曾經有人問(wen)過我，什么(me)是(shi)(shi)數據分析(xi)思(si)維?如果分析(xi)思(si)維是(shi)(shi)一種(zhong)結(jie)構(gou)化(hua)的體現，那(nei)么(me)數據分析(xi)思(si)維在它的基礎(chu)上再加(jia)一個準則：

　　不是我覺得，而(er)是數據證明

　　這是(shi)(shi)一道分水(shui)嶺，“我覺(jue)(jue)得”是(shi)(shi)一種直(zhi)覺(jue)(jue)化經驗化的(de)思維(wei)，工作不(bu)(bu)可能(neng)(neng)處處依賴自己(ji)的(de)直(zhi)覺(jue)(jue)，公司發(fa)展更不(bu)(bu)可能(neng)(neng)依賴于此。數據證(zheng)明(ming)則是(shi)(shi)數據分析的(de)最直(zhi)接(jie)體現(xian)，它依托于數據導向型的(de)思維(wei)，而不(bu)(bu)是(shi)(shi)技巧，前(qian)者是(shi)(shi)指導，后(hou)者只是(shi)(shi)應用(yong)。

　　作為(wei)個人，應(ying)該如何建(jian)立數據分析思維呢?

　　建立你的指(zhi)標體系

 　　在(zai)我們談論指標之前，先將時間(jian)倒推幾十年，現(xian)代管理學之父彼得·德魯克(ke)說過一句很經(jing)典的話：

　　如果你不能衡量它(ta)，那么你就不能有(you)效增(zeng)長它(ta)。

　　所謂(wei)衡量，就是(shi)(shi)需(xu)要(yao)統一標(biao)準(zhun)來(lai)定(ding)義(yi)和評價業務。這(zhe)個標(biao)準(zhun)就是(shi)(shi)指標(biao)。假設隔壁老王開(kai)了(le)(le)一家水果鋪(pu)子，你問他每天(tian)生意怎么(me)樣，他可以回答賣(mai)(mai)(mai)的(de)(de)不(bu)(bu)錯，很好，最(zui)近不(bu)(bu)景氣。這(zhe)些都是(shi)(shi)很虛(xu)的(de)(de)詞，因為(wei)他認為(wei)賣(mai)(mai)(mai)的(de)(de)不(bu)(bu)錯也許是(shi)(shi)賣(mai)(mai)(mai)了(le)(le)50個，而你認為(wei)的(de)(de)賣(mai)(mai)(mai)的(de)(de)不(bu)(bu)錯，是(shi)(shi)賣(mai)(mai)(mai)了(le)(le)100。

　　這就是“我覺得”造(zao)成的(de)(de)(de)認知陷(xian)阱。將(jiang)案例放到公(gong)司時，會遇到更多的(de)(de)(de)問題：若(ruo)有一(yi)位運營和你說，產品表現不(bu)錯，因為每(mei)天都(dou)有很(hen)多人評價(jia)和稱贊，還給你看(kan)了幾個(ge)截(jie)圖(tu)。而另外一(yi)位運營說，產品有些問題，推的(de)(de)(de)活(huo)動(dong)商(shang)品賣的(de)(de)(de)不(bu)好，你應該相信誰呢(ni)?

　　其實誰都很難相信，這(zhe)些(xie)眾口異(yi)詞的判(pan)斷都是因為缺(que)乏數據分析思維造成的。

　　老王想(xiang)要描述(shu)生意，他應該使(shi)用銷量(liang)，這(zhe)就是他的指標，互聯網(wang)想(xiang)要描述(shu)產品，也應該使(shi)用活躍率、使(shi)用率、轉化率等指標。

 　　如果(guo)你不能用指標描述業務，那么你就不能有效(xiao)增(zeng)長(chang)它。

　　了解和(he)(he)使用指標(biao)是數據分析思(si)維(wei)的第一步，接下來你需要建立指標(biao)體系，孤立的指標(biao)發(fa)揮不出數據的價(jia)值。和(he)(he)分析思(si)維(wei)一樣，指標(biao)也能結構(gou)(gou)化，也應該用結構(gou)(gou)化。

　　我們看一下互聯網(wang)的(de)產品，一個用戶從開(kai)始使用到(dao)離開(kai)，都會經歷這(zhe)些環節步驟。電商(shang)APP還是(shi)內容平臺，都是(shi)雷同的(de)。想(xiang)一想(xiang)，你(ni)會需要用到(dao)哪些指標?

