现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据是如何为企业运营服务的呢？
01、帮助企业分析目标客户
数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。
02、活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率（DAU）、周活跃率（WAU）、月活跃率（MAU）等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分；另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。
03、发现访问路径
根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。
为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。
01、商品推荐模型
推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。
02、交叉销售模型
企业通常有两种运营思路，一种是让客户长久地留存，延缓客户流失；另一种是让客户消费更多的商品和服务，挖掘客户利润，这时就要使用交叉销售模型。该模型通过用户历史消费数据，找出明显关联的商品组合，去构建消费者购买这些关联商品组合的可能性模型，再用这模型寻找新客户中购买特定商品组合的可能性。大家最为熟悉的应该就是关联分析，又叫购物篮分析，但也可以借鉴预测响应模型，为几种核心商品或商品组合分别建模，对潜在消费者进行精准推广。
03、信息质量模型
互联网买卖双方最为直接、最关键的纽带是海量的商品，而商品的目录、商品展示的质量、结构、布局直接影响到交易是否达成。信息质量模型主要涉及商品详情质量优化、网上店铺质量优化、网上论坛发贴质量优化、违禁信息过滤优化等；其涉及的技术包括回归算法、决策树等，不过不同于其它模型，因其没有直接的目标变量信息，目标变量的设定通常用专家打分（有时辅之以客户调研）的方式。
最后想说的是，数据运营需要企业全员参与的意识，才能真正实现助力企业从数据中发掘信息财富。有些数据分析师总觉得技术门槛高，业务交给业务人员就可以了，不愿学习业务逻辑、背景、知识，最终呈现的工作结果是一大堆的图表、方程式、模型而极少提到针对具体的业务需求、业务应用的对接点。分析师如果拿一堆数据不加处理就丢进软件里，搅一搅，然后拿出份似是而非的结论十分偷懒。在数据挖掘项目中，80%的时间是花在熟悉数据、熟悉业务，对数据进行清洗、处理、整理、转换上的，并且由于业务场景和业务需求的多样化，很多算法其并不是通用的，选择什么分析手段，如何设置参数，需要依靠经验和实际业务理解去判断。数据分析师主动参与业务部门会议，了解业务人员的思考模式，才能将数据分析的思路、技术、方案与业务完美融合，也才能对企业的运营提供实际的帮助。
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