本文介绍了数据运营在数字化时代的重要性和应用方法，包括数据采集、清洗、分析和应用。文章提出了数据运营的核心目标是掌握用户需求和行为，从而改善用户体验和提升业务效益。同时，文章也分享了一些数据运营的案例和实践经验，对于想要在数据化时代背景下提升企业竞争力的读者具有一定的借鉴意义。
数据运营之路： 掘金数据化时代读后感第一篇
超级棒的数据运营类书籍！我是学习数据运营的新手，读完本书后我受益匪浅。作者通过许多实际案例把数据运营讲述的活灵活现，帮助我学习到了很多。我认为这本书值得每一位学习者阅读。本书逻辑十分清晰，带给了读者很好的阅读体验。 希望作者可以再创佳作，让更多的人了解和学习数据运营的相关知识！
数据运营之路： 掘金数据化时代读后感第二篇
干货满满！能学到很多，作者的经验之谈和专业知识总结得很精确！个人认为无论是对于想要初步了解运营的人还是对于想要深入学习运营的人来说都是很好的参考读物！
虽然内容涉及的专业知识很多，但是作者的总结能够能直观的了解内容，对于内容的理解也会更加深刻。推荐给对于运营方面有学习需要的人来阅读和参考。
数据运营之路： 掘金数据化时代读后感第三篇
非常感谢遇到这本书，初进入数据运营体系，心里还有些许的迷茫，听他人推荐有幸阅读了此书，一下知晓了醍醐灌顶是什么感受。数据运营在如今的发展可谓是如日中天，数据于各领域各行业而言，都是十分重要的，本书由浅入深，以充满趣味性的笔墨去描述十分专业的知识，不得不说这样的阐述让我对它十分感兴趣，同时也对这一领域更为好奇。我相信本书会为数据行业贡献不小的力量，十分推荐阅读。
数据运营之路： 掘金数据化时代读后感第四篇
从这本书中了解了很多运营方法，因为数据运营就是通过数据化的工具，技术还有方法，从这本书中我看到了很多的实际例子，并且非常接地气！能看出作者非常厉害，这本书可以成为一本非常好的书，还是一本帮助企业解决问题的书！
帮助数据使用者还有学习这方面的人才解决一些疑惑问题，帮助一些企业公司降低运营成本提高公司效率还有财务！
数据运营之路： 掘金数据化时代读后感第五篇
最近大热的增长黑客概念和互联网人天然的对数据的崇拜，使得数据运营这一概念最近越来越火。各类推荐书本的参差不齐，让我走了不少弯路。 某些企业文化对呈现结果的严苛要求，不能达成最终目的，即指导运营工作的数据分析，都是无用功。 将根本目的设为解决问题，而非完成数据需求。只有深入了解运营，深入了解数据的一线运用场景，才能完成数据到知识的转化，而这本书便很好的体现了其独特的实用性。以前不明白想了解的，现在读完，顷刻间觉得通俗易懂。
数据运营之路： 掘金数据化时代读后感第六篇
这是一本被低估的书。一本书是否值得读关键在于讲述的角度，以及知识如何归类，次要问题是文笔。角度重复，足以淘汰掉一批书。知识归类不科学和混乱，又足以淘汰一批书。
而这本书在这几方面做的却都不错，但却没大卖，下面我就分析分析。
这本书没有拾人牙慧，再去讲什么是数据分析，PV和UV是什么，什么是用户画像。而是另辟蹊径，基于问题来讲数据分析。比如，如何选品，如何优化类目等，可谓角度独特，且非常实用。
这本书的知识归类合理。如效率篇、商品篇、组织篇等层层递进，逻辑清晰，归类合理。而且还讲了大家关心的很多问题，如小白如何上手数据分析等。
该书文字干脆利索，绝不拖泥带水，还多了几分俏皮。看的出作者的文字底蕴不错，猜测是文理兼修。
然而本书各方面做的都不错，评分也高，但为什么知道的人少？
我猜这源于书名，这本书其实适合产品经理（需要综合能力的产品经理）、运营人员、数据分析师，甚至销售和服务管理者看的，受众群体还是很广的。
但我也是搜了好长时间才找到本书，书名中没有“大数据，数字化”等热词，这妨碍了我找到该书。而《数据运营之路》这个书名虽很贴切，但却不容易出彩，很难从众多书中“跳”出来。
这大概就是没有大卖的一个原因。但真心推荐给大家一读，值。
最后，如能再版，期望能写的再深入一些。但作为第一版不应太苛求，毕竟填补了空白，结构也很好，这就够了。
同时也不能期望一本书讲透所有，或者讲些高大上的词，做些高大上的宏观架构，从而让人感觉学到了牛知识。此类“高大上”的书不少，但本书没有，很有原则。
而同为写书之人的我，深知写书不易，投入多还不挣钱。因此更应给一份鼓励，原价才79，一顿饭钱，但却远远可以赚回饭钱，帮你升职加薪！
《图解产品》作者擎苍诚意推荐
数据运营之路： 掘金数据化时代读后感第七篇
