运营数据平台开发（平台运营数据分析报告模板）

本篇文章给大家谈谈运营数据平台开发，以及平台运营数据分析报告模板对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享运营数据平台开发的知识，其中也会对平台运营数据分析报告模板进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、大数据运营平台产品功能分析 ——火箭数据红书版
• 2、如何搭建数据化运营系统
• 3、数据运营、数据分析与开发的薪资对比，关于28岁转行的一些看法

大数据运营平台产品功能分析 ——火箭数据红书版

在一个线上分享会上获得挖数科技大数据运营平台的试用机会——火箭数据-红书版（后文简称为“平台”）。

该平台主要爬取小红书上的笔记流量数据，并进行分析，意在为用户在渠道投放或账号提升上给与指导。

        本文结构按照逻辑顺序进行分析，包括：写作背景、平台用户及其需求分析、平台功能分析、优化及建议、结语。感兴趣的同学可挑选阅读。

        由于笔者非企业内部人员，无法了解技术可行性、数据可行性及外部协作资源情况，所以在建议模块仅大胆提出想法，为系统设计人员提供参考。如读者有其他更好的想法，欢迎在评论区指点迷津。

        本文将用户定义为三个维度，但三者之间稍有重合。

        普通用户： 主要指浏览小红书笔记的C端用户，与内容创作者是包含关系。

        核心需求：期望在小红书上获得可靠、有价值的产品/服务资讯；相同兴趣爱好者的社交；以更优惠的价格购买正品。

        核心需求：期望通过自身的流量/KOL身份为品牌方引流，从而赚取收益；

        品牌方： 以小红书为自家产品推广渠道之一的B端用户。

        核心需求：在小红书上增加产品市场曝光量，提高销售额。

        基于本文以分析火箭数据平台为主，因此该平台的用户仅包括内容创作者和品牌方。根据这两者的核心需求，笔者拆分了如下的需求列表。

        本模块对火箭数据平台的主要功能进行分析，描述每个模块的功能特点，并以此反推该功能的用户需求。

        以下链接是笔者在试用火箭数据平台时，对界面进行截图，并在axure上还原，仅供读者了解平台的功能以便后续的讨论。

         https://e29a52.axshare.com

         https://axhub.im/ax9/d15dee2ad5324191

        浏览网页时，建议打开目录或热区标记（展示可点击的位置）

                                                               达人排行榜、明星排行榜、品牌号排行榜页面图

                                                                                   达人分析-红书号对比页面

                                                                          点赞、收藏、评论、分享时段增量图

                                                                       品牌分析-种草笔记分析-收藏总量趋势图

                                                                                     品牌分析-多个品牌对比

                                                                              商品分析-个人护理品类分析页面

        上文的第二、三部分已经分析了平台用户需求和平台已有的功能，经过对比和匹配，整理出已实现和未实现的需求。

                                                                                          内容创作者需求实现情况

                                                                                      品牌方的需求实现情况

        约有一半的的用户需求已被实现，但从笔者实际体验来看，已实现的需求还处于初期阶段，仅对收集到的数据进行简单罗列排序，仍未达到深层的挖掘开发。而未实现的需求多是需要对数据进行深层挖掘处理或者涉及较为敏感的数据，如范围更广泛的用户标签收集、行为数据统计以及销售转化等。另外，如果能够展示小红书笔记的推荐规则，平台将更具吸引力。

        针对以上分析及其他未罗列部分，笔者“大胆想象”，在不考虑技术可行性和数据可行性上，给出如下建议：

        把小红书的普通用户作为数据统计的立足点。

        现在平台的数据统计和分析更多是针对小红书上的笔记，通过对笔记的分析实现“曲线救国”推测小红书普通用户的喜好。虽然笔记的数据相对更容易获取，但同时获取到的数据也比较狭窄，倒推普通用户的喜好也容易发生较大的偏差。所以，如在可行性能实现的情况下，可以收集普通用户的行为数据，再加以整理，为内容创作者提供更直观的指导。

        对数据加以运用，过滤无效数据。

       平台现在已经展示了强大的爬虫及处理技术，能够为平台用户展示大量的小红书数据。但是，小红书的原始数据存在大量的无效数据，如前文提及的笔记评论热词，如果后续可以把无效热词，如“优秀”、“想买”、“好看”等剔除掉，将大大提升评论热词的有用性。（题外话，可参考淘宝的评论中，自动隐藏无用评价功能）

        再者，对于品牌方来说，投放新媒体渠道，获取线上流量，在行业内众所周知水分高，极可能存在新媒体企业雇佣水军刷数据的行为。如果平台能够通过数据分析技术，提示品牌方用户在笔记投放监控中，哪些数据可能存在水军行为，将有利于品牌方分析MCN机构、合作达人、自身投放的笔记效果。

        在后续迭代上，建议监控平台的用户行为。

        笔者并不确定平台研发方是否有在自己的运营平台上（火箭数据运营平台）对平台用户（使用火箭数据的用户）的行为和使用路径进行监控。建议对平台用户行为进行简单监控，考察现在用户常用模块或功能，在平台后续的迭代规划上，对常用功能进行深度设计，实现从“有到优”的进程。