　　而(er)下面這(zhe)張圖，解釋了什么(me)是(shi)指標化，這(zhe)就是(shi)有無數據分析(xi)思維的(de)(de)差異，也是(shi)典型的(de)(de)數據化運(yun)營，有空可以(yi)再深入講(jiang)這(zhe)塊。

　　指(zhi)標體系沒有(you)放之四海(hai)而皆準(zhun)的(de)模板，不(bu)(bu)(bu)同業務形態有(you)不(bu)(bu)(bu)同的(de)指(zhi)標體系。移動APP和(he)網站不(bu)(bu)(bu)一樣，SaaS和(he)電(dian)子(zi)(zi)商(shang)務不(bu)(bu)(bu)一樣，低(di)頻(pin)消費(fei)和(he)高頻(pin)消費(fei)不(bu)(bu)(bu)一樣。好比一款婚慶相關(guan)的(de)APP，不(bu)(bu)(bu)需(xu)要考慮復(fu)購(gou)率指(zhi)標;互聯網金(jin)融，必須要風控(kong)指(zhi)標;電(dian)子(zi)(zi)商(shang)務，賣家和(he)買家的(de)指(zhi)標各不(bu)(bu)(bu)一樣。

　　這些需要不同(tong)行業經(jing)驗和(he)業務知(zhi)識去(qu)學習(xi)掌握，那有(you)(you)沒有(you)(you)通用的技巧和(he)注意事項呢?

　　好指標(biao)與壞指標(biao)

　　不是所(suo)有的(de)(de)(de)指標都是好(hao)的(de)(de)(de)。這是初(chu)出茅廬者常犯的(de)(de)(de)錯誤。我們繼續回到(dao)老王的(de)(de)(de)水果鋪子，來思(si)考一(yi)下，銷(xiao)量這個指標究竟是不是好(hao)的(de)(de)(de)?

　　最(zui)近物價(jia)上漲(zhang)，老王順應調高了(le)水果價(jia)格，又不敢漲(zhang)的(de)提高，雖(sui)然水果銷(xiao)量(liang)沒有大變化，但老王發現(xian)一個月(yue)下來沒賺多少，私房錢都不夠存。

　　老王這個(ge)月(yue)的(de)各類水果銷(xiao)(xiao)量有2000，但(dan)最后(hou)還是虧本了，仔細研究(jiu)后(hou)發現，雖然銷(xiao)(xiao)量高(gao)，但(dan)是水果庫(ku)存也高(gao)，每個(ge)月(yue)都有幾百單(dan)位的(de)水果滯銷(xiao)(xiao)最后(hou)過(guo)期虧本。

　　這兩(liang)個例(li)子都(dou)能說明只看銷量是一件多(duo)不靠(kao)譜的(de)事情。銷量是一個衡量指標(biao)，但(dan)不是好(hao)指標(biao)。老王這種(zhong)個體經營(ying)戶，應該以水(shui)果鋪子的(de)利潤為核心要(yao)素。

　　好指(zhi)標(biao)應該是(shi)核心驅動指(zhi)標(biao)。雖(sui)然(ran)指(zhi)標(biao)很重(zhong)要(yao)，但(dan)是(shi)有些指(zhi)標(biao)需要(yao)更(geng)重(zhong)要(yao)。就像(xiang)銷量和利潤，用(yong)戶數和活躍用(yong)戶數，后(hou)者(zhe)都(dou)比前者(zhe)重(zhong)要(yao)。

