目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。

埋点，也称打点，通过在产品（网页、APP等）中手动添加统计代码收集需要的数据。打点又可以细化出前端打点与服务器打点。假如要收集用户注册数，就需要在注册按钮处加载相应的统计代码。Google Analytics（谷歌统计）、百度统计等工具采用的就是这一方法。

　　但是因为埋点的工程量大、周期长，而且容易发生漏埋、错埋的情况，所以埋点成为了数据从业者的一大痛点。

　　可视化埋点是埋点的延伸，通过可视化交互的方式来代替手动埋点。这种方式降低了用户使用的门槛，提升了效率。

　　但无论是埋点还是可视化埋点，数据运营都需要起到承前启后的作用：收集业务部门数据需求，撰写需求文档，向工程部门提交埋点需求，本质上还是一种埋点方案。

　　无埋点颠覆了传统的「先定义再采集」的流程，只需要加载一个 SDK 就可以采集全量的用户行为数据，然后可以灵活自定义分析所有行为数据。用户行为数据分析产品 GrowingIO 采取的就是无埋点的技术方案。前段时间，国外的 Mixpanel 也推出了无埋点解决方案。

　　相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿，越来越多的企业采用了无埋点方案。在无埋点情景下，数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏，将更多时间放在业务分析上。

　　比如使用 GrowingIO 的圈选工具，需要哪里的数据，圈选一下就可以立即获取，省去了手动埋点等待发版的漫长流程，同时不会发生错埋、漏埋的情况。

2.数据可视化

　　数据经过收集处理后，下一步就需要可视化，数据可视化在运营应用中的主要形式包括：图表、图形、数据看板，

　　搭建数据看板（ Dashboard ）是除了数据报表之后又一项工作，是指将关键业务指标（KPI）和相关数据指标显示在一个面板中，以可视化图形的方式展现出来。数据看板往往和企业的 BI 系统连在一起，属于数据可视化的部分。

　　上图是用数据分析产品 GrowingIO 做出的看板，每个人，或者说每一项业务，都需要最直观的将数据展现出来，并且根据图表层层下钻，发现问题，所以可以自定义的看板非常重要。

四、数据分析

　　数据分析是数据运营的重点工作，前面的数据规划和数据采集都是为数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。

　　所以这也是为什么我们要推荐无埋点的原因，因为我们希望改变以前「80% 的时间用于采集和清洗数据，不到 20% 的时间用于数据分析」的情况，变成「80% 的时间用于数据分析」，把时间花在更有价值的事情上。

　　选择什么样的数据分析方法要和业务场景相结合，上面这个表格汇总了目前常见的运营数据分析方法及运用场景，比如我们投放广告、追踪渠道用的 utm，分析转化的漏斗等等。

　　不同于数据分析师，数据运营岗位弱化了对编程统计的要求，更加强调在现有工具基础上灵活使用分析方法。下面我们列举一下常见的数据分析方法。

（一）维度细分

　　孤零零的一个数据指标，是很难发现问题的。我们需要从多个维度出发，比如地区、平台、浏览器、访问来源等等，拆解指标，定位问题。

（二）漏斗分析

　　用户在使用产品的过程中，天然存在着系列转化路径，例如注册、下单、下载等等。运营需要各个路径的转化率，包括总转化率及每一步的转化率。

　　转化漏斗工具以可视化的方式将转化路径的每一个步骤都展示出来。运营人员可以重点关注流失最大的环节，因为这往往是优化工作 ROI 最高的地方。

　　除了横向拆解每一步的转化率，我们还可以从时间维度观察每一步转化率的变化趋势。

　　比如，通过上图不难发现，某日注册环节第一步转化率大幅度下降，从而影响到整体的转化率。

（三）热图

　　热图是很常见的一种数据分析图表，也称热力图，是以特殊高亮的形式显示用户页面点击位置或用户所在页面位置的图示。借助热图，可以直观地观察到用户的总体访问情况和点击偏好。

　　目前常见的热图有 3 种：基于鼠标点击位置的热图、基于鼠标移动轨迹的热图和基于内容点击的热图，三种热图的原理、外观、适用的场景各有不同。

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