以下思维导图所涵盖的内容有新媒体、用户研究、竞品调研、如何学习提升等方面，按作图的时间先后顺序做整理汇总，方便有需要的人参考。
1
公众号排版：
-为什么要对文章做排版？
-为了达到排版目的该怎么做？
-怎么去借助别人家的排版？
我们对文章进行排版是为了读者阅读方便舒适，切忌花里胡哨；排版之前先认清目的，为了达到目的要借助工具；看到好看的排版也可以利用工具一键获取排版；最后建议确认好自己的排版风格以后就一直保持下去就好。
2
粉丝运营：
-粉丝可能出现在哪里？
-粉丝为什么偏偏要关注我们？-大号都是怎么提高活跃度的？
去哪里找粉丝、去哪里做推广，都不能千篇一律的模仿别人家，要从以上列出的渠道去试探，没有效果的渠道就先放弃，择优而取之。
我们自己也是很多号的粉丝，关注一个号无非是满足自己的某种需求：早报阅读，从而了解行业动态、优质评述，寻找价值观相符的论点、工作经验，了解前辈走过的坑、兴趣娱乐的high点。
超级IP都建立了自己的亲友团，注重线下线上的活动，和亲友团一起合作管理粉丝、它们也会刷粉丝刷阅读量，这个见仁见智，融资总得有好看的数据支持。
3
-追热点时如何形成差异化？
首先要判断热点是不是与所在行业相关，不适合自己粉丝关注需求的热点不宜追；媒体新闻出身的人对热点有很强的敏感度，可以关注行业相关媒体号迅速跟进；有争议且不损害自身利益的热点写作维度更广。
既然是热点，媒体大号一定是第一时间发表了相关看法，不妨上网搜索关键词了解整个热点的脉络，熟悉大众媒体的观点和用户粉丝的评论反馈，再从多个维度角度去想，有时候跳出现有的思维反而能够看得更明白。
4
用户数据采集：
-什么样的数据有利于用户研究？
-去哪里找相关数据
数据从宏观、中层观、微观的角度去看，涉及行业数据、用户总量、用户行为、用户观点等；国家统计局、盈灿咨询、易观数据、行业协会等可以获得行业整体用户体量变化情况；借助于相关工具能够了解到自身用户的行为变化、各个模块的停留时间等。
5
APP测试：
-测试都需要测些什么？
-测出的结果数据如何处理？
测试主要分为功能性测试和非功能性测试，APP自身的功能是否能实现？硬件适配性、和第三方平台的转换兼容性、网络使用情况、界面及功能体验。
测试结果数据要和改动之前进行对比，常用的A/B测试即是向等量的用户推送不同版本的APP，追踪数据变化，找到最优结果。
6
以全民K歌为例分析产品运营：
-为什么要分析这款产品？
-怎么分析一款产品？
分析一款产品也需要有极强的目的性，是要去面试还是自身产品的竞品分析都可以，总之不盲目就好。
一款产品都有它的生命周期，分析它就要围绕生命周期去考虑，产品成立的背景、行业当时的均衡机会；如何获取的首批用户、中途遇到过什么坑、他们是怎么利用自身资源的、在同类产品中的最大差异点在哪儿、产品吸引你的点是不是用户痛点。这些方面首先是可以通过各个网站去宏观了解，其次是使用产品去体会，然后可以找出自己的好奇点，以此为论点可以去社交平台找到相关人士进行请教并探讨，记得感谢对方的时间。
7
以Excel为例如何去学习一门工具：
-为什么要对学习它？
-需要掌握哪些方面？
-如何去掌握？
如今不论我们从事哪行哪业，都有很多新型的工具需要去学习掌握，并且是持续性的终生学习的心态。
Excel是软件类工具的代表，都说掌握Excel基本通吃大部分基础性岗位。作为一款软件类工具产品，它除了拥有自身的功能以外，还会拥有最全的功能使用教程。
节奏如此之快的今天，我们学习工具也是要有目的，学着玩是永远坚持不下去的，求职升职办培训班都是很实际的目的，很充分。
所要从事的事情不同，对于工具的要求就不同，明白自己想要达到的高度，从一开始就整体去规划学习周期。
掌握一门工具最快的方法就是边学边练，工具内嵌的教程本身已经非常全面了，实在不懂也可以百度教程，实在解决不了可以请教工具使用熟练的人士，学习永远是靠自己的，在这个付费泛滥的时代，随便一个人都想办培训捞一笔，谨慎分辩，钱财和时间都如此宝贵。
8
python爬虫基础知识架构（基础入门级）
-为什么要学习python？
-有什么学习资源？
运营与数据分析是紧密相连的，不论你是负责哪一块业务工作，都需要通过数据对相关业务进行优化，python是数据爬虫的一种语言，代码简单少；依赖开发大哥获取数据，不如自己写代码去爬取，有兴趣做研究也可以爬取相关感兴趣网站的数据，今日头条、百度、豆瓣、拉勾网都可以。
学习资源我已经为大家找好啦：
http://lib.csdn.net/case/python?type=3（知识库python）
http://www.imooc.com/learn/177（慕课网免费课）
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000（廖大神的官网博客）
https://edu.hellobi.com/course/156（天善学院python实战实例）
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/04/18/3027607.html（虫师博客）