最终 ， 假如你手边的数据足够充分 ， 且这种从度量&维度切入的分析做到极致 ， 理论上你会对于整体站内用户的构成、行为习惯和当前产品的主要问题做到了然于胸 ， 也会对于站内的整体用户生态更加具有掌控力 。
这里再补充两个小说明：
第一 ， 理论上 ， 假如作为一个运营负责人 ， 我们应该对于每一个关键性的用户行为都定期(比如每三个月或每半年)进行全方位多维度的分析 ， 做到对于每一个关键用户行为的用户习惯和当前产品指标中的问题点了然于胸的 。
但 ， 事实上是绝大部分运营都可能看不到那么全的数据 ， 这里面原因有很多 ， 比如数据后台不完善 ， 没有数据权限等等 ， 这时候我们该怎么办?我的建议是：
不管看不看得到 ， 你都要让自己具备这样的分析问题和解决问题的意识+能力;
如果某个数据的缺失已经严重影响到了你的工作开展 ， 一定要向老板持续沟通持续要 ， 直到拿到为止;
如果只能拿到局部数据 ， 那就先对局部数据进行一些分析和推断 ， 再带着你的一些假设去工作 ， 以工作成果来验证你的假设 。再随着业务的发展和要求不断去完善数据需求 。
第二 ， 对很多产品来说 ， 往往都是20%的重点用户 ， 给该产品带来了80%的价值 。
所以 ， 无论是分析数据还是具体开展运营工作 ， 你也要培养起来这样一个意识：要重点去关注对你最有价值的那部分用户 ， 把你至少50%左右的精力用于去关注他们 。
比如说 ， 你站内更加活跃的用户 ， 更愿意贡献内容的用户 ， 更愿意参与用户服务和管理的用户 ， 等等 。
(六)承接着上面讲到的例子背景 ， 接下来我们可以把最后一个点也一并讲了——
数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋 ， 有待于你去发现和挖掘 。
关于这件事 ， 基础的逻辑可能是这样的：
第一 ， 你先找出你的产品中 ， 当前可能存在问题的某个关键度量(或称指标) 。
第二 ， 对于这个度量进行纵览 ， 从它的构成去看：是否所有用户或我们的所有服务在这个度量上的表现都很差?还是说有一部分用户或服务在该度量上的表现是会显著好于其他用户或服务的 。
第三 ， 你可以对于那些表现显著要好的用户和服务在不同维度上进行进一步挖掘 ， 寻找其背后的一些共性用户行为或特征 ， 然后再把这些特征放大到极致 。
比如说 ， 上个月三节课站内课程报名量表现不佳 ， 明显走低 ， 按照上面所说到的逻辑 ， 我们可以依次来进行如下思考和判定——
把上个月的所有课程的报名数都列出来 ， 然后去观察 ， 是否所有课程的报名量都很差 ， 还是有一些课程的报名会好一些 。最终我们发现 ， 其中存在6堂课程 ， 它们的报名数普遍高于其他课程2倍以上 。
我们把报名量很高的这6堂课程归类到一起 ， 然后依照各个维度去看一下 ， 它们之间是否存在一些共性?比如 ， 都在某个时间开课 ， 都是某一个品类的课程 ， 都是某位老师的课程 ， 文案都是按照某个模板来写的 ， 或用户在报名这些课程前都接受了某种特定的引导 ， 等等 。

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