描述的不清楚。產品運維是什麼產品，運維的什麼問題，大資料怎麼得到的，想知道什麼答案，什麼都不說，你要一個博士論文嗎？

大資料是收據歸類產品資訊問題，產品從生產到成品都會產生很多的生產資料，透過生產資料可以歸類分析生產成本和質量問題，售後的客戶反饋資料可以更改產品缺點，生產出更符合使用者的產品。

主要包括:使用者轉化率，著陸頁情況，停留在網站的時間等，可以根據這些資料對運營方案做出適當調整，包括客服，產品等部門的工作方式等

首先我們假設這樣一個前提，大資料平臺已經建設完成。產品已經上線且能正常上報大資料平臺需要的資料，能夠正常上報產品運營相關資料。

問題中涉及到兩個大的方面，一個是大資料以及大資料的應用的問題；另外一個問題是產品如何運營的問題。這裡回答第二個問題，產品如何利用資料進行運營監控，換言之就是如何搭建產品的運營指標體系，如何進行產品運營的資料分析。

大資料只是產品運營的手段之一。那麼如何利用大資料進行產品運營？首先就是搭建產品的運營指標體系。這個是利用資料做產品運營的基礎工作之一。

首先我們介紹下常見的資料分析方法論：

1，PEST分析法：從政治（Politics）、經濟（Economy）、社會（Society）、技術（Technology）四個方面分析內外環境，適用於宏觀分析。

2，SWOT分析法：從優勢（Strength）、劣勢（Weakness）、機遇（Opportunity）、威脅（Threat）四個方面分析內外環境，適用於宏觀分析。

3，5W2H分析法：從Why、When、Where、What、Who、How、How much 7個常見的維度分析問題。

4，4P理論：經典營銷理論，認為產品（Product）、價格（Price）、渠道（Place）和促銷（Promote）是影響市場的重要因素。

5，AARRR：增長駭客的海盜法則，精益創業的重要框架，從獲取（Acquisition）、啟用（Activition）、留存（Retention）、變現（Revenue）和推薦（Referral）5個環節增長增長。

資料分析方法論沒有最好的，只有最合適，貼近業務，貼近分析場景 就是最合適的。下面我詳細介紹一下 AARRR 方法論，對於精益化運營、業務增長的問題，這個方法論非常契合。

首先透過各種線上、線下的渠道獲取新使用者，下載安裝APP。安裝完APP後，透過運營手段啟用使用者；比如說首單免費、代金券、紅包等方式。透過一系列的運營使部分使用者留存下來，並且給企業帶營收。在這個過程中，如果使用者覺得這個產品不錯，可能推薦給身邊的人；或者透過紅包等激勵手段鼓勵分享到朋友圈等等。需要注意的是，這5個環節並不是完全按照上面順序來的；運營可以根據業務需要靈活應用。

其次，構建指標體系

方法一：第一關鍵指標。

找到最關健的一個指標

擴展出其它指標

任意指定時間裡都有那個指標

方法二：海盜指標法

方法三：增長駭客

傳統營銷只關注使用者獲取

增長駭客關注使用者整個生命週期，病毒傳播

資料分析是增長駭客的基礎

再次，確定指標，這裡結合具體場景來總說明。通用類的指標一般就是 產品使用次數，產品使用人數，產品使用時長，產品使用頻率等。

App資料分析指標

遊戲資料分析指標

最後進行資料分析，常見的資料方法有。細分分析，對比分析，漏斗分析，同期群分析，聚類分析，AB測試，埋點分析，來源分析，使用者分析，表單分析。

細分分析可以分為兩類，一類是逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區；另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。單一維度下的指標資料資訊價值很低。

常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標準對比

時間對比有三種：同比，環比，定基比。

漏斗分析幫助我們解決兩方面的問題：在一個過程中是否發生洩漏，如果有洩漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠透過進一步的分析堵住這個洩漏點。在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主程序收到損害。

同期群分析：同期群只用簡單的一個圖表，直接描述了使用者在一段時間週期的留存或流失變化情況。透過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況，也可以是其他可對比群體的線上，流失，XX轉換率等。透過比較，從而知道影響對應的留存，線上，XX轉換率的因素。從而調整對應的運營策略。

聚類分析：針對資料的相似性和差異性將一組資料分為幾個類別。屬於同一類別的資料間的相似性很大，但不同類別之間資料的相似性很小，跨類的資料關聯性很低。如果想利用大資料進行產品的運營，聚類分析必需要做。

A/B測試：是增長駭客比較推薦的一種策略。採用足夠小，易執行的方案，快速試錯，快速調整。一旦達到預期在立刻全面實施和執行。此種方案避免運營決策失誤造成不必要的損失。

埋點分析：採集資料足夠多，種類足夠全，關係覆蓋廣的資料，對使用者行的瀏覽行為，輕度互動，重度互動，交易行為，使用者偏好等對使用者進行分析。可以透過基礎的統計，資料探勘等手段進行資料分析。從而驗證運營效果和下一步的運營策略。

表單分析：一般的平臺，使用者互動 都會有表單。優秀的表單對轉換率的提升起到很大的作用。當用戶進入表單就產生了一個漏斗。我們可以透過漏斗分析，找出影響最終轉化的原因。

最後就是對資料進行資料監控和資料驗證。所有的使用資料去運營產品，或者是說運維產品，基礎就是資料，我們需要對參與的所有資料進行監控，校驗。我們還需要對整個過程中的ETL任務進行監控，並且要具備自動回覆的能力。沒有資料監控和資料驗證相當於我們的所有基於資料做的產品運營的動作都是脆弱的，不可靠的。

寫在最後，資料本身沒有任何價值。只要在具體的場景中，資料才能產生對應的價值。例如產品運營，其它的決策等。在產品運營過程中，行業不同，資料需要解決的問題會有不同，產品不同，使用者群體不同，資料需要解決的問題都會不同。所以資料的道路永遠不會有最終的答案，隨著市場，產品的不斷變化，我們對資料的認知，使用都有隨之變化，更新升級。最後祝大家產品大賣。

產品後期，一般進入營銷為主導的階段，產品所在的行業已步入成熟甚至衰退期，產品同質化嚴重，基本上能夠吸引人的產品功能其他產品也幾乎具備，所以產品運營和營銷是這個階段的戰略重心。

比較普遍的用法，比如百度搜索，有搜尋關鍵詞，收索提示關鍵詞，廣告彈窗，相關推薦等，每一種營銷方式的關鍵詞價格肯定不一樣，重心放在哪個渠道入口，肯定要用到大資料分析，計算每一個渠道入口的點選量，轉化為付費客戶的量，計算這個渠道帶來的收益，和廣告成本做比對，然後決策重點使用哪個渠道。

上述案例是橫向緯度比較，還有以時間為主的縱向緯度比較，如果出現了某一段時間，轉化率特別低的情況，就要以使用者為中心去分析使用者需求，根據使用者需求來改進產品，畢竟好產品才是根本，沒有優秀的產品，再牛的營銷也是白搭。如果條件允許，產品上線前最好做abtest，以測驗此次產品改造能否滿足使用者需求。