　　核心指標(biao)不只是寫在周報的數字，而是整(zheng)個運營團隊(dui)、產品團隊(dui)乃至研發團隊(dui)都統一努力的目標(biao)。

　　核心驅(qu)動(dong)指(zhi)標和(he)公司發展(zhan)關聯(lian)，是公司在(zai)一(yi)(yi)個階段內的重(zhong)點(dian)方(fang)向。記(ji)住是一(yi)(yi)個階段，不同時期的核心驅(qu)動(dong)指(zhi)標不一(yi)(yi)樣。不同業(ye)務(wu)的核心驅(qu)動(dong)指(zhi)標也不一(yi)(yi)樣。

　　互聯網公司(si)常見的(de)核(he)心(xin)指標是用(yong)戶(hu)數和(he)(he)活躍(yue)率(lv)，用(yong)戶(hu)數代(dai)表(biao)市場的(de)體(ti)量(liang)和(he)(he)占有，活躍(yue)率(lv)代(dai)表(biao)產品的(de)健康度，但這(zhe)是發展階段的(de)核(he)心(xin)指標。在產品1.0期間，我(wo)們(men)應把注意力放到(dao)打磨產品上，在大推廣前提高產品質(zhi)量(liang)，這(zhe)時留(liu)存率(lv)是一(yi)個核(he)心(xin)指標。而在有一(yi)定用(yong)戶(hu)基數的(de)產品后期，商業化比活躍(yue)重要，我(wo)們(men)會關注錢相(xiang)關的(de)指標，比如廣告(gao)點擊(ji)率(lv)、利潤率(lv)等。

　　核心(xin)(xin)驅動(dong)指標(biao)(biao)一般(ban)是公司整體(ti)的(de)目(mu)標(biao)(biao)，若從個人的(de)崗位職責看(kan)，也可以(yi)找到(dao)自己的(de)核心(xin)(xin)指標(biao)(biao)。比如(ru)內容運營可以(yi)關注閱(yue)讀數和閱(yue)讀時長。

　　核(he)心(xin)驅動指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)一(yi)定能(neng)給(gei)公司(si)和個人帶(dai)來(lai)最大(da)優勢和利益，記得二八(ba)法則么(me)?20%的(de)指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)一(yi)定能(neng)帶(dai)來(lai)80%的(de)效果(guo)，這20%的(de)指(zhi)(zhi)標(biao)(biao)就是(shi)核(he)心(xin)。

　　另(ling)外(wai)一方面(mian)，好(hao)的指標還有(you)一個(ge)特性(xing)，它應(ying)該是比(bi)(bi)率或者比(bi)(bi)例。

　　拿活躍用戶數說(shuo)明(ming)(ming)就懂了(le)，我們活躍用戶有(you)10萬，這能(neng)說(shuo)明(ming)(ming)什(shen)么(me)呢?這說(shuo)明(ming)(ming)不了(le)什(shen)么(me)。如果產(chan)品本(ben)身有(you)千萬級(ji)別的注(zhu)冊用戶，那么(me)10萬用戶說(shuo)明(ming)(ming)非(fei)常不健康，產(chan)品在衰退期。如果產(chan)品只擁(yong)有(you)四五(wu)十萬用戶，那么(me)說(shuo)明(ming)(ming)產(chan)品的粘性很(hen)高。

　　正因為(wei)單純的活躍(yue)(yue)用(yong)戶數(shu)(shu)沒有多大意義，所以(yi)運(yun)營和(he)產品會更(geng)關注活躍(yue)(yue)率。這個指(zhi)(zhi)標就是一個比率，將活躍(yue)(yue)用(yong)戶數(shu)(shu)除以(yi)總用(yong)戶數(shu)(shu)所得。所以(yi)在設立指(zhi)(zhi)標時，我(wo)們都盡量想(xiang)它能(neng)(neng)不(bu)能(neng)(neng)是比率。

　　壞(huai)指標有哪些(xie)呢?

