動運營、推送運營等內容。在這個階段，我真正理解到數據是賦能運營最高效的工具和最堅實的抓手。

第三階段，我離開BAT后服務于某金融機構，負責某金融產品的數據運營。這里要感謝我的上司，他擁有幾十年大型跨國集團高層管理經驗，讓我學習到非常多的業務經營、用戶經營、策略部署等頂級思考方式。2019年開始有機會在互聯網上分享自己的經驗，也有很多寶貴的機會與企業（特別是傳統企業）運營負責人交流、探討和碰撞數據化轉型、數據化經營的想法。在這個階段，不僅進一步驗證和鞏固了自己的數據運營方法論，同時還吸收了很多以往我完全意識不到的新的資訊，讓我的數據運營方法論更加充實和完善。

在本書中你能看到很多運營策略、最佳實踐，以及成功或失敗的案例分析。這些都是我對過去十幾年數據生涯摸爬滾打中犯過的錯、踩過的坑的經驗總結。因為我堅信，成功的原因基本一致，而失敗的經驗卻各不相同且更顯寶貴。各位看官閱讀此書后若能少踩一個坑，少走一段彎路，我就真心可以踏踏實實地喝一杯香濃的中杯熱美式了。

2．這本書講了什么內容？

這本書講了3件事：怎么做數據分析，怎么做數據運營，怎么做用戶增長。這3個部分看似割裂，實則聯系緊密。

第一部分，數據分析是基礎。是否擁有邏輯清晰的數據分析思路，是否掌握高效易用的數據分析方法，直接決定了數據運營的執行效果。這個部分主要講解數據分析的方法，包括數據預處理、數據分析的5把利器，以及將數據轉換為業務的B-O價值模型。

數據預處理是最容易被忽略的，造成數據分析效率低下和效果不佳的原因中，80%是數據預處理未能達到要求。你或許聽過數據治理，數據預處理是數據治理的核心組成部分。經過預處理的數據，規范且整潔，能使后續分析工作如虎添翼。本節重點講述數據預處理的三大核心流程，以及使用Excel就能完成的大部分數據預處理場景。

數據分析的5把利器，是非常有用、有效又有趣的數據分析工具。

第1把利器是描述性統計，它能幫助我們從整體和表象來評估數據。這部分不僅講解了描述性統計中的數學原理，更從業務角度通透徹底地解讀了描述性統計的業務價值，更精彩的是，在Excel中點點鼠標即可高效實現。

第2把利器是變化分析，從變化中尋找問題的可能切入口。這部分講解了在Excel中如何突出變化，以及根據業務需求自定義規則的高級條件格式的方法。

第3把利器是指標體系，它是數據分析基礎中的基礎，核心中的核心。這部分深入探討業務運營中常見指標的意義和價值，其中更在北極星指標的基礎上提出“伴隨指標”理論，讓基于北極星指標的運營體系更加完整，通用性更好，此外也帶來實用的指標體系模板，方便讀者即學即用。

第4把利器是相關性分析，開始嘗試定位數據背后的原因了。每次講解相關性分析，我都會拿柯南、命案和兇手來舉例，非常形象地解答了“相關和因果”這對極易混淆的概念背后的區別。相關性分析是定量定位原因的大殺器，除了在Excel中進行相關性分析外，還列舉了其他場景下的相關性分析算法。

第5把利器是趨勢預測，這是數據分析中最有魅力的，原因在于基于歷史數據可以科學地預測未來走勢，提前部署運營策略。這部分會講解2種趨勢預測方法，同樣在Excel中點點鼠標即可實現。

從數據轉化為業務的B-O價值模型，解決的是如何為數據分析結果制定準確業務策略的問題。在數據分析中，最容易被人詬病的就是分析結果不落地，而B-O價值模型恰恰為解決此問題而生。B-O價值模型的誕生來自我老板之前的無心之言：任何指標背后都有一套完整的業務經營策略。我對其做了一點擴充和解讀：任何指標背后都有一套完整的商業模型和與之對應的經營策略。這個模型稍微有點難度，要求有一定的業務經驗積累。

第二部分，數據運營是抓手。是否清晰理解各種運營工具的原理、適用場景和運營策略，是否能夠在正確的時間選擇正確的運營工具，執行正確的運營策略，直接決定了用戶增長的執行效果。數據運營是本書的核心，要求在掌握第一部分數據分析方法的基礎上，將數據分析的各種方法帶入數據運營的各種工具中，方能理解透徹，融會貫通。這個部分主要講解場景運營的特性和模型、產品運營工具和模型、用戶運營工具和模型以及內容運營工具和模型。

