本文介绍: 明确要分析哪些具体的数据指标，为了避免遗漏关键细节，可以先对业务（或某一个活动、使用场景）流程做梳理，得出每一个节点的数据指标项，根据分析目标需要，保留关键项，剔除多余项。数据应用层是数据产生价值的出口，通过数据挖掘、用户画像建模、推荐算法的制定，可实现千人千面的个性化内容推荐。数据驱动产品、数据驱动运营的关键在于「可以通过数据分析提出产品优化思路，提出运营提升的举措，快速上线验证效果，重新优化，进入新的增长循环」。这一环节的目标是发现数据的特征、规律、数据之间的关联，通过对数据的洞察解决实际问题。
一、数据的价值
1、数据驱动企业运营
从电商平台的「猜你喜欢」到音乐平台的「心动模式」，大数据已经渗透到了我们生活的每一个场景。不论是互联网行业，还是零售业、制造业等，各行各业都在依托互联网大数据（数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据呈现）实现企业价值。
企业中数据从产生到应用依次要经过数据源层、数据仓库层、数据建模层，最后到数据应用层，经过层层加工逐渐支持到上游的应用环节。
数据应用层是数据产生价值的出口，通过数据挖掘、用户画像建模、推荐算法的制定，可实现千人千面的个性化内容推荐。「个性化」内涵是内容与用户的高度匹配，以达到提升体验、提升高黏性、促进销售转化的目的。
2、数据驱动产品运营
数据分析对业务发展、产品优化、精细化运营也起到了关键支持。
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