處理網絡危機之數據分析
小產品有中小產品的數據采集法，如問卷調查法、用戶訪談法、頁面法、設立其他反饋渠道等，這些方法雖然工作量大，對運營人員的耐力、而體力有更大的考驗，但可最大限度地避開技術壁壘，用最小的投入獲得最大益?，F對這幾種常用方法進行一一闡述。
(1)問卷調查
問卷調查是最常用的數據采集法。些針對性比較強的問題，通過互聯網、所謂問卷調查，是指運營人員事先設計電話或紙張形式大面積鋪放，最后將問收，導出特定的信息。這種方法由于被調查對象極不確定，數據的有效性也差。為此，在采用問卷調查這種方法時有3個事項需要特別注意。
（2）用戶訪談也叫個人采訪，運營人員或企業代表邀請重度用戶，并向其提出一些問題，然后由用戶回答。用戶訪談的形式有很多種，現如今主流做法采用的是斷媒體、自媒體訪談，例如直播訪談、QQ訪談等。與問卷調查相比，用戶訪談更容易激發用戶響應，不過，這種方法對被訪談對象要求較高，如果對方對企業、產品認識不夠，體驗不深，則很難獲得有用的數據。
(3)頁面反饋
頁面反饋是指在產品頁面中設置一個反饋渠道，用戶對產品有什么要求或建岌可以直接通過反饋渠道進行反饋。但是這種方法很被動，倘若沒有好的鼓勵措沲，用戶很少主動參與其中。
(4)設立其他反饋渠道
設立其他反饋渠道，如論壇，其中小米論壇、魅族論壇就是典型代表，這是最有效的方法?？梢酝ㄟ^用戶帶動用戶，這樣用戶的積極性比較高。還可以邀請一些資深用戶、發燒級用戶加入論壇，這些用戶一般都愿意反饋自己的意見。
數據分析是指通過數據挖掘、數據模型構建等方式，對各項數據進行深入分析
，并提供數據分析報告的一個過程。其目的是明確產品中存在的問題，找到真正毓決方案。
大數據對互聯網產品的運營有著極其重要的驅動作用，可以說，與產品有關的每項決策都需要大數據來支撐。那么，大數據是如何驅動運營工作的呢？
當然，這并不是大數據對運營的所有驅動作用。這種驅動作用是多層次、分階段體現的。任何數據都有一個從大到小、從泛到精的過程，初期的大數據是復雜的、多樣性的，需要轉換成可讀、可用、可決策的小而精的數據。小數據針對性更強，主要是針對目標用戶，大多數可直接使用。 因此，大多數情況下．，大數據負責用戶監控和定位問題，小數據負責用戶細分和激活老用戶問題。
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