前提是运营总监，说明不是数据总监。运营总监的工作重心一定是以运营体系的知识与经验为核心，而数据分析是起到辅助的作用。这样我们界定适合于运营总监的数据分析工具应该有几个特点：

1、它应该不是专业技能要求特别强的，需要会计算机语言为基础的就pass掉了，一个运营总怎么可能花时间去学个计算机语言呢！

2、它应该是特别好上手的那种，就是非专业人士能迅速掌握用起来的。

3、功能还得强大的，毕竟是总监要分析数据，跟基层员工的思考角度还不一样，特别是运营类涉及到的相关数据大量、复杂，必须有给力的功能支撑才能产生价值

4、可视化呈现要好一点，毕竟总监是要汇报给老板或者董事局的，数据分析报告拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。

所以结论就是去市面上找一些操作容易、功能强大、图表颜值还得好的工具了。我做主管的时就候是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字

DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。

然后上图看下，先看些基本图

各种数据分析好后，可以做成图册，更亮眼：

重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。

网友二：

运营总监需要什么做数据分析？我的答案是一个数据分析岗位专员！只要一个公司设置了运营总监的岗位，那就说明这个公司还是有一定规模和实力的，所以对于数据分析这种细致且耗时的工作，如果运营总监亲自去做，简直就是人才的浪费。运营总监是需要制定公司战略方向的，是需要运用各种战术来提高市场销售额的，所以，数据分析这工作，还是安排专员来做最合适。

网友三：

大多数回答不接地气。

运营总监首先是要是公司核心业务专家。

做不到这点基本就是走人。做得到这点，excel就是最好的数据分析工具。

其他数据分析报表工具，公司有什么用什么。关键是理解和定义数据的意义，其他什么工具都可以。

网友四：

运营总监的工作重点是运营，需要快速了解数据间的关系。所以需要的数据分析工具一个是易用，让非专业人士的上手更加简便；另一个是直观，即应该图形化、可视化地将数据表现出来。 以下小趣针对各种侧重方向，给大家介绍几款还算好用的数据分析工具。

数据可视化：

俗话说，数不如表、表不如图。我们数据分析时，必定知道可视化的重要性。但往往我们总是局限在Excel默认的那几个图表中。想分析更多维度的数据总是无从下手，下面小趣带大家看看哪些可视化工具能帮我们把数据美化成直观的图表吧!

Echarts

Echats是百度出品的数据可视化工具，可以结合技术上对例程、代码等进行修改。把干巴巴的数据变成直观可视的图、表等。

特点：提供的例程十分酷炫，从散点图、折线图到地理图，适用于各行各业。可以帮助运营者使用极低的学习成本，绘制出远强于PPT的可视化数据图。让你在同行、同事的报表中脱颖而出。

ANTV

ANTV蚂蚁金服出品的数据可视化Lib包。功能和Echarts近似，致力于提供一套简单方便、方便可靠，充分发挥使用者想象力的数据可视化分析工具。

特点：类别更加丰富，适用于更多领域。但是因为网站部署的原因，访问速度可能不是很理想。但瑕不掩瑜，我们平时使用阿里系产品，看到的酷炫、美观的数据图就来自ANTV库生产的作品。这个库的配色，设计更现代、更简洁，适用于新兴领域的行业运营者。可以帮助您生产更美观的可视化图表。

数据统计来源：

有了可视化工具，我们就需要一些可靠的数据来源来让我们的数据更有说服性，下面小趣介绍几个权威的数据来源，让他们帮你的报告立足于职场。

百度指数

百度指数基于百度搜索的数据，建立各行各业的数据标签。用户可以根据数据库检索结果，每天更新“百度搜索指数”。从一定程度上，可以反映检索关键词的趋势、相关领域、人群画像等数据。

特点：数据库基于百度搜索结果，各行各业都有自己的关键词指标。对于粗略地理解一个关键词的热度，百度搜索是极为不错的选择。

中国国家数据

权威的数据来源，由国家统计局负责维护和运营。对于传统企业管理者、社科研究者来说，这个网站是非常重要的数据来源。

特点：按部门、按行业汇总了我国各个领域的权威统计数据。对于有数据溯源、reference需求的使用者来说，这里就是数据的终端、引用的终点。如果你的行业关乎第一产业、第二产业，那选择国家数据（Nation Data）准没错。

