編輯導讀：數據分析對于產品運營來說，是一面可以反映業績情況、檢驗運營效果的鏡子，更是一種工作能力和處事思維。數據分析者的不同職業階段，也對應著數據分析的不同業務流程。本文作者將對數據分析的四個階段進行分析，希望對你有幫助。

什么是數據分析？數據分析是目標，是工具，是思維。正如水仙臨水自照，其實數據分析對于產品運營來說更像是一面鏡子，可反映業績情況，可激勵工作目標，可檢驗運營效果，但最重要的是，它是一種工作能力，一種處事思維。

如果說數據分析也有生命周期的話，那便是“相信數據——懷疑數據——重塑數據——反省數據”。這是數據分析的業務流程，是數據分析者的心態歷程，也對應著數據分析者的職業階段，即菜鳥、初階、中階、高階。

一、菜鳥的起步期：相信數據

做數據分析，首先要相信數據。作為一名合格的產品運營菜鳥，自然要首先奉其為圭臬，尊其為標桿，方能進一步深入挖掘數據。具體而言，可從日常的日報、周報、月報入手，熟悉KPI的數據指標情況，以其關鍵數據為圓心，向關聯數據輻射。比如，如果KPI的關鍵數據指標是分享數據，那么以其為圓心，可關注分享人數、分享次數、分享回流UV等細分數據維度，又因活躍數據與分享數據密切相關，還可關注諸如活躍、拉新這樣的關聯數據。

但“相信數據”是很多人的工作誤區，即以數據為數據，看數據是數據，為數據做數據。這樣的數據解讀是膚淺的，只停留在事物的表面，而未深及核心本質。常見的此類情形是：圍繞工作目標KPI數據去做工作，被數據驅動，就像是數據的負債人，在漫漫的KPI之路負重而行。

稍微高階一點的呢，則是將工作KPI進行分解，大而化小，小而化微，通過更加細化的數據維度開展工作，從而達到完成KPI的目標。比如說微信群的“好友數”這個數據，又可以細拆分為開營好友數、結營好友數、1V1觸達好友數、付費好友數等細分指標。就像爬山，一步一步慢慢來，總會成功登頂的，雖然這過程有點慢，但蝸牛也能到達金字塔。

二、初階的蛻變期：懷疑數據

從相信到懷疑，這是一個非常艱難的過程，其難度不下于重塑世界觀。但這又是初階人員邁向中階人員的必經蛻變期，如同羽化成蝶，雖過程艱辛，但其前景曼妙。經過這個時期的產品運營，油然而生一種柳暗花明的豁然開朗之感。

懷疑數據，主要是懷疑數據的真實性與有效性。數據來源與統計結果是真實情況嗎？最終結果全部有效嗎？有效樣本是多少？為什么會出現這種情況？

拿APP來說，由于產品的歷史遺留問題，注冊用戶需要填寫的字段有所變化，所統計的用戶明細表格中有很多數據是缺失的，這些缺失的字段就是無效數據。像我們去辦信用卡，“個人年收入”那一欄未必填寫得完全準確，一部分是因為填寫者的收入不固定，除了基本工資，可能又有季度獎、績效獎、年終獎等獎金和各種補貼；另一方面是因為填寫者的本人薪資是浮動的，隨著工齡的增長或跳槽等情況，工資是會產生變化的；此外，另有一些用戶由于虛榮心理或者自私心理將原本的工資往高了填，為了取得較高的信用額度。上面的這些情況說的就是數據的真實性，海綿吸足喝飽了水之后，當然有所“增重”。

那么什么是數據的有效性呢？與有效相對應的是無效，容易產生無效數據的情形主要有：數據樣本容量過小，不夠全面，比如說用100個大學生的調查數據去概括千萬個大學生的學習現狀，這無異于管中窺豹了；數據樣本不符合預設條件，比如要調查白領階層的薪資情況卻讓藍領階層填寫問卷調查；還有調研方法不恰當、分析方法有誤等復雜因素。

除了懷疑數據的真實性與有效性，還要不放過任何一個疑點，通過對疑點的尋根究底來錨準目標、反哺業務。諸如：“這樣的數據分析有必要做嗎？”、“數據分析的結果好像不太對？”而此類的數據疑問往往需要我們跨部門溝通協作，找出答案所在，通過這樣的“數據追究”，去發現數據背后的真相，來為業務增長做服務。

三、中階的躍升期：重塑數據

柳暗花明之后，需要圈地自營。注意的是，圈地自營不是圈地自萌，不是自嗨，而是自省。通過自省提高數據分析的運營境界，重構自己的數據思維邏輯，建立自己的數據分析方法論。

到達這個階段的產品運營，能夠根據自己的需求或者目的來篩選數據、呈現數據，并且對影響某項數據的主要因素了然于心。就拿篩選數據來說，可以選擇不同顆粒度的數據（比如日粒度、周累、月累等），還可以選擇數據的關鍵項（比如性別、地域、從業年限等）。

那么如何呈現數據呢？比較常用的是絕對數VS相對數。打個比方，如果做工作匯報的時候發現，絕對值其實并不突出，但是相對數很突出（環比、同比等），這個時候就可以選擇相對數（比例、比率等）作為呈現的數據。

數據呈現結果，而如何分析結果背后的原因則是關鍵所在。從業務場景中找真相，從常識與邏輯中找答案，深入挖掘數據結果背后的成因。比如說整體分享次數，由業務基礎來看，它由個部分的分享次數累計而得，可以初步歸納為“整體=部分A+部分B+部分C+…”這樣的計算公式；此外，根據邏輯常識，活躍、拉新以及線下的業務場景都對分享數據有一定的影響，則可通盤考慮、整體歸納。

四、高階的巔峰期：反省數據

進入高階的數據分析，達到了職業生涯的巔峰期。這個階段的產品運營主要反省數據，換言之，則是以一種較為通盤的思想進行經驗總結，將以往的數據分析案例變成可復用、可遷移的知識財富。

回溯以往，哪些數據是可以更好地歸類整理與交叉分析的？哪些數據是可以反哺產品、促進產品的迭代優化的？哪些數據是可以做成自動化的數據報表的？哪些數據可以做成數據看板的？有哪些數據反映了真實的業務情況且對業務有推動作用？……

通過對諸如此類的數據問題進行深刻的反省，產品運營將數據經驗條理化，整理出一套屬于自己的數據分析方法體系，包括撰寫數據需求文檔、促進BI工具優化、使用數據分析工具、梳理數據維度、收集并篩選數據、拆解細分數據、分析數據成因、歸納數據結論等方面。

反省數據的過程其實包羅萬象，業務、活動、運營、品牌、市場等因素皆是其中的關鍵項，對數據的反思可以說是對工作的回溯、歸納、復用，將以往的數據經驗內化為寶貴的個人經驗儲蓄。

相信數據、懷疑數據、重塑數據、反省數據，對于產品運營來說，這是做數據分析工作的自然歷程，也是從菜鳥、初階、中階到高階的職業成長之路。掌握數據分析的精髓，實現蛻變式的成長，這需要“厚積薄發”的經驗沉淀，也需要一以貫之的堅韌態度。

以上僅為個人的一點淺見，歡迎大家批評指正。

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