编辑导语：“数据驱动产品”已经不是一个陌生的概念了，都说产品数据分析是产品优化的重要一环，那么工作的重点应当放在数据还是分析呢？本文作者将结合近一年的工作经验介绍如何进行产品数据分析，一起来看下。

相信大家经常会听到“数据驱动产品”这样的口号，也会听到“不要为了分析而分析”的劝说。无论是口号还是劝说，都是这个行业前辈踩过的坑。

那到如何进行产品数据分析？我将结合近一年的产品数据分析的工作，详细谈一下我对这块的理解，并用实际工作的案例介绍如何进行产品数据分析。

一、为什么会起这样一个标题？

看到这个标题，应该很多人都会说，两个都重要呀。确实，数据分析可以作为一个整体的名词，可以代表一种职业，也可以表示一种行为。但如果将二者拆分后，其实是可以作为一个动名词存在：基于数据进行分析。

基于数据进行分析，那这里面到底是数据更重要还是分析更重要呢？在我看来，虽然数据是分析的前提，但是数据只能描述当前的状态，单纯数据的价值是有限的。

更重要的是如何通过数据、多维数据解读出来更深层次的内容，并将发现的内容反映到产品中。这也是很多人常会遇到的情况：只有数据，没有分析。

文章会以实际工作中遇到的案例进行解释，为什么我觉得比起数据，分析更为重要。

实习生：与非拼接原生页相比，拼接原生页点击率差异很小，但转化率明显降低。

我：看到这个数据，你有什么想法？

实习生：看起来拼接原生页在转化率上效果确实不好。

我：那你有没有想一下，为什么出现这种情况呢？映射到产品上，是不是功能设计有什么问题？我们该怎么办呢？

实习生：我接下来该怎么做？

其实，上面对话的例子就是想说明：看似普通的数据，不同的人可能有不同的解读，但是高手通常能从普通的数据中找出产品存在的问题。随着接手的分析越来越多，慢慢发现，其实产品数据分析是有套路的（方法论）的。

产品数据分析需要经历四个过程，这四个过程缺一不可：