编辑导语：在互联网，无处不在强调数据分析的重要性，互联网岗位离不开数据分析。那么，有没有一种通用方法能够快速将实战和方法结合起来？作者分享了自己的一套关于指标数据分析的一套方法，我们一起来看下吧。

这几天延期一年的欧洲杯正在如火如荼的踢着，学姐作为伪球迷也在借着看球的名义吃夜宵，不知道大家有没有发现，现在的比赛越来越高科技了，不仅有VAR，每个球队除了在场上（抠鼻子）的主教练之外，还有专门负责数据分析的团队，甚至国外的体育大学都设立了数据分析专业。

那么身在互联网行业的我们，还能不好好学数据分析吗？

数据是互联网的魅力之一，经常看到网上有一些注水文章“学好数据分析，年薪提升50%”、“这种类型的产品经理很稀缺，月薪XX！”之类的，当然学姐不是这种标题党，但也从侧面反映了数据分析对确实很重要。

互联网的岗位，不管是产品、运营、销售、市场、战略等等，几乎都一定会用到这个技能，甚至学姐认识的研发，在周报里面也开始做数据分析了。

大家平时是否有遇到过这些问题：

• 做项目前没有足够的数据支持，项目的优先级排不上去；
• 面试/汇报的时候因为缺少某些数据而被挑战项目的价值；
• 复盘项目选择的指标过于单一，或指标太多，某些涨了某些跌了；
• 自己觉得某数据还不错，但老板/同事觉得不够好，缺乏统一的标准；
• 每个项目单独去分析觉得数据还不错，但部门/公司的业绩还是没有很大起色；
• 眼看着指标完不成了，觉得很难使上力；
• 指标完成了，却难以证明某个指标的提升是产品/运营的优化带来的；
• 对数据产品缺乏认知，包括埋点、取数等，经常边分析边发现各种坑

业务千千万，数据也各不相同，那么是否会有一些通用的方法？怎样把方法和实战结合？下面学姐就来做系统地介绍，希望大家可以举一反三。

一、关键指标怎么选？