今天想写的主题是：数据分析 ，我一直觉得这属于很多人不知道Ta有多重要、一部分人知道Ta重要但并不重视，只有极少数人真正在工作中重视Ta并且运用Ta。

说一个东西重要，肯定要讲为什么，不然绝对是要被拿着刀追几条街的。

那么，数据分析为什么重要呢？至少有以下好处：

1. 相比“似乎”、“好像”，能够更加客观的呈现真实现状；
2. 相比“我以为”、“我觉得”，数据的改变是对产品”改变”做出的最直观、最无声的投票，数据可以佐证“改变”是否正确、恰当以及效果如何；
3. 相比所谓的“经验”、“年纪”、“职位”，数据能够排除掉这些太不可控的“主观”的影响/压力，作为另一个相对客观的决策依据；

说的更加大白话一些的，那就是：

• 你刚接手个新业务，搞不清现状，小伙伴也东一嘴西一嘴的讲的碎碎的，你可以看数据；
• 如果你想做某个需求，人家不给你做，你可以甩数据给他看，证明需求的必要性；
• 如果你不想做某个需求，但人家硬要你做，你还是可以甩数据，证明需求无意义或者效果不理想；
• 如果你做了需求不知道要不要继续迭代下去，你还是可以看数据，去看用户的无声投票如何；

数据是产品、运营、技术日常装备中必不可少的矛和盾。至于什么时候是矛，什么时候是盾，那就看不同场合不同情况了。

// 补充：数据分析辅助决策，但并不是决策的唯一要素。我并不鼓吹数据分析天下第一，请注意，合理使用才是王道。

数据的**天坑

数据分析，字面意思，数据分析由两个部分组成：一是数据，二是分析，看起来跟废话一样，但却也是绝大多数人都忽略的。

大多数人在讲到数据分析的时候，更加注重的是分析，而并不是数据本身，这就造成了数据分析**的误区：不关心数据怎么来，使劲儿做无用功。

举个简单的例子呗？

在App的新版本上，产品经理新加了个子频道。版本上了一段时间数据稳定后，产品经理从数据发现，哎哟，这个子频道很吊炸天啊，点击率、登录比等数据同比甩其他子频道N条街啊，恩，说明这个子频道用户很需要呀，以后要接着往这个方向上做。

看似，产品经理好像做了正确决策吧？

然而，oh，no，不幸的消息来了！

程序员在数据埋点的时候不小心埋错了，他把另一个热门子频道的数据和这个新频道埋在了一起，数据计算的是这两个频道的总和！（抱歉，程序员又一次实力背锅，之后会为你们正名）

因为错误的数据，得出了错误的分析结果，并且还做了后续错误方向的工作，这在日常中其实并不少见，虽然真的很蠢。

有效数据分析的前提，是对正确的数据做分析。

分析的**天坑

数据怎么来的，是基础。得来的数据怎么分析，是进阶。光有数据不分析，假把式，还糟蹋了人家的SQL。

这就引来了一个重要问题：为什么要分析？

• 用基本的分析去了解现状以及趋势；
• 用针对的分析去验证或者踢翻自己的想法；

看似很简单，实际做起来却一点儿都不简单。又要举个常见例子呗：

新版本发布了一段时间，数据也稳定了，产品经理让实习生A、B、C分别做一份用户对新版本各项修改内容的数据分析反馈报告。

实习生A：这个简单啊，数据组的同学一定有数据，拿过来就是了。

**他把各种原始数据表发给了产品经理；

产品经理内心独白：X，我要你有个啥用？

实习生B：这个工作，数据同学说不定已经做了，直接找他问就好了嘛。

**他把数据挖掘童鞋的口述内容写成了报告发给了产品经理；

产品经理内心独白：虽然比之前的那个好，但依旧X，你自己的脑子呢？

实习生C：这个报告不是那么好写的，至少得：

1. 看下新增、优化、影响了哪些地方做重点观察；
2. 围绕着这些地方，分别列好目标和可能的猜想；
3. 找数据挖掘童鞋聊并且记录根据他的角度数据处于什么样的情况，还得记得拿原始数据；
4. 自己再做一次针对性的数据分析工作；
5. 得出一些结论，保留一些疑惑等；

**他把根据以上步骤得出的观点做成了报告发给了产品经理，同时附带了原始数据的各种变形计算；

产品经理内心独白：这个上道，可以的可以的。

实习生A、B其实都属于没有搞清楚为什么要分析，分析的目的到底是什么。没有想清楚这一环节，自然给到的分析结果也没什么用了。

分析目的是指南针，只有方向对了，后续的各种分析方法以及分析结果才有意义。

上文举的例子，其实一部分说明了数据分析过程中除了以上两大坑之外的一些其他小坑坑，下面也来简单列一列：