# 推荐《数据运营之路掘金数据化时代》张明明著。本书聚焦零售行业的数据运营，从基础建设、效率提升商品管理，用户增长和组织发展等不同部门的需求视角阐释了如何应用数据从而产生价值。行业篇从更宏观的角度分析了数据运营在线上线下即不同行业的发展情况。最后思维篇则阐述如何通过数据化思维解决更多问题。
读这本书的初衷是我想知道什么是数据运营。读过此书，我觉得数据运营不仅是完成数据分析还要通过方法论和数据产品为企业提供搞高效的管理工具。第一章是我反复阅读的一章，一共有三个小节：如何制定好的目标、用目标预测值和门槛值管理日常业务；做好指标统一的基础工作。
（1）首先做好指标架构。需要按照公司的组织结构结合业务场景进行梳理，在各个场景下设定需要监测的核心指标。这里作者先用故事线对核心业务场景进行提炼，然后对这句话进行分词拆解，得到了业务场景的模块。
（2）确定要检测内容之后，需要进行目标设定。具体的工作是对指标的定义进行确认，并对计算方式进行公式化。在通用场景下，经典的传统指标基本可以解决80%的问题，如非特殊需求（如只有利用新指标才能发现和说明结论，就无须设定新指标。
（3）对于多个指标，需要按照计算关系把它们联结起来，除了有直接关联关系的指标，在实际业务场景中，还需要验证两个独立指标是否会有相关性。最后联结起来的指标结构像一棵树，称为指标树。
（4）指标应用。需要说清楚指标对应的这个数值背后代表的业务含义。从指标树的结构可以快速地将其应用到日常监测报告中，几乎不用更改顺序，就有了报告的提纲。
我有按照这个方式进行自身业务的拆解，但是仍然没有一个结果。。。
最后说一下作者张明明，曾在贝壳/链家担任数据运营总监。作者在前言中有一段自述：“...尤其表现在对数据基础和数据应用的重视程度上，核心代表为阿里和贝壳找房。尤其已阿里最令人惊叹，阿里所拥有的数据，是业内最全也是质量最优的数据，没有之一”。我想起来很多，（1）五年前我毕业时参加链家的面试，面试官对我说起链家花了十年的时间做楼盘字典，真人跑盘、录入、校验，坚持做真房源，坚持做真房源，才有了我们现在的各种数据，支撑我们各种策略模型迭代，真的有被他眼中的光打动。（2）了解到的美团点评及阿里的UGC内容，我羡慕他们的数据集，也渴求他们挖掘和沉淀的方法。
我还有好多需要锻炼的地方：1.对数据的敏感2.业务问题的抽象、和数据之间的关联3足够的耐心和冷静。以上，新的一年加油
数据运营之路： 掘金数据化时代读后感第八篇
#小曾曾读书笔记# 《数据运营之路：掘金数据化时代》，作者张明明，根据自己的数据运营和分析经验，讲解了数据运营在不同行业中承担的角色，在驱动效率提升、商品力提升、用户增长方面能做的体系化的事情。令人眼前一亮的实用篇，讲解可以应用的需求拆解、分析报告、模型使用、数据培训、数据沟通等系统步骤。
整本书可读性优，实用性中。
总结一些对自己有启发的点：
1、数据发挥价值的七个步骤：
链路梳理、指标建立、数据采集、数据流动、数据分析、数据运营、价值输出。
2、指标统一五步骤：
指标架构：基于业务场景，梳理业务链条；
指标设定：指标定义和公式化；
指标关联：指标之间的逻辑关系和彼此之间的相关性或者独立性；
指标树梳理：联结指标，可视化结构；
指标应用：在分析报告、周报月报、总结预算等实际业务场景中应用。
3、常用的绩效考核方式有：KPI、OKR、BSC、KSF、SCI矩阵、宫格机制。
SCI矩阵：Salary、Commission、Incentive，结合了内部和外部环境的销售绩效考核方案。
宫格机制：以盈利和增长为双驱动方向，根据两者的增长率将销售人员分为四个区分别进行奖惩。
4、量化品类、区域管理结构和商户类型结构对客单变化的影响，可以用客单贡献率：
品类客单价贡献率=品类客单价*品类用户覆盖率（品类用户数占比）。
5、用户价值提升三板斧：
在成长期、稳定期、流失预警期三个阶段下的不同策略。
6、如何发挥数据人才的价值（也是自己如何寻找破局点的思路）：
给予复杂业务问题供其寻找答案；
减少简单重复的需求（由数据产品承接）；
前置性咨询意见而非后置监测；
邀请数据人员参加战略会议；
建立独立的数据部门。
7、如何进行需求拆解：
核心1：不仅需要确认需求字段，更需要确认应用场景和目的；
核心2：判断需求方需要的数据是否能解决需求；判断数据字段的定义，理清逻辑；将输出的字段及定义属性等全面的信息形成文件。
