从广义上说，数据是反映产品和用户状态的最现实的方法，它通过数据指导运营决策，推动业务发展。 数据分为数据监测和数据分析两种情况。
什么是数据监视？
数据监测是一种及时有效的反馈数据异常的手段，通过监测数据来观察是否异常，分析数据。
什么是数据分析？
数据分析以业务场景和业务目标为思维起点，以业务决策为终点，根据业务场景和业务目标分解为若干影响因素和子项目，围绕子项目进行基于数据的现状分析，了解如何改善现状。
数据是产品和运营人员工作中重要的一部分，运营人员常说的话是“数据在手，天下有”，什么事都用数据说话。 作为运营人员，我们在进行运营战略的同时，还需要分析大量的用户数据，观察用户的行为和用户图像。 同时，必须关注每个数据指标的增长，避免产品出现错误和影响最终数据指标。 那么，如何及时发现数据异常呢？
以现金贷款为例，每天我们都有大量用户进行交易行为。 如果是某个时间突然用户消失的交易数据，很少有人会随时注意到。 很多情况下，用户通过电话询问客服“为什么APP不能登录”“为什么不能提交资料”等，才意识到APP发生了故障。
所以我们做数据监视。
关于数据监测，首先需要澄清几点
明确监视目标
监视哪些数据
这些数据背后的意思是什么
数据警告
现在我们来谈谈：
1 .监测哪些数据？
首先关注各个环节的基础数据指标(以现金贷款基础数据为例) )。
注册用户数
填写基础资料的用户数
信用额度
开始提取的用户数和提取金额
成功的用户数和成功的提取金额
监视这些数据背后的意义是什么？
通过监控各个业务环节的基础数据，可以快速识别并进一步分析如果数据异常，哪些环节出现了问题。
2 .数据警报
数据警报是通过各种数据维的匹配来发现数据异常。
也就是说，通过数据收集、数据挖掘、数据分析，对已经存在的风险发出预报和警告
数据出现问题时可以快速响应，并立即通知任何人，从而快速发现问题。
数据警告有五个要点。
定量指标和转化指标的确定
水平指标是各阶段的数据指标，水平指标存在的意义在于，通过我们的加工成为我们想要的数据。
变换指标是各个环节的变换，通过观测变换指标可以快速确定哪个环节出现了问题。
各项指标正常波动范围的确定
各项指标必须根据历史数据设定正常浮动范围。 根据以下4种数据维度可以确认正常的变动范围。
比上年数据(与上周同一天和同一时间段比较) ) ) ) ) )。
环比数据(与过去3天同一期间的平均值比较) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
每个角点的转换(与过去n天中每个角点的转换进行比较) ) ) ) ) )。
每小时的增幅(与过去n天的每小时增幅相比) ) ) ) ) ) ) )。
举个例子，数据分析显示，注册用户数环比3天的平均值正常变动范围为20%。
触发条件的确定
数据警报的触发条件通常低于正常波动范围时，应确保发出警报
报警周期和频率的确定
警报周期通常为一天，每30分钟或1小时。
预警方式
常见的警告方法有三种
I邮件通知
ii订书机群通知和@全员
iii电子邮件通知
监测数据只能快速发现数据发生异常的大致范围，不能准确定位于具体问题。 有人说，我会把所有环节分割成细分粒子，进行监视并自动触发
其实这不是不可以的。 这样一来，如果一个个细节出现异常发出警报，相关的其他细节指标也会受到影响而发出警报。 那样的话，太多的指标发出警报会妨碍你。
这是一个有效监视数据的过程，如果数据出现异常，系统会触发条件并快速通知您。 此时，需要确认在哪个阶段发生了问题。 这个时候进行数据分析。
3 .数据分析有四种方法
)1)单项分析
趋势洞察、渠道依据、链接标记、漏斗分析、热图分析、聚类分析、A/B分析、留存分析
)2)组合分析
对某个细分点，进行多维组合分析。
)3)用户场景分析
时间、地点、需求。
示例：用户早晨的注册时间
)4)建模分析
径流预警分析、用户激活分析、付费决策分析
举个例子，注册用户数急剧减少的原因是，使用组合分析，对注册用户数这一细分化点进行了几个维度的分析，得出了原因。
APP网络正常吗
促销注册页面有无异常
短信验证码获取有无异常
设定手势密码有无异常
分析哪个渠道的注册用户数量减少，找出原因
5 .分析数据用什么来表达呢？
有两种方法：
)1)自动图表化)可以从数据后台画笔中选择想要查看的数据，并且按块进行图表化，所以快速容易查看。 例如，为每个用户触发行为添加嵌入点，以按时间维查看我们想要的数据。
)2)手动图标化
最常用的有以下几种图表：（1）柱状图
柱状图通常描述的是分类数据，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
（2）折线图
折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据。
（3）饼图
饼图以二维或三维格式显示每一数值相对于总数值的大小。
（4）条形图
条形图显示各个项目之间的比较情况。
（5）散点图
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
（6）漏斗图
漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在，为决策者提供一定的参考。
（7）面积图
面积图又叫区域图，面积图强调数量随时间而变化的程度， 它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，颜色的填充可以更好的突出趋势信息。
以上7种图表都是在分析数据中经常使用的，可以根据分析数据的展示去选择不同的图表。
总结
数据监控和数据分析对于运营来说是非常重要的，做好数据监控，减少产品出现bug，影响用户的体验，减少重大事故的发生。
对于监控数据笔者仍在学习阶段，以上是最近工作中的心得分享，希望能给大家带来一些思路！
本文由 @Crystal 原创
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