现在这个时代，是属于大数据的时代，很多企业都开始招聘各种大数据的人才，但是我的理解是 很多企业包括很多人并不知道数据体现的价值在哪，很多时候决策都是靠拍脑袋的，很多时候HR招人就问面试者前公司的数据量大不大，数据量不大的话，后面就不用谈了，数据量大的话，再来谈做了什么，我觉的关键问题是数据产生价值，价值在哪，价值在于根据数据提供建议和帮助决策，即使数据量不大，有没有做出一些有价值的事情，我觉得也是OK的，因为方法论是一样的，就算碰到很大量的数据，什么都没做出来，没有用到数据的价值，那又怎么样，对公司一点作用都没有。
目前关于数据分析谈论最多的就是一个growing hacker，即增长黑客。在我看来这只是一个概念而已，本质上就是利用数据驱动增长。增长不是靠数据拉动的，而是根据数据，发现一些能够促进增长的地方，或者说根据数据发现问题，然后解决问题。然而我发现大多数公司招的数据分析师，更多的是处于做报表，出报表的阶段。报表也是公司必须的，但是我觉得，数据分析师更大的价值在于利用数据发现问题，然后追根溯源，最后才能根据问题提供解决方案。
数据驱动运营，运营这个词大家都清楚，不管什么行业，什么公司，运营这个部门一般都会有的，可能有些行业的叫法不一样，但是本质上是一致的。关于运营的书籍比较出名的就是 《从零开始做运营》，《运营之光》 但是这两本书对数据运营并没有很多的赘述。
数据运营，我觉得本质上就是 一切从用户使用产品开始，说白了就是要搞清楚用户的使用行为。从渠道到用户进来，再到用户激活，从用户激活再到用户的生命周期管理，这里面有太多的东西都可以做。
用户在使用APP中有非常多的行为以及很多弱漏斗，这些都是需要我们去研究，探索，流程中的问题。举一个最简单的例子，比如 用户从渠道进来，然后注册到购买，这就是一个完整的转化漏斗，渠道--注册--购买，当然这个是简易漏斗。这个简易漏斗有什么作用？ 看清楚转化率，假设注册到购买的转化率只有10%，这个时候应该怎么办，用户注册 是属于获取客户的流程，现在这个时候，获客成本是很贵的，用户是拿来变现的，不变现，对我们来说毫无价值，也就是说100个用户，变现的用户只有10个人，假设获客成本是10块钱一个用户，那么我们的获客成本要花掉1000块钱，假设10个用户的客单价是100块钱，那么这个10个用户变现的价值才刚刚好抵扣100个用户的成本，这样一点都不赚钱，当获取的用户数量为1000万的时候，仍然不赚钱。这个时候如果我们将转化率提升到30%，那么剩下的20个人的钱就纯赚的，这个时候获取用户数量为10万时，有2万人的钱是纯赚的，差不多200万。这里就是说明转化率的作用。知道了注册到购买的转化率为10% ，下一步应该做什么？我觉得下一步就应该分析和拆解，注册到购买中间需要经历多长时间，浏览多少个页面，点击几个按钮。这些都是需要我们一步一步的去拆解分析，每一步都和之前一样，一个漏斗一个漏斗的分析，从能发现一些问题，比如按钮，比如页面等等，如果都不是这些问题，那就是购买的商品的问题了，这个时候就要想到，用户和商品的匹配度的问题。这个时候，我们就要从商品的角度来看，是不是商品不好，价格，还是什么其他的因素。这些都值得我们去分析，追根溯源总能发现问题。
