数据采集是指通过一定的方法采集相关数据，并对采集到的数据进行整理，形成数据报表。
互联网产品数据最常用的采集方法是埋点，也叫数据埋点。具体方法是指数分析师，基于业务需求、用户需求，对用户行为每个事件对应的位置进行开发点，并通过软件开发T.具包(SDK)上报埋点的数据结果，记录数据，汇总后行分析，推动产品优化或指导运营。
这种方法相对比较简单，可以在网页、APP中直接添加数据代码。比如，采集APP的打开率数据，可以设置“曝光事件”埋点，凡是用户成功打开页面一次记一次，无论美食、电影版块还是酒店、KTV版块，任意一个版块都会记作一次打开率。再比如，采集APP中的量数据，就可以设置“点击事件”埋点，用户点击按钮即算点击事件，无论后有无结果都会有记录；点击一次记一次。
这种方法的优势在于精准度非常高，用户行为每个维度的数据都可以到，如可以精准地采集用户信息。劣势在于工作量大、技术难度高、成本高小产品通常很难负荷。
中小产品有中小产品的数据采集法，如问卷调查法、用户访谈法、页面法、设立其他反馈渠道等，这些方法虽然工作量大，对运营人员的耐力、而体力有更大的考验，但可最大限度地避开技术壁垒，用最小的投入获得最大益。现对这几种常用方法进行一一阐述。
(1)问卷调查
问卷调查是最常用的数据采集法。些针对性比较强的问题，通过互联网、所谓问卷调查，是指运营人员事先设计电话或纸张形式大面积铺放，最后将问收，导出特定的信息。这种方法由于被调查对象极不确定，数据的有效性也差。为此，在采用问卷调查这种方法时有3个事项需要特别注意。
（2）用户访谈也叫个人采访，运营人员或企业代表邀请重度用户，并向其提出一些问题，然后由用户回答。用户访谈的形式有很多种，现如今主流做法采用的是断媒体、自媒体访谈，例如直播访谈、QQ访谈等。与问卷调查相比，用户访谈更容易激发用户响应，不过，这种方法对被访谈对象要求较高，如果对方对企业、产品认识不够，体验不深，则很难获得有用的数据。
(3)页面反馈
页面反馈是指在产品页面中设置一个反馈渠道，用户对产品有什么要求或建岌可以直接通过反馈渠道进行反馈。但是这种方法很被动，倘若没有好的鼓励措沲，用户很少主动参与其中。
(4)设立其他反馈渠道
设立其他反馈渠道，如论坛，其中小米论坛、魅族论坛就是典型代表，这是最有效的方法。可以通过用户带动用户，这样用户的积极性比较高。还可以邀请一些资深用户、发烧级用户加入论坛，这些用户一般都愿意反馈自己的意见。
2.1.3数据分析
数据分析是指通过数据挖掘、数据模型构建等方式，对各项数据进行深入分析
，并提供数据分析报告的一个过程。其目的是明确产品中存在的问题，找到真正毓决方案。
大数据对互联网产品的运营有着极其重要的驱动作用，可以说，与产品有关的每项决策都需要大数据来支撑。那么，大数据是如何驱动运营工作的呢？
当然，这并不是大数据对运营的所有驱动作用。这种驱动作用是多层次、分阶段体现的。任何数据都有一个从大到小、从泛到精的过程，初期的大数据是复杂的、多样性的，需要转换成可读、可用、可决策的小而精的数据。小数据针对性更强，主要是针对目标用户，大多数可直接使用。 因此，大多数情况下．，大数据负责用户监控和定位问题，小数据负责用户细分和激活老用户问题。
(1)用户监控
大数据对运营的监控十分重要，传统的监控大多是靠运营人员的经验或主观划断，因而经常出现失误事件。而依靠大数据监控则可以大大减少因主观判断而导致决策失误，通过大数据搜集、分析，建立数据模型，可以精准反映问题、发现问题、定位问题。对监控运营工作起到辅助的作用，可为运营人员提供更多确骘的依据。
(2)定位
通过大数据分析可以实现问题的精准定位，数据运营依靠的是大数据分析技忙。而大数据分析技术最重要的一个作用是定位问题、发现问题，进而解决司题。
比如，做投资需要先定位投资平台和产品，哪个最好的平台？如何才能选择乎投资产品？如何获取最大限度的利润？可以先对相关数据进行搜集和分析，根居最终结果进行选择。
精准定位是做任何决策的关键所在，大数据通过细致的分析，建立数据模型，帮助使用者准确定位自己、定位市场、定位用户，然后在此基础上开发产晶，实施有针对性的投放。
(3)用户细分
小数据有利于运营人员对目标用户进行细分。数据在被广泛应用之前，互联习产品运营模式大多是一对多，尤其是用户较多的产品，工作量非常庞大，致使垂营人员无法准确判断运营方式能否充分满足用户需求。用户数据得到了广泛认可，很多运营人员在实践中特别注重用户数据积累，尤其是新用户数据。依靠这些数据就可以对目标用户进行分类，对潜在客户挂行挖掘，并依据用户需求进行有针对性的运营，满足不同用户的需求。
(4)激活老用户
如今，为什么很多互联网产品非常“短命”？原因就在于效率高。互联网产品对老用户依赖非常高，老用户被认为是互联网产品的资源，对其进行激活对延长产品生命周期非常关键。
但是，如何激活老用户、如何与老用户进行更有效的沟通，几乎营人员头疼的问题。大数据可以有效激活老用户，可以对用户生命与挖掘，对不同生命周期的用户进行标签化管理，能及时把相关运营不同时段的用户。
