万物互联的本质：物与物背后“人”的互联。
数据思维的本质是要把一些业务现状数据化，有判断业务数据现状的逻辑，有基于判断结果反应的逻辑。
什么意思？
也就是从1）数据的搜集，到2）数据分析，再到3）分析后的反馈都可以尽可能被量化。
可具体应用到用户运营上我们应该怎么做呢？
回顾数据思维上，我们肯定已经能够明了，无非是分为三个步骤：
标准化用户数据的搜集，明确用户的标签
分析对比用户标签
基于不同用户标签的数据变化，形成运营反馈
关注用户发言的频次和质量，质量代表的是这个用户发言后可以在群内带来多少持续讨论
关注用户拉进群来的用户量，和用户和群内用户的链接情况
对群内讨论的内容进行标注，例如八卦，干货，某一个群成员，线下活动等等
关注社群的活跃时间段
哪种内容是不断提升群内的用户链接紧密度的
哪种内容是提升群内用户增速的
哪种内容是提升用户发言频次的
哪种内容是提升用户发言质量的
哪种内容对哪种分级下的用户效果最佳
哪种内容在哪个时间段的发布效果最佳
- 这样接下来的运营动作反馈怎么做呢？
举个例子，现在很多平台都在做社群运营，我们应该怎么在社群内的用户运营的时候使用数据思维呢？
首先我们来想想社群的价值，社群的价值其实是需要用户讨论社群主题范围内（或者是用户关注）的话题，进行高价值的讨论，避免低价值的内容在社群中出现，不然的话，社群被大部分用户屏蔽信息，想要在社群内做的转化也难以实现了。
所以围绕这社群的目的，要更精细化的运营用户，我们通常都需要用户在群内修改名字。
如果是基于某种社团特征的社群，通常会要求用户标注上地区，行业，姓名。
如果是基于某个区域的某个目的的群，通常会要求用户标注上公司，兴趣，姓名/或者是基于这个目的阶段，如果是读书群，那么就需要标注正在看的书，如果是英语演讲群，就需要标注英语演讲的段位等等～～
我们一定能够看到哪些用户没有标注的群，除非本来就是熟人，不然很难形成讨论。
但是一旦有了用户标注，用户进行陌生的沟通和运营就有了一个好的基础。
这样对于一个社群的基础设施来说有了很好的第一步，但是从社群运营者的角度来说，的这对进行社群运营的用户标签的搜集是不够的。
还应该搜集哪些信息呢？
通常一个群内都会有几个关键链接，这几个节点就链接了整个群的成员。
以上就完成了对于社群用户的数据搜集。
然后用户的发言频次质量，用户和用户之间的链接数据，对用户进行分级。
我们不断去分析在不同类型的内容发布后，不同分级上的用户发言频次和质量的变化，以及用户和用户之间的链接的数据，来判断。
这样我们就掌握了一张精细于用户群体，精细于用户行为，精细于活跃时间，精细于内容标签的社群运营大图了。
这个阶段我们就完成了数据分析，但是这还远远不够，因为用户总是波动的，波动的背后，是社会热点的波动，是用户自身的成长与变化，所以我们还是需要进行持续的数据搜集和数据分析，以得知当下的那张社群运营的大图，让我们对我们运营的社群做到心中有数。
当我们发现某个分级的用户在减少，使得社群的用户结构发生了两级分化的情况，我们可以找到对这个我们需要增长的分级下的用户最感兴趣的内容，进行更多的发布。
当我们希望进行一些商业项目的转化，需要大家开始提高对群的关注度，加强用户之间链接的时候，我们可以发起一些有助于增加群内链接的内容讨论，以便于在合适的时候进行商业转化。
当然在我们的数据统计和分析下，我们一定可以知道哪些用户有更多的用户链接，更好的社群内容的输出，我们也需要和这些核心用户进行单点的沟通讨论，以便于他们对我们的社群有更高的认可度，也可以在社群的运营出现怎么做都效果不佳的时候，可以多和这些核心用户沟通沟通，来感知他们的判断。
数据就像钱，没有数据是万万不能的，但是也不能光靠数据解决所有的问题。
数据更像是我们做好用户运营的基础设施，我们有了数据，就能对用户的现状，用户的大盘和历史行为有了一个基础的判断，但是对用户的洞察，也并不能只靠数据，很多时候需要我们和用户的直接沟通，探知背后那些难以被数据洞察的原因。
以便于洞察之后，我们可以再尝试以提取关键要素的方式，把过去没有数据化的标签尽可能标签化。
