運營數據的獲得，需要在應用程序中大量埋點采集數據蟆融，從數據庫草巡、日志和其他第三方采集數據，對數據清洗型酥、轉換山憨、存儲，利用SQL進行數據統(tǒng)計弥喉、匯總郁竟、分析，才能最后得到需要的運營數據報告由境。而這一切棚亩，都需要大數據平臺的支持。
互聯(lián)網運營常用數據指標
不同的互聯(lián)網行業(yè)關注不同的運營數據虏杰，細化來看讥蟆，復雜的互聯(lián)網產品關注的運營指標成百上千。但是有一些指標是我們最常用的纺阔，這些指標基本反映了運營的核心狀態(tài)攻询。
1. 新增用戶數
新增用戶數是網站增長性的關鍵指標，指新增加的訪問網站的用戶數（或者新下載App的用戶數）州弟，對于一個處于爆發(fā)期的網站，新增用戶數會在短期內出現(xiàn)倍增的走勢低零，是網站的戰(zhàn)略機遇期婆翔，很多大型網站都經歷過一個甚至多個短期內用戶暴增的階段。新增用戶數有日新增用戶數掏婶、周新增用戶數啃奴、月新增用戶數等幾種統(tǒng)計口徑。
2. 用戶留存率
新增的用戶并不一定總是對網站（App）滿意雄妥，在使用網站（App）后感到不滿意最蕾，可能會注銷賬戶（卸載App），這些辛苦獲取來的用戶就流失掉了老厌。網站把經過一段時間依然沒有流失的用戶稱作留存用戶瘟则，留存用戶數比當期新增用戶數就是用戶留存率。
用戶留存率 = 留存用戶數 / 當期新增用戶數
計算留存有時間窗口枝秤，即和當期數據比醋拧，3天前新增用戶留存的，稱作3日留存；相應的丹壕，還有5日留存庆械、7日留存等。新增用戶可以通過廣告菌赖、促銷缭乘、病毒營銷等手段獲取，但是要讓用戶留下來琉用，就必須要使產品有實打實的價值堕绩。用戶留存率是反映用戶體驗和產品價值的一個重要指標，一般說來辕羽，3日留存率能做到40%以上就算不錯了逛尚。和用戶留存率對應的是用戶流失率。
用戶流失率 = 1 - 用戶留存率
3. 活躍用戶數
用戶下載注冊刁愿，但是很少打開產品绰寞，表示產品缺乏黏性和吸引力∠晨冢活躍用戶數表示打開使用產品的用戶數滤钱，根據統(tǒng)計口徑不同，有日活躍用戶數脑题、月活躍用戶數等件缸。提升活躍是網站運營的重要目標，各類App常用推送優(yōu)惠促銷消息給用戶的手段促使用戶打開產品叔遂。
4. PV
打開產品就算活躍他炊，打開以后是否頻繁操作，就用PV這個指標衡量已艰，用戶每次點擊痊末，每個頁面跳轉，被稱為一個PV（Page View）哩掺。PV是網頁訪問統(tǒng)計的重要指標凿叠，在移動App上，需要進行一些變通來進行統(tǒng)計嚼吞。
5. GMV
GMV即成交總金額（Gross Merchandise Volume）盒件，是電商網站統(tǒng)計營業(yè)額（流水）、反映網站營收能力的重要指標舱禽。和GMV配合使用的還有訂單量（用戶下單總量）炒刁、客單價（單個訂單的平均價格）等。
6. 轉化率
轉化率是指在電商網站產生購買行為的用戶與訪問用戶之比誊稚。
轉化率 = 有購買行為的用戶數 / 總訪問用戶數
用戶從進入網站（App）到最后購買成功切心，可能需要經過復雜的訪問路徑飒筑，每個環(huán)節(jié)都有可能會離開：進入首頁想了想沒什么要買的，然后離開绽昏；搜索結果看了看不想買协屡，然后離開；進入商品詳情頁面全谤，看看評價肤晓、看看圖片、看看價格认然，然后離開补憾；放入購物車后又想了想自己的錢包，然后離開卷员；支付的時候發(fā)現(xiàn)不支持自己喜歡的支付方式盈匾，然后離開…一個用戶從進入網站到支付，完成一筆真正的消費毕骡，中間會有很大概率流失削饵，網站必須要想盡各種辦法：個性化推薦、打折促銷未巫、免運費窿撬、送紅包、分期支付叙凡，以留住用戶劈伴，提高轉化率。
以上是一些具有普適性的網站運營數據指標握爷，具體到不同的網站根據自身特點跛璧，會有自己的指標。比如百度可能會關注“廣告點擊率”這樣的指標新啼，游戲公司可能會關注“付費玩家數”這樣的指標追城。每個產品都應該根據自身特點尋找能夠反映自身運營狀況的數據指標。
為了便于分析決策师抄，這些指標通常會以圖表的方式展示，即數據可視化教硫。
數據可視化圖表與數據監(jiān)控
數據以圖表方式展示叨吮，可以更直觀展示和發(fā)現(xiàn)數據的規(guī)律，互聯(lián)網運營常用可視化圖表有如下幾種瞬矩。
1. 折線圖
折線圖是用的最多的可視化圖表之一茶鉴，通常橫軸為時間，用于展示在時間維度上的數據變化規(guī)律景用，正向指標（比如日活躍用戶數）斜率向上涵叮，負向指標（比如用戶流失率）斜率向下惭蹂，都表示網站運營日趨良好，公司發(fā)展欣欣向榮割粮。
2. 散點圖
數據分析的時候盾碗，散點圖可以有效幫助分析師快速發(fā)現(xiàn)數據分布上的規(guī)律與趨勢，可謂肉眼聚類算法舀瓢。
3. 熱力圖
熱力圖用以分析網站頁面被用戶訪問的熱點區(qū)域廷雅，以更好進行頁面布局和視覺展示。
在地圖上展示的熱力圖則表示了該地區(qū)的擁堵和聚集狀態(tài)京髓，方便用戶進行出行規(guī)劃航缀。
4. 漏斗圖
漏斗圖可謂是網站數據分析中最重要的圖表，表示在用戶的整個訪問路徑中每一步的轉化率堰怨。當重要的營收指標（GMV芥玉、利潤、訂單量）發(fā)生異常的時候备图，就必須要對整個的漏斗圖進行分析灿巧，判斷是網站的入口流量發(fā)生了問題，還是中間某一步的轉化發(fā)生了問題诬烹；是內容的問題還是系統(tǒng)的問題砸烦，需要逐個進行分析排查。除了發(fā)現(xiàn)提升網站運營效率的關鍵點與方法绞吁，分析找出異常問題的根源也是數據分析最重要的工作之一幢痘。
此外還有柱狀圖、餅圖等家破，也經常用于數據分析和展示颜说。可視化圖形在數據分析時可以幫助分析師更準確汰聋、更快速做出趨勢預判并發(fā)現(xiàn)問題门粪，在匯報工作時使用圖表更有說服力，決策時也更有依據和信心烹困。俗話說得好玄妈，“一圖勝千言”，多掌握一些圖表技巧可以使工作中很多事情事半功倍髓梅。
以上示例用的圖表都來自于ECharts拟蜻。ECharts百度開源的一個前端可視化圖表組件，使用這個組件枯饿，只需要幾行代碼酝锅，就可以將運營數據以炫酷的方式可視化展示出來。
