在线教育产品与其他互联网产品在数据分析方面并无太大差距，最大的区别在于记录学生的学习过程与学习结果上要花的功夫更多，对于课程改进以及结果反馈都有更重要的意义。数据设计的作用：真实反应产品所处的状态提出理性的数据参考，比如产品的趋势，并针对产品所处的状态提出针对性的改进意见，是产品改进的依据之一，而不是全部。那么一般情况下在线教育运营需要哪些数据?

　　数据分析通常有两个目的：一个是为产品/课程改进提供参考数据，另外一个重要目的就是为运营提供数据支持。

　　在线教育运营收集数据收集的维度包括：

　　我们该如何获取数据?

　　A.自己搭建数据获取渠道。

　　前端埋点：全埋点、可视化埋点、代码埋点，利用前端页面埋点进行统计，比如按钮点击数，下拉菜单数等

　　产品后台：通过后台管理系统，浏览、检索、购买数据库代码埋点、导入工具

　　业务数据：包括物流、进货、客服等数据，导入工具表进行搭建

　　B.通过页面嵌入代码进行统计

　　比如友盟、百度统计、growingio等方式，在页面中埋点，即可登录到管理页面进行查看和统计，如下图示意

　　C.爬虫数据抓取

　　针对不容易获取的数据，比如某些评论，可利用爬虫抓取数据。具体方法略。

　　实际操作原则：

　　数据收集尽量全面。通常情况下，数据不会分布在一个渠道内，需要来自多方，所以需要做数据汇聚和汇总数据收集需要做到准确。首先判断数据是否准确，对照产品生命周期，看到产品在季度/月度/半年变化的趋势，重点是与业务部门业务相结合，提出实际有参考意义的指标。

　　日常数据分析过程

　　收集数据-----分析/发现问题-----问题分类/分级-----解决方案及验证

　　分析和发现问题最关键：如何发现异常数据，任何分析问题的核心，就是通过任意维度不断细分下钻，对问题进行分析和评估。以上就是格子匠为大家整理的在线教育运营数据相关内容。

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