　　其一是虛榮指(zhi)標(biao)，它沒有任何的實際意義。

　　產品在應用(yong)商店有幾十萬的曝(pu)光量，有意義嗎(ma)?沒有，我需要的是(shi)(shi)實際下載(zai)(zai)。下載(zai)(zai)了意義大嗎(ma)?也不大，我希望用(yong)戶注冊成(cheng)功。曝(pu)光量和下載(zai)(zai)量都是(shi)(shi)虛(xu)榮指標，只是(shi)(shi)虛(xu)榮程度不一樣。

　　新媒體都(dou)追求(qiu)微信公眾號閱(yue)讀(du)(du)(du)數，如果(guo)靠閱(yue)讀(du)(du)(du)數做廣告，那(nei)么(me)閱(yue)讀(du)(du)(du)數有(you)意(yi)義，如果(guo)靠圖文賣商(shang)品，那(nei)么(me)更應該關注轉化率和商(shang)品銷量，畢(bi)竟一個夸張的標題就能帶(dai)來很高的閱(yue)讀(du)(du)(du)量，此時的閱(yue)讀(du)(du)(du)量是(shi)虛榮指(zhi)標。可(ke)惜很多老板還(huan)是(shi)孜孜不倦的追求(qiu)10W+，哪(na)怕刷量。

　　虛榮指標是沒有意(yi)義的(de)指標，往往它會很好(hao)看，能(neng)夠(gou)粉(fen)飾運營和(he)產品(pin)的(de)工作績效，但我們(men)要(yao)避免(mian)使用。

　　第二個壞指標是后驗性指標，它往往只能反(fan)應已(yi)經(jing)發生的事情。

　　比如(ru)我有(you)一個流(liu)失用戶(hu)的定義(yi)：三個月沒有(you)打開(kai)APP就算做流(liu)失。那(nei)么運營(ying)每天統計的流(liu)失用戶(hu)數，都是(shi)(shi)很(hen)久沒有(you)打開(kai)過的，以時效性看，已經(jing)發生很(hen)久了，也很(hen)難(nan)通過措施(shi)挽回(hui)。我知道曾(ceng)經(jing)因(yin)為(wei)某(mou)個不好的運營(ying)手段傷害了用戶(hu)，可(ke)是(shi)(shi)還有(you)用嗎(ma)?

　　活(huo)(huo)動(dong)運營的(de)ROI(投資回報率)也(ye)是后驗性指標(biao)，一個活(huo)(huo)動(dong)付出成(cheng)本后才(cai)能(neng)知(zhi)道其收益。可是成(cheng)本已(yi)經支(zhi)出，活(huo)(huo)動(dong)的(de)好與壞也(ye)注定了。活(huo)(huo)動(dong)周期長，還能(neng)有調整余地。活(huo)(huo)動(dong)短(duan)期的(de)話，這指標(biao)只能(neng)用作復盤，但不(bu)能(neng)驅動(dong)業務。

　　第三(san)個壞(huai)指標(biao)是復雜性(xing)指標(biao)，它將數據分(fen)析陷于一堆指標(biao)造成的陷阱中。

　　指(zhi)(zhi)標能細分(fen)和(he)拆解，比如(ru)(ru)活躍(yue)(yue)(yue)率(lv)(lv)(lv)(lv)可(ke)(ke)以(yi)細分(fen)成日(ri)活躍(yue)(yue)(yue)率(lv)(lv)(lv)(lv)、周活躍(yue)(yue)(yue)率(lv)(lv)(lv)(lv)、月活躍(yue)(yue)(yue)率(lv)(lv)(lv)(lv)、老用戶活躍(yue)(yue)(yue)率(lv)(lv)(lv)(lv)等(deng)。數據分(fen)析應該根據具體的(de)情況(kuang)選擇指(zhi)(zhi)標，如(ru)(ru)果是(shi)天氣類工(gong)具，可(ke)(ke)以(yi)選擇日(ri)活躍(yue)(yue)(yue)率(lv)(lv)(lv)(lv)，如(ru)(ru)果是(shi)社交(jiao)APP，可(ke)(ke)以(yi)選擇周活躍(yue)(yue)(yue)率(lv)(lv)(lv)(lv)，更(geng)低頻的(de)產(chan)品(pin)則是(shi)月活躍(yue)(yue)(yue)率(lv)(lv)(lv)(lv)。

　　每個產品都有(you)適合(he)它的幾個指標，不(bu)要一股(gu)腦的裝一堆指標上去，當你準備了二三(san)十個指標用于(yu)分析，會發現無(wu)從下(xia)手。

　　指標結構

　　既(ji)然指標太多太復雜不好，那么應該如(ru)何(he)正確的選(xuan)擇指標呢?

