1.用客观分析代替感性判断 

 数据正在深入我们工作的每一个细节，作为与用户和产品接触最频繁的人，运营是接触数据的第一个环节。同时运营通常是策略的制定者和实施者，但数据经常被技术部门掌控，或者安静地待着，不产生任何作用。

 对于运营来说，数据产生和决策制定中间，一定还有大量可以优化的空间，这种空间来源于数据。从数据中发现知识，优化决策，将会成为大大提升运营效率。

 另一方面，有了数据的支撑，你可以更好地说服boss，即便和技术、产品撕逼，也完全不虚。但前提是，你能够利用好这些数据，分析出支撑决策的结论，并用一般人能够看懂的可视化方式描述出来。

 2.培养对数据的敏感度 

现在，稍微有点规模的产品，数据量都特别大，有非常多的字段，你可能会懵逼，到底应该从什么地方下手呢？

 但如果有一些经验就会好很多。比如，你要研究影响跑步运动员速度的身体因素，那么我们可能会去研究运动员的身高、腿长、体重、甚至心率、血压、臂长，而不太会去研究运动员的腋毛长度，这是基于我们已有的知识。又比如你要分析影响产品质量的几个指标，影响转化的因素的优先顺序，那么如果你经过前期的分析，就可以得出一些初步的结论。

 所以当你分析的问题多了之后，你就会有一些自己对数据的敏感度，从而养成用数据分析、用数据说话的习惯。这个时候你甚至可以基于一些数据，根据自己的经验做出初步的判断和预测（当然是不能取代完整样本的精准预测），这个时候，你就基本拥有数据思维了。

 3.从精细化运营到自动化运营 

 数据驱动这个词相信你已经听过很多了，粗犷式的运营策略带来的低信噪比、资源浪费，通过精细化运营可以有效缓减。uv、pv 等指标已经无法精准决策的时候，如何通过更精细的数据分析，将会是未来运营的驱动力量。

 更重要的是，最基础的、重复的、价值含量低的运营工作，将逐渐被自动化的运营代替。比如基于数据分析的推荐系统，已经很好地代替一部分内容的筛选和推送。未来运营人的一个核心竞争力是，通过数据分析实现高效自动化运营。