互联网用户运营：实操处理百万级的用户分析

1、 前言：

从事过运营的朋友知道，现在的运营越来越依托对数据的分析，通过报表数据，对环比同比的比较，得出运营趋势，锚定下一阶段的行为动作。但如何进行数据分析呢，很多公司并不具备专业的数据团队，很多需求分析只能依靠运营人员自己去处理。

下面以自身的经验，聊聊过百万级的一些用户分析。

2、 数据背景

从上图可以知道，通过数据组提供的数据，在没有压缩前274M，用普通的EXCEL无法打开，就算勉强打开也只能显示100多万行，实际是接近200万行的数据。面对着EXCEL的数据，不懂数据库的运营狗，要怎么办呢？

想像着那个场景：

1、 场景1：找领导哭诉，数据太大无法处理，要招一个专门的数据人员，熟悉SQL，懂得SPSS等，能自己建模，直接出分析结果。

领导笑着说，都有那些了，你留下来做什么？无语了吧？

2、 场景2：信心满满地找领导汇报，数据太大，目前无法处理，请给我一点时间学数据处理工具，保证给一下满意答复。

领导满意地说，什么时候给结果？

运营狗不好意思说，一个月吧？相信大家都清楚没有哪份报表可以等一个月，如果一个月都出来的报表，那运营还用做什么指导工作？

难道运营做数据分析就一定要那些吗，我的经验是最好懂一些。但如果临时着急，也不是没有替补的方法。

三、 处理方式

解决方法一：从上源考虑。

提数据需求的时候，就应该考虑到数据的量级。如果可能的话，多给数据组的同事带点小东西，在提需求的时候直接给出一些量化指标的结果，别给自己挖坑，尽量不要提用户级的数据。用户级的数据对于没有一些专业工具的人来讲，确实是一块大砖头。

以下对比量级指标和用户级数据的差距：

量化指标：

用户级指标：

解决方法二：

有一些事避不开，像分析订单的失败原因，只能用户级的进行分析，这样的话，可以找数据小哥，或自己下载一个小工具，对数据源进行分割。

我自己是先通过另一种工具打开，然后再进行分切，分割的结果如下。

但以上不是长久之计，对于百万级的用户数据，最好的方式还是和数据组同事一起协调，将结果做得尽善尽美。

运营以数据驱动，欢迎有看法的朋友给我留言一起交流。如需要分割工具也可以私信给我，感谢阅读！

文档整理：君红