世界银行数据

这个数据库来自世界银行分享的各类报告。用户可以免费地使用公开的各类情报。数据分析角度多、数据量权威。

特点：这是一个国际化的数据库，数据粒度较大，但是可从宏观角度来分析数据。如果你的行业涉及外贸、跨境电商等。就可以通过世界银行来分析目标客户的所在地等数据。帮助运营者在世界级的角度去做出决策。

腾讯移动分析

这个工具提供API接口，帮助移动程序开发者从后台了解产品的用户数据。UV、PV一应俱全，对于大致了解应用的各类指标十分方便。

特点：MTA为您的应用（APP、H5和小程序）提供实时数据统计分析服务，监控版本质量、渠道状况、用户画像属性及用户细分行为，通过数据可视化展现，协助产品、运营和市场决策。

目前平台已累计接入超过150万款应用，覆盖移动设备超过50亿，月活跃设备达12.6亿，支撑数十万开发者日常统计分析工作。

以上就是小趣为大家整理的数据分析工具，如果你也有更多的建议，欢迎在评论区与我交流。

网友五：

我觉得运营总监需要的数据分析工具三个就够了： excel，tableau，pathon。

Excel是最简单的，最常用的。做数据分析很简单，各种统计体表都能展示数据。

tableau算是中等难度的，可以多个维度分析，设计也美观，操作难度不算太大。

python用来抓取数据，要会程序语言，但是编程本就是运营总监的必备技能之一。

当然还有很多其他的，比如百度还出来了echarts.国外有d3还有很多，不过我觉得三个组合就很实用了。

网友六：

运营总监一定是核心业务专家

首先，如果运营总监还需要考虑使用分析工具来自己解决日常的数据分析问题，这个运营总监的定位我认为就是有问题的，运营总监的定位应该是企业核心战略和决策层。

其次，运营总监的角色一定是围绕业务与管理本身的，核心业务专家，数据只是用来去验证自己的思考，基于数据做出判断和决策思路。

因此，数据分析工具不是运营总监这个层面的人去考虑的，这应该是下面的人干的事情，运营总监要干的事情就是不断的提出问题、设想和思考，具体数据怎么出来，工具怎么使用，怎么分析都是过程。

需要了解，到运营总监这个层面，看问题的角度不是单纯的某一个部门、某一条业务线、某一个产品的问题，而是站在企业全局的角度去思考问题。这些数据的来源本身就分散在不同的系统、数据本身质量可能就很差、数据源也是异构的，从集合这些数据到最终达到能够分析的标准，这个过程绝非通过一个数据分析工具就能解决的，所以但凡让运营总监自己用数据分析工具做分析，基本上就是瞎扯。

运营总监的定位

运营总监要干的事情：

完全了解企业的战略目标，每年重点的经营目标，方向是什么 ？

在这些大的目标和方向上，企业财务、人力、产品、服务等现状是什么，企业目前这个阶段最重要的是要解决什么样的问题 ？

围绕这些目标和方向，我们的资源是否都匹配，如何利用有限的资源找出实现这些目标和方向的路径。

在实现这些目标和方向的过程中会遇到什么样的问题，如何解决 ？

如果上述这些问题都清楚了，接下来要干的事情是如何分解这些问题 ？

具体运营的计划是什么 ？

谁来执行这些计划 ？

如何评估这些计划执行的是好还是不好 ？

执行的不好是什么原因，如何优化 ？

所谓的数据分析工具，重点在于通过数据反馈企业经营运转的现状，通过数据来定位问题和分析问题。

例如，2 中的现状、业务的现状、目前遇到的问题要通过数据来反馈。

例如，8 中的执行情况怎么样，要通过数据来反馈。

除此之外，基本上都是围绕企业的业务、管理、资源来深度思考的问题，而不是工具可以解决的问题。

没有数据分析的支撑企业运营的决策依据和思考深度可能会大打折扣，但是运营总监干的一定不是数据分析工具层面的事情。

涉及到数据分析的工具、数据取数、数据质量清洗处理、可视化报表设计开发等...这些事情谁去做 ？ 商业智能 BI 顾问、数据分析人员这些专业与数据打交道的专业人员做的事情。

比如，在这个图中集团整体产品销售收入整体正常，A 类主打产品没有问题，B 类新进入市场的产品从集团层面没有问题。但是一旦把这种产品结构放入到区域性的市场就出现了问题：华北区域重点产品 A 半年销售收入下滑近一半，B 类新进入市场的产品逐步下滑，和集团总体产品销售趋势以及其它几个区域等都出现了严重的反向对比。