        在产品功能架构上，建议优化产品功能架构。

        从本文的第三部分分析，笔者认为现在的功能架构是按照功能概念进行设计，同一个功能模块下，存在部分功能是为内容创作者设计，其余部分为品牌方设计。如从用户使用平台的场景出发，如内容创作者想要学习如何写爆文，则他可能需要使用“达人分析-达人排行榜”、“笔记分析”、“品牌分析”等。建议考虑梳理现有的功能，调整产品功能架构，如分用户角色版本等。

        另外，现在的架构上，存在相同功能效果但独立成模块的情况。如，达人排行榜、明星排行版和品牌号排行榜，建议合并这三个子模块，在高级搜索中增加搜索属性“账号类型”，即可以简化页面设计，也可以降低平台用户的使用门槛。其他子模块也存在可合并操作，本文不再一一列举。

       总体体验上，火箭数据平台在数据采集和处理上具有非常大的优势，用户细心挖掘的话，能从中获得很多有价值信息，从而达到获取小红书流量的目的。同时，火箭数据的功能仍处于基础发展阶段，期待后续在数据产品功能上的优化与发展。

P.S.笔者甚少分析数据运营平台，刚好恰逢这个机会，开了开眼界，在此感谢挖数科技提供的体验账号。

P.P.S本文仅属个人观点，请广大读者轻扔砖，多留言交流。

如何搭建数据化运营系统

搭建数据化运营系统运营数据平台开发，核心在于找到一家专业的全域营销的数字化公司运营数据平台开发，可线上线下打通和全域数据洞察，数据驱动品牌的精细运营与精益增长.
数据化运营系统，功能需要包含以下
一、营销获客运营数据平台开发：品牌总部统一管控门店显示屏的运行，素材一键投放，提升门店宣传效率，减轻品宣内容发布管理成本。
二、客流分析：精准分析进出、过店、流向、热区等多维客流数据，帮助管理者快速定位门店客流问题，及时采取营销措施。
三、私域留客：空间数据平台SDP +帷幄营销云WMC提供全景会员画像，线上触点，实现千人千面的自动化营销，引导顾客再次到店消费。
四、巡检督导：现场巡检，视频巡检，AI自动巡检，随时随地可发起，全天全时严监控，更灵活的巡检方式，帮助品牌有力督导门店运营，还能大幅减少巡店成本
五、经营复盘：基于强大的分析平台，提供多维度可视化的经营分析数据，帮助品牌准确掌握每一家门店的实际运行情况，及时进行经营调整和改进。

数据运营、数据分析与开发的薪资对比，关于28岁转行的一些看法

1、大数据和常规的数据行业有什么异同？（岗位晋升方面）

2、数据量的变化会对于岗位有哪些不同需求？

3、传统行业和互联网企业对于不同的数据岗位的侧重点是否有较大区别？

4、有什么较好的渠道可以了解到大数据在各行业的落地状况昵？

5、是否可以这样理解，数据分析和数据开发是区别很大的岗位，数据分析更加注重于对于整个业务的理解，然后通过数据来解决或优化业务的痛点，而数据开发是属于开发岗，侧重通过技术手段去收集数据、挖掘数据，为业务和产品提供更加底部的需求？
数据开发为数据分析服务，所以这就是为什么说数据开发是后台，数据分析是中台。你这里所提的数据挖掘其实也是数据分析的手段。

不要太在意名词，而是注意所做的工作在公司的什么链条里。

6、数据分析、运营、开发在大公司和小公司有哪些显著差别呢？数据分析岗比其他数据岗是否更有优势学习到数据业务从收集到最后应用的整个流程呢？
运营、分析和开发，一般的确是分析岗更有机会接触到和全局业务相关的信息。但实际上其实更看个人的眼界和主动参与程度。

我实际工作中的运营和开发其实只要愿意，都能获得很多信息，愿不愿意多做一些踏出这一步，看个人意愿，也看KPI。

请问这行业会不会有年龄歧视，本人是28岁的时候入行到一家咨询公司里面做数据分析，经验是有但是是通信行业的，最近想转到互联网公司做（就是为了钱嘛），但是因为是中途转行，现在年龄三十几了
咨询行业和业务数据分析其实方向挺一致的，只要一些基本的技能都熟悉，转行没什么问题。

年龄的话，互联网公司的平均年龄确实挺低的，HR可能会有这方面的考虑，不过三十几其实问题不大，这段时间互联网公司都收紧招聘，这个因素的影响会更大一点。

还请教一下， 我自己的规划是不能单纯做只做分析了，还要往挖掘方面添点技能吧，否则的话，单纯SQL跟spss+Excel，招个年轻的不是更好，我也知道挖掘是偏工程方向的，但是好像要稳中提升薪水我建议你去学一下Python，差不多知道怎么用它实现你在SPSS上做的事情就可以。这不是往挖掘方向添技能，而是让你的技能栈更流行一点。

添挖掘技能则是没有必要。比如一个典型的挖掘面试题：TF-IDF的原理是什么？添这种技术技能要花的功夫比你想象中要多， 可扩展性也不长。

作为招聘方来说，你比年轻人好的地方，与其说是看上了你的挖掘技能，不如说是看上了你的咨询行业经验能不能和他们的业务需要结合。

关于运营数据平台开发和平台运营数据分析报告模板的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 运营数据平台开发的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于平台运营数据分析报告模板、运营数据平台开发的信息别忘了在本站进行查找喔。

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