　　和分(fen)析思維的(de)金字(zi)塔(ta)結(jie)構一樣，指(zhi)標也有固有結(jie)構，呈現樹狀。指(zhi)標結(jie)構的(de)構建核(he)心是以(yi)業(ye)務流程為(wei)思路，以(yi)結(jie)構為(wei)導(dao)向(xiang)。

　　假設你(ni)(ni)是內(nei)(nei)容(rong)(rong)運營，需要對現有的(de)業務做一個分析，提高內(nei)(nei)容(rong)(rong)相關數據，你(ni)(ni)會(hui)怎么(me)做呢?

 　　我們把(ba)金字塔思維(wei)轉換(huan)一(yi)下，就成了數據分(fen)析方(fang)法了。

　　從內容(rong)運(yun)營的流程開(kai)始，它是(shi)：內容(rong)收集—內容(rong)編輯發布—用(yong)戶(hu)瀏(liu)覽(lan)(lan)—用(yong)戶(hu)點擊—用(yong)戶(hu)閱讀—用(yong)戶(hu)評論或轉發—繼續(xu)下(xia)一篇瀏(liu)覽(lan)(lan)。

　　這是(shi)一個標準的流程(cheng)(cheng)，每個流程(cheng)(cheng)都有指標可(ke)以(yi)建(jian)立(li)。內容(rong)收(shou)集可(ke)以(yi)建(jian)立(li)熱(re)點(dian)(dian)指數，看哪一篇內容(rong)比較火。用戶瀏覽用戶點(dian)(dian)擊(ji)則是(shi)標準的PV和UV統(tong)計，用戶閱(yue)讀是(shi)閱(yue)讀時長(chang)。

　　從流程的(de)角度搭建指標框架，可以全面(mian)的(de)囊括(kuo)用戶相關數據，無有遺(yi)漏。

　　這(zhe)套框架列舉的指(zhi)標(biao)(biao)，依舊要(yao)遵循指(zhi)標(biao)(biao)原則：需(xu)要(yao)有核心驅動指(zhi)標(biao)(biao)。移(yi)除虛(xu)榮指(zhi)標(biao)(biao)，適當的進行刪(shan)減(jian)，不要(yao)為添加指(zhi)標(biao)(biao)而添加指(zhi)標(biao)(biao)。

　　維度分析法(fa)

　　當你(ni)有了指標，可以著手進行(xing)分(fen)(fen)析(xi)，數據(ju)分(fen)(fen)析(xi)大體可以分(fen)(fen)三類(lei)(lei)，第(di)一(yi)類(lei)(lei)是利(li)用(yong)(yong)維度分(fen)(fen)析(xi)數據(ju)，第(di)二類(lei)(lei)是使(shi)(shi)用(yong)(yong)統計學知(zhi)識如數據(ju)分(fen)(fen)布(bu)假設檢(jian)驗，最后一(yi)類(lei)(lei)是使(shi)(shi)用(yong)(yong)機器學習。我們先了解一(yi)下維度分(fen)(fen)析(xi)法。

　　維(wei)度(du)(du)是描(miao)述(shu)對象(xiang)的參(can)數，在(zai)具體分析中，我們可以把(ba)它認為是分析事物的角(jiao)(jiao)度(du)(du)。銷量是一種角(jiao)(jiao)度(du)(du)、活躍率是一種角(jiao)(jiao)度(du)(du)，時間也是一種角(jiao)(jiao)度(du)(du)，所(suo)以它們都能(neng)算維(wei)度(du)(du)。

　　當我們有了維度后，就能夠(gou)通過不(bu)同的(de)維度組合，形成數據(ju)模(mo)型。數據(ju)模(mo)型不(bu)是一個高深的(de)概(gai)念，它(ta)就是一個數據(ju)立方體。

