编辑导语：在产品运行流程中，数据是其中的重要元素，进行相关数据分析，有助于前端开发、设计团队等部门根据数据进行决策，推动产品的后续迭代升级。而数据可视化有助于团队更好地理解数据，以更好地实现沟通协作。本文作者介绍了数据统计分析的几大步骤，对初接触数据统计分析的你应该会有所帮助。

我们都知道，数据是支撑决策的重要依据！

于是我们可以看到，几乎所有的产品，都会具有数据统计分析的功能模块。

往大了说，比如数据中台；往高端了说，比如数据大屏、数据看板、数据驾驶舱；往本质了说，其实就是数据的统计分析。

作为一个非数据型产品经理，或者是初级产品经理，该怎样设计这个功能模块呢？

如果你刚好为此苦恼，不妨试一下我最近研究的这三步曲：统计+分析+可视化！

前言

关于数据统计分析，首先表达一个我蛮认同的观点。

好的数据分析师，要像眼科医生一样：配眼镜可能有很多专业的方法，有很多专业的工具，可在配的过程中，医生纠结的不是自己的理论，而是关注用户看得清不清楚，不断问用户“这样可以吗？这样更清楚吗？再这样试试呢？”——接地气的陈老师

相信在工作中，大家经常会碰到一些“孔乙己”式的数据统计分析，一开口就是“xx指标体系”，再加上一大堆什么“权威的、标准的、BAT认定的”这之类的修饰词汇。

这特么就是典型的虚假数据分析啊，因为这些玩意，看起来牛x哄哄，亮瞎了众人的狗眼，但大多数时候，耗时费力，却没有解决实际问题！

并且这种虚假的数据统计分析，还有它遵循的理论模型。

而真正的数据统计分析，就像太极拳的精髓一样：“只重其义，不重其招，你忘记所有的招式，就练成太极拳了。”（以解决业务问题为根本！）

学成之时，你的境界也会是这样的：

• 张三丰：“你记住没有？”
• 张无忌：“没记住。”
• 张三丰：“这套叫什么拳？”
• 张无忌：“不知道”
• 张三丰：“你老爸姓什么？”
• 张无忌：“我忘了。”
• 张三丰：“好，你只要记住，把这两个混蛋打成废人就行了。”

但是、但是、但是，这可是张三丰100岁才悟出的拳法，而且张无忌也是有九阳神功护体，所以他们才能够“只重其义，不重其招”（这太凡尔赛了）。

对于我们这些非数据型产品经理，或者是初级产品经理来说，自然还是需要从一招一式开始练起。不然，结局指定是“被那两个混蛋打成废人”。

先模仿才能超越嘛，我们今天就来研究一下怎样模仿。

一、统计

要搞数据的统计分析，那第一步我们得先有数据吧，也就是数据的统计工作。

提起数据统计，那自然绕不开数据埋点。关于埋点怎么埋，随便一查，就有很多总结得很好的文章了。

But，我想说的是，如果你们公司从来没整过埋点这个事，那也不用大费周章，因为界内已经有很多成熟的埋点公司了，例如神策、友盟等等。直接花钱办事就完了，也不贵。

我们今天研究的，是通过埋点能够获得哪些数据呢？总结下来，大概有这么五类：

1. 整体概况；
2. 用户获取；
3. 活跃与留存；
4. 事件转化；
5. 用户特征。

来来来，我们逐个剖析一下，这几类数据，具体都包含什么，以及获取这些数据有啥用。