数据驱动业务是互联网运营岗的最主要工作方法，也是衡量工作成果的重要指标。但实习中可能遇到不接触核心业务，或岗位不是数据向，导致没有量化结果产出的问题。但简历和面试中我们要直说没有量化成果吗？当然不可能，不许这么老实。这时候我们就需要“创造”一些数据成果。

一、创造数据指标

或许我们正在做的事情不涉及数据，但这个岗位、部门其他的同事肯定有涉及的，我们就“偷师”来用。

对于直接接触数据的运营岗位，例如数据运营、电商运营、广告运营、用户运营等，这些岗位本身就有很多数据指标，有些是重要的，有些是相对不重要的，选择关键数据即可。那么什么是关键数据？一是需要根据岗位，例如电商运营GMV、GPM、ROI很关键，用户运营DAU、留存、LTV很关键；二是看你的上司、同事关注什么数据，什么数据提及频率高，那什么就是关键数据。

对于不直接接触数据、或者说数据指标比较少的运营，比如内容运营、社区运营等，会接触的数据可能只有曝光量、点赞量、评论量、新增关注等，那就需要扩充数据指标来建立体系，一般就是转化率和比值，例如曝光点赞率、曝光关注率等，以及曝光点赞比、点赞评论比。

二、创造数据使用场景

有了数据指标，接下来就是创作使用数据的业务场景。对实习生来说最可行的就是数据日报、周报。即便mt没有布置，我们也可以自己做，把每天的数据拉出来，对比分析，通过数据去思考业务，比如数据提升/下降了，对应业务哪个环节出了问题；又比如思考在业务中，哪些数据是更关键、对业务调整决策有重要意义的。

如果是mt布置有写日报的任务，那最好了，但不是做完就完事，还要多多思考为什么要这么做日报？是否和可优化的地方？如果mt人好的话可以多和mt交流想法。

总结一下，其实就是多主动做一些事情，虽然我们实习生做的可能是浮在业务表面的dirty work，但互联网的底层逻辑是数据驱动，多想一点，多做一点，就容易挖到数据层面了。实习的产出不仅仅是mt布置的任务，我们利用公司业务，自己完成的成果也是产出呢。