　　上圖(tu)就是三個維度組(zu)成的(de)數據(ju)模型(xing)/數據(ju)立方體。分別(bie)是產品(pin)類(lei)型(xing)、時間(jian)、地(di)區。我們(men)既能獲得電子產品(pin)在上海地(di)區的(de)2010二(er)季(ji)度的(de)銷量，也能知道書(shu)籍在江蘇地(di)區的(de)2010一季(ji)度銷量。

　　數據(ju)模(mo)型將復(fu)雜的(de)數據(ju)以結構化(hua)的(de)形式有序(xu)的(de)組織(zhi)起(qi)來。我(wo)們(men)之前談到的(de)指標，都(dou)可以作為維度使用。下面是范例(li)：

　　將用戶(hu)類(lei)型、活躍(yue)度、時間三個維度組合，觀(guan)察不同用戶(hu)群(qun)體在(zai)產品上的使(shi)(shi)用情況(kuang)，是(shi)否A群(qun)體使(shi)(shi)用的時長更明顯(xian)?

　　將商品類型、訂單(dan)金額、地(di)區三個維度組合，觀察不同地(di)區的不同商品是否存在銷量差異?

　　數(shu)據模型(xing)可以從不同(tong)的(de)角(jiao)度和(he)層面來觀(guan)察數(shu)據，這樣提高(gao)了分(fen)析(xi)的(de)靈活(huo)性，滿(man)足不同(tong)的(de)分(fen)析(xi)需求、這個過程叫做OLAP(聯(lian)機分(fen)析(xi)處理)。當然它涉及(ji)到更復雜(za)的(de)數(shu)據建模和(he)數(shu)據倉(cang)庫等，我們不用詳細知道。

　　數據模型(xing)還有(you)幾(ji)種常(chang)見的技巧、叫做鉆取、上卷、切片(pian)。

　　選取(qu)就是(shi)將(jiang)維(wei)(wei)(wei)度繼續細(xi)分。比(bi)如浙(zhe)江(jiang)省細(xi)分成(cheng)杭州市(shi)、溫州市(shi)、寧波市(shi)等，2010年一(yi)季(ji)度變成(cheng)1月、2月、3月。上(shang)卷則是(shi)鉆取(qu)的(de)相反概念，將(jiang)維(wei)(wei)(wei)度聚合，比(bi)如浙(zhe)江(jiang)、上(shang)海(hai)、江(jiang)蘇(su)聚合成(cheng)浙(zhe)江(jiang)滬維(wei)(wei)(wei)度。切片是(shi)選中(zhong)特(te)定的(de)維(wei)(wei)(wei)度，比(bi)如只選上(shang)海(hai)維(wei)(wei)(wei)度、或者只選2010年一(yi)季(ji)度維(wei)(wei)(wei)度。因為數(shu)據立方(fang)體是(shi)多維(wei)(wei)(wei)的(de)，但我們觀察和比(bi)較(jiao)數(shu)據只能在二維(wei)(wei)(wei)、即表格(ge)中(zhong)進行。

　　上圖的樹狀結構(gou)代表鉆取(source和time的細(xi)分)，然后通過對Route的air切(qie)片獲得具體數據(ju)。

　　聰明的你可能(neng)已(yi)經(jing)想到(dao)(dao)，我(wo)們(men)常用(yong)(yong)的數據透視表(biao)就(jiu)是一(yi)種維度分析(xi)，將需要分析(xi)的維度放到(dao)(dao)行(xing)列(lie)組合進行(xing)求和、計(ji)(ji)數、平(ping)均值(zhi)等計(ji)(ji)算。放一(yi)張曾經(jing)用(yong)(yong)到(dao)(dao)的案例圖片：用(yong)(yong)城市(shi)維度和工作年限(xian)維度，計(ji)(ji)算平(ping)均工資。