場景運營，是數據運營的指導思想。用戶每時每刻都處在某個具體場景中，用戶在具體場景中使用產品提供的功能和服務，在具體場景中進行生產和消費，在具體場景中暴露出自己的特征畫像。工具需要用戶場景來承載，功能需要用戶場景來承載，服務需要用戶場景來承載。這部分重點講述場景運營的特點和場景運營模型，其中場景的3個高階特性是用戶增長的理論基礎。我會用可口可樂作為案例來講解，希望能緩解單純講理論給讀者帶來的困乏枯燥。

產品運營的工具和模型部分，講解了產品生命周期模型，特別突出每個階段的特點、目標、運營策略和核心指標，以及8個產品運營工具的原理、產品形態、運營策略和最佳實踐，精彩內容敬請移步正文詳閱。

用戶運營的工具和模型部分，講解了用戶生命周期模型、用戶畫像模型、用戶分層和分群模型，以及5個用戶運營工具的原理、產品形態、運營策略和最佳實踐。如果您對這部分興趣斐然，請與我聯系，我會與你一起拆解我自己的用戶畫像特征，并嘗試制定有趣的運營策略。

內容運營工具部分，講解了標簽體系和個性化推薦策略。這部分將深入探討標簽體系的本質、特點和運營場景，算得上是“讀懂標簽體系，看這篇就夠了”。個性化推薦是我之前涉足的領域，也是當今所有產品基本都有的產品機制。個性化推薦的內容博大精深，這里只拆解常見的推薦場景和策略，順便悄悄告訴你用戶隱私是怎么暴露的。在這里我們不關心內容文案怎么寫、標題怎么寫、如何蹭熱點、短視頻怎么拍、如何運營抖音快手，而是會聚焦解答為什么要做內容運營，內容運營能給用戶和產品帶來什么價值和貢獻，未來我的產品是否需要做內容場景和運營等策略性問題。

第三部分，用戶增長是方向。如果將第一部分的數據分析方法比作舵手，將第二部分的數據運營玩法比作二副，那么用戶增長的打法就是船長，控制著戰略性的目標方向。這個部分主要講解兩個模型——S-C-I戰略模型和3A3R策略模型。

S-C-I戰略模型是戰略層增長模型，解決尋找合理可行的增長方向的問題。這個模型的誕生，來源于阿里某P9分享的中國互聯網底層邏輯，我在其基礎上做了提煉。在爬取、分析和拆解了幾十個產品的版本迭代記錄后，我發現幾乎所有互聯網產品都不約而同地遵守這個模型來進行增長進化。

3A3R策略模型，是對2A3R模型（即海盜模型）的拓展，讓模型更加健壯完善。這部分深入拆解3A3R策略模型的底層邏輯，講解洞察、獲客、活躍、留存、營收和傳播等模塊的詳細打法。特別的，我還會提及裂變和私域流量，并將其納入3A3R策略模型。

3．讀完此書，你能學到什么？

非?？隙ǖ鼗卮鹉?，Python、R語言、Excel函數和VBA，以及高級數據分析軟件，都學不到，您將學到：

■　4個有用的數據處理技巧。

■　5個有效的數據分析利器。

■　24個有料的數據運營工具。

最重要的是，可以學習到體系化的數據化運營知識。掌握這些有什么用呢？

■　讓你異常高效地分析數據，“3秒出結果”“點點鼠標出結果”，讓你寶貴的精力更聚焦于業務和運營本身。

■　讓你比別人懂得更多，看得更遠，想得更深，實現自我升值和升職。

4．這本書適合你嗎？

和產品一樣，每本書都有其目標客群，本書的目標客群畫像特征如下：

1）職業畫像

■　互聯網運營從業者，包括但不限于產品運營、內容運營、平臺運營、渠道運營、活動運營和流量運營等。

■　用戶增長、市場或銷售部門的中流砥柱們。

■　希望學習掌握數據分析、數據運營和用戶增長的所有小伙伴。

2）技能畫像

■　會點鼠標?。]開玩笑，非常重要?。?/p>

■　已安裝Office 2016及以上版本。

■　受過大專及以上學歷的高等教育。

3）個人畫像

■　自我提升。

■　主動學習。

您如果能夠匹配上述8個小點中的任何一點，那您就是本書的目標客群。