今天晚上刚好接了一个咨询，是一个小同学来问牛逼的数据运营是长什么样子的
P0 的数据运营：能够很清楚只想数据都是从那里来的，互相之间有什么逻辑关系，例如新增用户的统计标准是新增加的用户下载并且打开了 APP 且有一次操作，活跃用户的统计标准是每个用户打开每天操作两次，那么新增用户和活跃用户就是有逻辑关系的，新增用户的增多会成为活跃用户来源的一个基础，那些不仅操作了一次的新增用户，就会统计进入活跃用户里，所以 P0 的数据运营需要有非常清晰的数据逻辑的了解，知道数据与数据之间的关系，当其中一个数据出了问题的时候，P0 的数据运营应该知道在哪里查找问题的原因，可能会是哪些数据的波动带来的影响
P1 的数据运营：能够很清楚的知道，当业务出现波动的时候，我们应该怎么来分析理解业务，怎么通过数据的分析找到业务的问题，例如今天的 APP 下载量出现了下降，但是我们并不知道是什么波动导致的下载下降，通过数据的分析发现可能是某一个渠道来源的下载量出现了下降，当我们去分析我们在这个渠道的排序和产品展示没有问题的时候，我们分析发现是下载的某一个区域出现了下降，那么有可能是我们在这个城市网络之类的问题出现了故障，也有可能我们发现我们不论是分区域和分设备都没有出现下降，这个时候我们分析这个渠道本身的流量是不是整体出现了下降，可能就可以找到问题所在了，P1 的数据运营能够给出分析的结论
P2 的数据运营，能够在 P1 的结论基础上，给出自己的业务判断和建议，以上一个案例为例子，当我们能够分析出来种种影响业务的因素之后，例如可能是渠道本身的流量波动影响了一部分我们的下载量，也有排名的因素影响了一部分下载量，那么 P2 的数据运营要能够给出具体的业务建议，我们接下来可以通过哪些手段解决下载量的问题，可能是用其他渠道来补充，因为通过过往数据的监控我们发现某个渠道还有增长的空间，可能通过某些 APP 层面的优化来补充
P3 的数据运营，能够搭建一套完整的业务监控，分析和获得结论的体系，也明白应该在业务发展的不同阶段，怎么去调整业务监控和分析的方法
P4 的数据运营，能够基于内部的数据体系，和外部市场的数据分析，给到管理层战略层面的建议和判断，帮助管理层制定战略
P5 的数据运营，能够极大程度地影响业务，知道如何将业务的各个环节模块化，数据化，并且让他们成为一个共生共赢的有机体，能够影响战略决策的方向，是公司里那个决策千里之外运筹帷幄之中的那个人