　　除了(le)Excel、BI、R、Python都能用維度分(fen)析法(fa)。BI是相對(dui)最簡(jian)便的(de)。

　　談到維(wei)度法(fa)，想要強調的是分(fen)析的核心思維(wei)之一：對(dui)比(bi)(bi)，不同(tong)維(wei)度的對(dui)比(bi)(bi)，這(zhe)大概是對(dui)新人(ren)快速(su)提高的最(zui)佳捷徑之一。比(bi)(bi)如過去和(he)現在的時間趨勢對(dui)比(bi)(bi)，比(bi)(bi)如不同(tong)地區(qu)維(wei)度的對(dui)比(bi)(bi)，比(bi)(bi)如產品類型(xing)的區(qu)別對(dui)比(bi)(bi)，比(bi)(bi)如不同(tong)用戶的群體(ti)對(dui)比(bi)(bi)。單一的數據沒(mei)有(you)分(fen)析意義(yi)，只(zhi)有(you)多(duo)個數據組合才(cai)能發揮出數據的最(zui)大價值(zhi)。

　　我想要分析(xi)公司的(de)(de)(de)利潤，利潤 = 銷售額(e) - 成本(ben)。那么找出銷售額(e)涉及的(de)(de)(de)指標/維(wei)度，比如產品類型、地區(qu)、用(yong)戶群體等，通過不(bu)斷的(de)(de)(de)組(zu)合和拆解，找出有問(wen)題或(huo)者表現良(liang)好的(de)(de)(de)原(yuan)因。成本(ben)也是(shi)同理。

　　這就(jiu)是正確的數(shu)據分析(xi)思維(wei)。總結(jie)一下吧(ba)：我們(men)通過業(ye)務(wu)建立和篩選出指標，將(jiang)指標作為維(wei)度，利用維(wei)度進行分析(xi)。

　　很(hen)多人會問，指(zhi)標(biao)和維度(du)有什么區別?

　　維(wei)度(du)(du)(du)是(shi)說明和觀察事物的(de)角度(du)(du)(du)，指標(biao)(biao)是(shi)衡量數據的(de)標(biao)(biao)準。維(wei)度(du)(du)(du)是(shi)一個更大的(de)范圍，不只是(shi)數據，比如時間維(wei)度(du)(du)(du)和城(cheng)市維(wei)度(du)(du)(du)，我們就無法用指標(biao)(biao)表示，而指標(biao)(biao)(留存率(lv)、跳出率(lv)、瀏覽時間等)卻可以成為維(wei)度(du)(du)(du)。通俗理解：維(wei)度(du)(du)(du)>指標(biao)(biao)。

　　到這里，大(da)家(jia)已經有一(yi)個數據分析的思維框架了。之所(suo)以(yi)是框架，因為還缺少具體的技巧，比如(ru)如(ru)何驗證某一(yi)個維度是影響(xiang)數據的關(guan)鍵(jian)，比如(ru)如(ru)何用機器學習提(ti)高業務，這些涉及到數據和統計學知識，以(yi)后再講解(jie)。

　　這里我(wo)想強調，數據(ju)分析并不(bu)(bu)是(shi)一個結果(guo)，只是(shi)過(guo)程。還記得“如(ru)果(guo)你不(bu)(bu)能衡量它(ta)，那么你就(jiu)不(bu)(bu)能有效增(zeng)長它(ta)”這句話嗎(ma)?數據(ju)分析的(de)最終(zhong)目(mu)的(de)就(jiu)是(shi)增(zeng)長業(ye)務。如(ru)果(guo)數據(ju)分析需要績效指標(biao)，一定不(bu)(bu)會是(shi)分析的(de)對(dui)錯，而是(shi)最終(zhong)數據(ju)提升(sheng)的(de)結果(guo)。

　　數據分析是需要反(fan)饋(kui)的(de)，當我分析出某項(xiang)要素左右業務結(jie)果，那么就去(qu)驗證它(ta)。告(gao)訴(su)運營和產(chan)品人員，看看改進后的(de)數據怎么樣，一切以結(jie)果為準。如果結(jie)果并沒(mei)有(you)改善，那么就應該反(fan)思分析過程(cheng)了。

　　這也是數(shu)據(ju)分(fen)(fen)析的要素，結果作導向。分(fen)(fen)析若只是當一份報告呈(cheng)現(xian)上去，后續沒有任何跟進、改進的措施，那么數(shu)據(ju)分(fen)(fen)析等與零。

 　　業務(wu)指導數據(ju)，數據(ju)驅動業務(wu)。這才是(shi)不二(er)法門。