在本文中，作者引出了“外部数据”这一概念，并实例分析，如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight，并借助外部环境数据来优化自己。

现在互联网上关于“增长黑客”的概念很火，它那“四两拨千斤”、“小投入大收益”的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷。一般来说，“增长黑客”主要依赖于企业的内部数据（如企业自身拥有的销售数据、用户数据、页面浏览数据等），以此为依据进行数据分析和推广策略拟定。但是，如果遇到如下几种情况，“增长黑客”就捉襟见肘了：

• 假如一家初创公司，自己刚起步，自身并没有还积累数据，怎么破？
• 就算有数据，但自己拥有的数据无论在“质”和“量”上都很差，正所谓“garbage in ，garbage out”，这样的数据再怎么分析和挖掘，也难以得到可作为决策依据的数据洞察……
• 能看到数量上的变化趋势，却无法精准的获悉数值变动的真正原因，比如，近期APP上的活跃度下降不少，从内部数据上，你只能看到数量上的减少，但对于用户活跃度下降的真实动因却无法准确判定，只能拍脑袋或者利用过时的经验，无法让相关人信服。

由此，笔者引出了“外部数据”这一概念，尤其是“Open Data”这片“数据蓝海”，“他山之石，可以攻玉”，从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight，借助外部环境数据来优化运营和产品设计。

下图是本文的行文脉络：

在谈及外部数据的重要性之前，让我们先简单的看一看数据分析的四种类型。

1. 四种常见的数据分析类型

按数据分析对于决策的价值高低和处理分析复杂程度，可将数据分析归为如下图所示的4种范式：

从上图可以看到，越远离坐标原点，沿坐标轴正向延伸，价值度就越高，分析处理的难度也就越大。对于数据分析师而言，“描述型分析”、“诊断型分析”和“预测型分析”最为常见，而“规范型分析”涉及比较高深的数据挖掘和机器学习知识，不是我们接下来讨论的重点。