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數(shù)據(jù)分析（Data Analysis）——這個(gè)詞真的是如雷貫耳，裝B一絕啊！甭管什么玩意，上來先整一通再說?！皵?shù)據(jù)分析”甚是被提上了神壇，找工作或者聊點(diǎn)行業(yè)內(nèi)的動(dòng)態(tài)不提點(diǎn)數(shù)據(jù)簡直是沒法混了。坦白講，我對“數(shù)據(jù)分析”的概念知之甚少，僅有的那點(diǎn)理解：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)（Big Data）。

如何對產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析呢？或者說對我這樣的一個(gè)數(shù)據(jù)分析小白來講，該從何入手?jǐn)?shù)據(jù)分析呢？思維方式?jīng)Q定行動(dòng)結(jié)果。

第一要點(diǎn)：什么是數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。當(dāng)然，在我看來數(shù)據(jù)本身并沒有任何價(jià)值，正是由于分析方法的存在使得原本毫無價(jià)值的數(shù)據(jù)大放異彩。

第二要點(diǎn)：為什么數(shù)據(jù)分析？

有人說，老板要看數(shù)據(jù)；也有人說，VC投資需要；也有人說，公司運(yùn)營需要… 產(chǎn)生數(shù)據(jù)需求的原因有很多，我想現(xiàn)實(shí)中大多數(shù)人做數(shù)據(jù)還是為了獲得產(chǎn)品的客觀現(xiàn)狀并有所為的。（我能這樣想，大概是因?yàn)槲沂莻€(gè)樂觀的孩子吧？）

事實(shí)上，數(shù)據(jù)分析的原因大概如下幾點(diǎn)：

1. 評估產(chǎn)品機(jī)會(huì)：產(chǎn)品構(gòu)思初期，必要的需求調(diào)研及市場調(diào)研顯得尤為關(guān)鍵。產(chǎn)品機(jī)會(huì)評估對后期產(chǎn)品設(shè)計(jì)及迭代都至關(guān)重要，甚至說決定了一個(gè)產(chǎn)品的未來和核心理念。
2. 分析解決問題：產(chǎn)品出現(xiàn)不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想象臆造問題，必須尊重客觀現(xiàn)實(shí)。那么只有通過必要的數(shù)據(jù)試驗(yàn)才能追溯到問題源頭，進(jìn)而制定合理的解決方案，徹底解決問題。
3. 支持運(yùn)營活動(dòng)：你這個(gè)產(chǎn)品功能上線后效果怎么樣？A方案和B方案哪個(gè)更好些呢？諸如此類的問題，都牽涉到一個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)”的問題。評判一個(gè)問題的好壞，最可靠的恐怕就是數(shù)據(jù)了。以前我就說過“人是不可靠的，人們總是愿意相信自己想看見的東西?！敝挥薪o出真實(shí)、可靠、客觀的事實(shí)——數(shù)據(jù)，才能對具體的活動(dòng)作出最真實(shí)的評判。
4. 預(yù)測優(yōu)化產(chǎn)品：數(shù)據(jù)分析的結(jié)果不僅可以反應(yīng)出以往產(chǎn)品的狀態(tài)，即所謂的后見性數(shù)據(jù)；也可以給出產(chǎn)品未來時(shí)間段內(nèi)可能會(huì)遇到的問題，即所謂的先見性數(shù)據(jù)。一個(gè)真正的數(shù)據(jù)指標(biāo)必須是可付諸行動(dòng)的。后見性和先見性的數(shù)據(jù)都可以付諸行動(dòng)，區(qū)別只是先見性數(shù)據(jù)能預(yù)測未來發(fā)生什么，縮短迭代周期，精益求精。

第三要點(diǎn)：如何數(shù)據(jù)分析？

1、數(shù)據(jù)建模

明白了數(shù)據(jù)分析動(dòng)機(jī)，究竟什么樣的數(shù)據(jù)指標(biāo)才能達(dá)到期望的效果呢？那么首先必須解決數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義，個(gè)人認(rèn)為搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)模型大致要考慮以下三大要素：

1. 綜合考慮商業(yè)模式與業(yè)務(wù)場景
2. 聚焦數(shù)據(jù)指標(biāo)背后的最初動(dòng)機(jī)
3. 多維度考慮數(shù)據(jù)可行、簡約、易比對

當(dāng)然，也不能憑空瞎造數(shù)據(jù)吧？！數(shù)據(jù)指標(biāo)模型一般有以下三個(gè)途徑設(shè)計(jì)：

1. 對現(xiàn)有指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化性改造，數(shù)據(jù)指標(biāo)之間合理交叉或許會(huì)帶來意想不到的驚喜；
2. 不同行業(yè)交叉借鑒其他行業(yè)制定的數(shù)據(jù)指標(biāo)；
3. 潛心修行、發(fā)掘更多有價(jià)值有意義的數(shù)據(jù)指標(biāo)；（這一點(diǎn)有點(diǎn)扯…）

數(shù)據(jù)分析目標(biāo)的調(diào)整，必然伴隨數(shù)據(jù)指標(biāo)的變動(dòng)。尊重事實(shí)、實(shí)事求是，了解數(shù)據(jù)指標(biāo)的調(diào)整的意義及可能給產(chǎn)品帶來的后續(xù)影響，我覺得這是一種可取的改變態(tài)度。如果說只是為了改變而改變，無視事實(shí)、較低期望，這樣的調(diào)整還有何意義呢？

