数据分析人员通过数据分析和监测，能够支持企业进行精细化运营

在企业经营中，为了能给业务提供策略和方向，数据分析人员研究出来了很多的业务增长理论和方法，包含有渠道分析、AARRR模型、漏斗模型、相关性分析等等理论帮助业务进行决策；

渠道分析：正常来讲，一个公司的业务会来源于多个渠道，比如天猫、京东、拼多多、线下门店等等，可以通过对不同渠道的数据进行对比分析，来寻找发展的机会点；

AARRR模型：包含了从用户获取、用户活跃、用户留存、用户收入、用户传播等5个用户生命周期，可以针对不同生命周期进行分析、来调整业务发展策略；

漏斗模型：漏斗模型可以看做一种线性的思考方式，可以对任意事件或者用户行为的转化进行问题定位，当然漏斗模型也可以和AARRR模型结合使用，可以从AARRR模型每个生命周期的转化进行分析。

相关性分析：是业务中经常使用的分析方法之一，主要是通过对不同特征和数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响因素及驱动因素，并且可以对业务的发展进行预测。比如说，广告曝光量和营销花费的相关关系；销售人数和用户增长的关系等等；

2. 数据分析人员通过数据分析和监测，能够支持企业进行精细化运营

大多数行业，最初的阶段大家一般会进行跑马圈地，讲究的是快速扩张；但当行业进入到发展和成熟的时期，这个时候还要谋求增长，就要开始进行对已有用户的精细化运营，以求挖掘出每个用户最大的商业价值。

在支持业务进行精细化运营的过程，数据分析人员可以帮助企业逐步搭建用户画像、利用用户分群运营等工具，并通过A/Btest等方式，来帮助企业进行精细化的运营。

• 用户画像：就是根据用户的社会属性、消费行为等信息而抽象出来的一个标签化的用户模型；通过模型以便让经营者知道企业的主要客户群是那些人；
• 用户分群运营工具：是主要的用户运营工具，帮助运营人员对用户根据不同的用户标签筛选出不同的客户群，并进行针对性的营销和提升客户的动作。
• A/Btest：是一种用来测试如新产品或者新功能的测试方法，一般会对选择两组用户，一组实验组，一组对照组，通过设置不同的规则，来确定新产品或者新功能是否达到预期。

企业要进行精细化运营，无论是针对用户，还是产品的提升，都需要数据分析人员通过数据整理和分析挖掘，来帮助企业更好的运营。

作用三：帮助企业经营者平衡企业的投入和收益

1. 数据分析人员利用大数据技术来帮助企业实现企业收益>企业投入

企业经营者经营企业的最最最重要目的，其实就是赚钱，其次才会去做或者宣扬公益价值。而要实现企业赚钱，那就必须要实现企业收益是大于投入的；而大数据时代的发展过程中逐渐衍生出来的精准营销、销售预测、千人千面-个性化商品推荐（推荐算法）、商品智能补货或定价等等的应用，数据分析人员可以利用各类的大数据工具，来帮助企业实现企业收益>企业投入。

精准营销：通过针对潜在或者特定的用户进行营销，实现收益的增长，数据分析人员可以通过营销后的分析，来进一步优化营销的精准度，来实现收益/投入的百分比大幅度提升。

销售预测：数据分析人员可以通过大数据技术以历史的销售数据为养料，并搭建预测模型，便可以对未来的销售趋势进行销售预测；对于企业经营者 可以根据预测结果，安排生产，避免产品积压，可以有效的管理产品库存；从这方面来讲，可以降低产品投入的浪费，实现更多的收益大于投入。

推荐算法：数据分析人员可以通过用户的历史数据，来推测出来用户可能喜欢的东西，可以是文章内容、歌曲视频、淘宝商品；目前市面上应用最好的有今日头条、抖音、网易云音乐、淘宝等等；并和技术人员依赖来搭建推荐系统来提升用户的满意度，增加用户的使用粘性，本质上也是提升企业收益的方式，实现收益大于投入的目的。