“运营总监需要什么数据分析工具”，这个问题我来解答，一方面是我本人刚好提供数据分析咨询业务，另一方面是今年已经有3、4个同事跳槽去了互联网公司，负责运营管理方面的工作，尤其最近跳槽的一个同事，是项目组上的伙伴，去京东金融负责一个版块，他的一些经验，刚好可以分享给你，对你有帮助的话，请点赞、转发。

第一，运营总监的定位，运营总监属于管理层，是一个执行负责人的角色，因此，需要掌握的数据分析工具肯定不是趋势图、柱状图这样的简单对比分析，需要进行数据挖掘分析，但作为一名负责人，需要的是分析策划，比如分析主题、维度、颗粒度等。

第二，运营总监的数据分析，是一种数据挖掘分析、属于大数据分析的范畴，需要的是基于用户画像进行分析，比如分析用户的性别、年龄、偏好、地区、购买能力、购物习惯、购买历史等，通过对用户画像进行多维分析，对用户进行精准推送，这就是为什么我们在头条上预览过某个话题后，头条会主动推送相关内容，再比如我们在某宝上购买某个商品后，打开浏览器后就会有相关产品信息进行推送。

第三、运营总监不是大数据分析师，而且进行大数据分析时，也不能指望某个人完成全部动作，所以，在麦肯锡方法中就有一条非常关键的建议：“不要指望将大海煮沸”，某个人都只需要完成一部分工作就好，运营总监亦是如此，关键是掌握方法，在麦肯锡、埃森哲这样的公司，我们习惯称之为方法论，方法论是流程、是操作步骤、是方法工具、是拿来就可套用的行动步骤。

作为一名咨询顾问，最擅长的就是方法论了，一入职公司公司，就会有方方面面的方法论培训，包括个人能力、专业业务等，比如麦肯锡公司的个人能力方面的方法论就有很多，比如金字塔原理教人如何结构化、如何有逻辑的展示观点、如何有效的与客户沟通，再比如提问术，培训新顾问做客户访谈、如何准备调研提纲、如何通过提问获取需求和展示自己的专业，再比如笔记术，教人通过做笔记，如何在笔记中展示逻辑结构，如何在笔记中勾勒访谈的故事线和客户语录等。

第四、运营总监如何进行数据分析，分享一个埃森哲公司的大数据分析的方法。

（1）埃森哲认为，数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合。

（2）数据分析标准流程CRISP-DM为90年代由SIG组织（当时）提出，是已被业界广泛认可的数据分析流程。

（3）数据分析框架

3.1数据特征探索：

3.2数据概率分布

3.3 相关性分析

3.4 常见分析方法

• 分类与回归
  

• 聚类分析
  

• 关联分析
  

• 时序模型
  

• 结构优化