2、數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)分析的對象是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)從哪來？數(shù)據(jù)本身的準(zhǔn)確性從根本上影響著分析結(jié)果的有效性，所以確保有效、靠譜的數(shù)據(jù)來源至關(guān)重要。本人認(rèn)為數(shù)據(jù)來源無非以下三種：

• 自有數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——公司自有的數(shù)據(jù)是最源質(zhì)化的數(shù)據(jù)，也是最可靠、最全面的。一般而言，有條件的情況下都是以內(nèi)部數(shù)據(jù)為準(zhǔn)；當(dāng)然，創(chuàng)業(yè)型的微型公司大多都直接數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出數(shù)據(jù)，還是要依賴產(chǎn)品經(jīng)理二次加工的。
• 定量/定性調(diào)研——沒有全面的數(shù)據(jù)咋辦？或者說想要分析的數(shù)據(jù)無法統(tǒng)計(jì)？那么，拿起電話、走上街頭、發(fā)放問卷都不失為一種可行的辦法。定量數(shù)據(jù)排斥主管因素，定性數(shù)據(jù)吸納主管因素。事實(shí)上，定性數(shù)據(jù)存在諸多不確定性，但也存在一個(gè)其他數(shù)據(jù)指標(biāo)不具備的優(yōu)勢——那是與真實(shí)用戶交流所得，有血有肉。
• 專業(yè)調(diào)研機(jī)構(gòu)——知名調(diào)研機(jī)構(gòu)，比如：艾瑞咨詢、百度統(tǒng)計(jì)、易觀智庫、199IT-互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心。一般而言，權(quán)威結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)調(diào)研的數(shù)據(jù)還是具有極強(qiáng)的參考性的，但也不能完全免于主觀因素。

3、數(shù)據(jù)分析

單純的數(shù)據(jù)并不能為給我們帶來太多結(jié)論性的東西，還是要借助一定的方法和手段將數(shù)據(jù)變得更加生動(dòng)和有意義。

• 集成開發(fā)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——將所需的數(shù)據(jù)指標(biāo)以技術(shù)手段直接設(shè)計(jì)成產(chǎn)品功能，可以定期定量地直接生成導(dǎo)出BI報(bào)表。
• 手動(dòng)數(shù)據(jù)加工——面對元數(shù)據(jù)而不是現(xiàn)成的結(jié)論性數(shù)據(jù)，產(chǎn)品經(jīng)理只能親自操刀借助EXCEL各種函數(shù)。面對海量數(shù)據(jù)，心態(tài)很重要！
• 委托分析機(jī)構(gòu)——有錢、任性、夠叼，請人分析。如果事事都依靠別人，那么產(chǎn)品經(jīng)理就瞬間失去價(jià)值了…

4、分析方法

有效的數(shù)據(jù)分析方法能夠深度挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，精益數(shù)據(jù)分析中大致介紹以下三種分析方法。

• 市場細(xì)分（Segmentation）——市場細(xì)分就是一群擁有某種共同特征的劃為一個(gè)樣本，市場細(xì)分不盡可以應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，對任何行業(yè)、任何形式的產(chǎn)品都具有積極的參考意義。
• 同期群分析（Coghort Analysis）——比較相似群體隨時(shí)間的變化，同期群分析給我們提供了一個(gè)全新的視角。能夠觀察處于生命周期不同階段用戶的行為模式，而非忽略用戶的行為的過程性。
• 多變量測試（Multivariate Testing）——同時(shí)對多個(gè)因素進(jìn)行分析，用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法剝離出單個(gè)影響要與結(jié)果中的某一項(xiàng)指標(biāo)提升的關(guān)聯(lián)性。同時(shí)改動(dòng)產(chǎn)品的多個(gè)方面，看哪個(gè)與結(jié)果的相關(guān)性最大。

行文小結(jié)

數(shù)據(jù)分析的核心并不在于數(shù)據(jù)本身，而在于設(shè)計(jì)有意義、有價(jià)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過科學(xué)有效的手段去分析，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)問題優(yōu)化迭代。數(shù)據(jù)分析因價(jià)值而存在，數(shù)據(jù)分析本就是一個(gè)價(jià)值增量的過程。無論分析給出的結(jié)果是積極還是負(fù)面，都是價(jià)值承載體，必須以客觀的態(tài)度面對。數(shù)據(jù)分析是檢驗(yàn)產(chǎn)品設(shè)想的最具說服力的工具，但忽略數(shù)據(jù)分析背后人性的思考，那數(shù)據(jù)分析也就在根本上失去了意義。

管理學(xué)大師彼得.德魯克說過：你無法衡量的東西，你也無法管理。數(shù)據(jù)分析可以有效的制衡產(chǎn)品經(jīng)理本身的那種內(nèi)在妄想，通過數(shù)據(jù)分析能幫助我們找到更加合適的產(chǎn)品和市場，甚至說締造出一個(gè)更加可持續(xù)、可復(fù)制、持續(xù)在增長的商業(yè)模式。

本文由 @Daviiwong 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理?，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。