营运人的组织工作中，有许多须要对商品统计数据、公益活动统计数据展开搜集预测，并从统计数据中辨认出难题点，作出强化思路的部份。所以责任编辑先将胸怀涌进到统计数据挖掘上，谈谈怎样做营运统计数据挖掘。
五关键步骤如下表所示：
Step1.剖析业务流程，出现在营运姿势开始以后；Step2.分项监视；Step3.难题确诊；Step4.全力支持提议，这两步出现在营运姿势出现操作过程中，分项监视是一个持续出现的事情，分项监视、难题确诊和全力支持提议逐步形成生态圈；Step5.效用评估结果，出现在营运姿势完结之后，更多情形是向老板娘请示，根据详细情形，可能有特别针对整个公益活动的难题确诊和提议。
第二步：业务流程剖析
透过回收和预测，明晰营运最终目标，理清营运姿势，并最后将剖析结果充分体现在财务报表中的操作过程。
具体范例，在推展公益活动个博弈者的公益活动，从统计数据上看，收入因此公益活动提高了0.5%，所以难题来了？好不好努力做到的？能不能导入到其他公益活动？与否可以逐步形成常规性？
上面我们透过回收和预测来看究竟是甚么推动了收入增长：
目地是甚么：提高收入的分项；姿势时甚么？买100返20元代金券；使用者方向是甚么：步入网页–点选banner–步入详情页–点选申领代金券；监控分项有什么样：总收入、申领券的使用者数量、券的消费需求数额等。
第三步：分项监视 1. 为甚么要分项监视？
因为要认知马萨省。透过财务报表中的日常生活统计数据，认知营运组织工作的马萨省。1）看到恒定业务的运行情形；2）功能定位极度，辨认出难题。
分项监视
认知财务报表的组成后，还须要看懂营运财务报表中的分项，才能真正做好监视。
2. 怎样做好分项监视？
常态：认知分项的业务含义。异态：及时辨认出极度并找到引起变化的原因
认知分项业务含义：
看懂营运分项含义；看懂对应运算关系；看懂恒定波动范围第两步：难题确诊难题确诊框架：①难题界定—②难题回收—③提出假设—④预测验证—⑤结论呈现
依旧用案例来认知：难题：为甚么近期“内容产量上涨极度难题”？
方法1
①难题回收：按照内容类别回收
内容产量分别：A类内容产量、B类内容产量、C类内容产量、D类内容产量……
②怎样验证？各类别内容都在增长，无法进一步提出假设，换另一个回收方法。
方法2
①难题回收：按照账号等级回收
内容产量：1级账号内容产量、2级账号内容产量、3级账号内容产量、4级账号内容产量……
②怎样验证？进一步深入挖掘变化极度的原因，排查寻找新增账号极度增长的原因：
假设1：营运人员近期引进了一批头部优质账号，邀请他们注册并发布内容。
得到，新引进账户1000个，25日新增账号30000个。结论：假设1不成立。假设2：平台近期上线了新的激励思路，会给新注册的发布者提供补贴。
实际：新增使用者（去掉引进的头部账户）发布的内容，辨认出70%的内容被识别为搬运抄袭或是低质量的拼凑捏造。结论：假设2成立。第四步：决策全力支持决策全力支持是指预测师为营运人员提供的统计数据全力支持和一些提议。全力支持：用SQL、其他BI工具提供统计数据全力支持；提议：为营运姿势各个环节提供提议。
相较于商品功能的更新迭代或者经营行为，营运姿势更多围绕着使用者展开。所以特别针对营运所做的统计数据全力支持，也主要围绕使用者来做。具体内容分别以下三方面：
使用者分层：使用者分层是实现精细化营运的重要手段
一维：仅从一个维度对使用者展开分层，可分为多段，有几段则使用者分为几层；二维：从两个维度对使用者展开分层，若第一个维度为m段，第二个维度为n段，则使用者共分为m*n层三维：从三个维度对使用者展开分层，最常见的是RFM模型分段越细致后期的营运越复杂。
一维预测案例
按照“交易次数”这个维度来划分，分层方式1：新客户与老客户、分层方式2：成熟客户（购买3次及以上）、忠实客户（购买5次及以上）
二维预测案例
免费申领会员公益活动
为了提高使用者使用单车的频次，某共享单车营运团队筹划了一个发放代金券的公益活动。为了更好实现公益活动的效用，营运负责人找到预测师小灰，希望他能够将使用者划分为不同的层级，然后在公益活动中，特别针对不同的层级人群发放数额不同的代金券，让每个层级的使用者的ROI最大化。
故维度为：使用频次、使用者层级。
第五步：效用评估结果
甚么是效用评估结果？首先我们分开来看，效用指客观的，能够代表公益活动效用的分项；评估结果指将客观的结果分项与某一个标准对比，最后对营运姿势本身展开评估结果，有多大的能力达成它预想的抽象最终目标。
1. 评估结果对象（客观分项表现）
与核心营运最终目标相关的分项：使用者活跃、使用者付费；能够充分体现此次营运姿势为营运最终目标影响的分项：使用者渗透率。
2. 评估结果常见方法
①与自身比较：公益活动前与公益活动后的比较
before-after：核心分项在公益活动开始以后与之后的绝对值对比
diff in diff（二重差分）：排除了一些影响因素之后，核心分项在公益活动开始以后和之后的变化。
②与预定最终目标比较
预定最终目标：公益活动开始以后，预先设定最终目标，此次公益活动预计提高收入15%；
实际：公益活动最后提高收入10%
结果：未达成
③与同期其他公益活动比较
往期效用：去年同期的年中大促提高收入16%，付费转化率是7%；
实际：年中大促提高收入12%，新增流量到付费使用者转化率是4%；
结果：本次公益活动效用不佳
④与往期同类公益活动比较
同期其他公益活动：3天小长假期间，上线多种营运公益活动：秒杀公益活动拉升收入7%；
实际：3天小长假期间，上线多种营运公益活动，直播啊拉升收入14%
结论：直播效用更好
⑤与行业基准统计数据比较
行业基准：英语学习类APP在信息流媒体上投广告的ROI，行业平均值是2.5；
实际：某英语学习类的APP在知乎上投放广告，ROI仅为1.2
结论：投放效用较差
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