像这种情况，运营总监可能不仅仅要深入和销售总监进行沟通，了解背后实际产生的原因，更要综合从产品、市场、销售等多个方面角度进行分析，找出相应的对策。

就不过多阐述了，把上面这张图片的分析案例在这里共享一下：

如果你负责企业的运营，从这张产品销售图里能分析出什么问题

在 BI 数据分析思路中有一个很重要的点就是结构分析。从整体产品销售中看不出有什么问题，集团销售收入在持续增长，主打产品 A 销售额相对稳定，新推出的产品 B 也在稳步增长。这是第一层结构分析，就是产品结构。

但一旦将产品结构放入到区域结构中再分析时就会发现一个比较严重的问题。华东、华南区域市场比较正常，和集团产品销售趋势基本匹配，但仔细看华北市场就发现完全不同的趋势了。

在华北区域主打产品 A 销售下滑厉害，同时 B。产品在最开始的时候没有太大问题，但在短短半年销售收入折半，这里面能反映出什么深层次的问题呢，分析思路是什么？

抛出销售团队的动荡或者变化看主打产品销售下滑，第一有没有可能在华北区域的销售渠道或者重要客户丢失了，丢失的原因会不会是碰到的强劲的竞争对手，在产品方面、价格方面有比较大的竞争优势，如果是这种原因的话问题就比较严重了。因为竞争对手的产品销售模式可以在华北区域打开，也同样可以复制到其它销售区域，在未来的半年或者一年竞争对手会不会快速突破到其它区域性市场？如果是这样就意味着在未来集团的产品销售收入增长将收到严重挑战，不得不警惕这种变化。

第二，B类产品刚开始的时候还可以，但之后越来越难打开市场，是否存在一个问题就是 B 产品原来是依靠老客户销售，但之后越来越少，是否 B 产品在华北区域本身就存在强力的竞争对手？

第三，A 产品的下滑除了第一条潜在原因外，是否还存在在华北区域严重依赖了重要大客户或者大渠道，是在这些方面出现了问题。如果是这个因素就需要深入分析以往销售渠道和大客户的构成，销售占比。如果是这种情况就不得不思考产品销售依赖性的问题，严重依赖某特定渠道和大客户，就会存在极大的风险，下一步应该怎么办，值得思考。

结合以上思路和观点就明白下一步要干什么了？ 分析华北区域客户构成、销售渠道构成，到底是在哪个环节出现了问题？

同时也要关注市场和竞争对手的变化，是否存在像上面所提到的问题，如果是就必须提到集团销售层面来整体应对找出解决办法和调整思路。

最后，要说的是商业智能 BI 与数据分析他们的定位是分析问题和定位问题，最终仍然是回到业务和管理。做出了分析，看了图表只是放在那里睡觉，而不去通过这种异常的数据去思考更深层次的问题，BI 和分析的价值也就停留在好看而已。

其实，这个案例还可以深入的和生产计划排产结合起来思考。华北区域的反馈是产品卖的不好，不用过多生产了，赶紧清库存了。其它区域和总部的反馈是买的好，赶紧加大投入生产了。

谁的意见更对呢？加大排产，如果真的是碰到强劲的竞争对手打过来，后面打不过变成直销产品积压库存怎么办？如果减少排产，但不是市场的原因后面买的很好，临时采购要增加不少成本，又怎么办？

分析即思考，思考即分析，科学决策需要全面的看问题，这就是数据驱动业务的价值。

网友七：

运营总监全面负责公司总体运营工作，在互联网+的大背景下，数据运营管理能力也是运营总监之一。根据市场目标，收集行业及竞争对手信息，了解和分析客户需求，对市场及产品发展方向进行预测，及时调整业务和产品策略，合理制订业务和产品规划。做数据收集整理，并根据数据分析结果，做好业务规划、营销平台优化、市场资源整合，确定核心产品和服务及对应的商业模式，保证准确实现盈利。

通过数据运用，对业务问题进行深入分析，为用户做好画像，并为董事会提供运营决策、产品方向、商业策略提供数据支持。

作为新时期的运营总监，运用好大数据才能更好为企业发展提供强有力支持。

Tags: 运营总监 数据分析工具

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