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不管是哪個行業(yè)，當前處于哪個階段的產品經理，躲不開的一個詞便是：數據分析。提到數據分析，它一般會出現在以下的場景中：
功能上線后，需要數據復盤來指引迭代的方向
結果異常時，通過數據來快速定位問題
周報日報，需要在眾多的數據中識別需要呈現的重要數據
通過數據洞察，找到產品的各種增長場景
像大多人一樣，幾年前我也是試圖尋求各種數據分析的書籍來找答案，在翻看了十幾本數據分析的書后，結論如下：沒想到這個行業(yè)發(fā)展之快，書籍的出版速度已經遠遠跟不上行業(yè)需要了！就像是你手里拿著一個iPad在看windows 95視窗操作系統(tǒng)的使用手冊一樣難過。
圖1.1 市面上熱門的數據分析書籍
但是，經過這幾年的摸爬滾打，我的產品從0用戶做到3000w+后，我結合了數據分析的各種場景以及產品的不同特性，提出來一套簡單又具備實操性的數據分析五步法。
如果你是小團隊，創(chuàng)業(yè)公司，或者野生產品經理，那么請一定要好好理解它，它是你產品經理精進路上的催化劑。
在開始探討數據分析萬能公式之前，我先來問你一個問題：你覺得數據分析是一種方法工具還是一種思維方式呢？
我見過兩種類型的產品經理：
第一類，先假設結論，然后去找數據來證明自己的結論是否正確，如果不正確再去做新的假設。
例如：功能A上線后，發(fā)現新增用戶多了，于是假設結論：A功能帶來了新用戶。下一步操作去找能證明此猜想的數據，并羅列出來。如果無法找出此數據，再做新的假設。
第二類，先不做任何假設，比較當前版本數據和之前版本數據之間的差異，然后分析原因。
例如：功能A上線后，發(fā)現新增用戶多了，于是比較前后兩個版本的新增用戶數據，看看來源渠道，功能使用，訪問內容等差異數據，找出最大差異點，然后深挖原因。
對照上面的描述，看看你屬于哪一類呢？
第一類產品經理的思維方式很像中學生解應用題，而“解題家”只能證明自己，無法推動業(yè)務。而第二類產品經理，在兩組數據中做對比，然后抽絲剝繭從而找到問題的真相。這才是產品經理需要具備的數據思維。
所以，數據思維的本質就是站在毫無立場的客觀數據前，找到核心指標，來對比業(yè)務中的兩組變量之間的關系，從而解釋業(yè)務，并引領業(yè)務前行。
也就是我們常說的，沒有對比的數據毫無意義。
接下來，我們一起來探討五步法的具體操作。
顧名思義，就是需要具備判斷問題是否存在的能力。比如產品的健康度如何？一個功能達到什么樣的指標才算成功？頁面的轉化率是否正常？等等。
有天賦的產品經理靠直覺來判斷，而有經驗的產品經理靠的是方法。要獲得感知問題的能力并不難，其實只要看瞄準一個指標即可，這個指標就是OMTM（One Metric That Matters ），俗稱北極星指標。
它是最能代表你產品健康度的縮影，但這也并不意味著完全不需要看其他的指標了。只有北極星指標能最直接、最快速地反應問題。
那如何找業(yè)務的北極星指標呢？其實常見的互聯網產品無非就是以下的四種業(yè)務形態(tài)，或者這四個業(yè)務形態(tài)的合集：
黏著式增長引擎
北極星指標：留存
工具、內容、資源類的產品都屬于黏著式增長引擎（例如：百度、小猿搜題、知乎等）；這類產品的本質是解決了用戶的某一部分需求，用戶今天用了明天、后天還會回來用，從而帶來了新的增長。
根據海盜模型AARRR，用戶從獲取，注冊，活躍，留存，再到最終的轉化。判斷這類產品是否健康，北極星指標就是留存率。只有留存率提升了，才能帶來真實的用戶增長。
一般情況，建議觀察次留、三留和七留。拿工具型產品為例，40%的次留，20%的七留算是比較優(yōu)秀的了。當然數值并不絕對，最好和行業(yè)同類產品對比，和自己的前一版本對比，這樣才有更客觀的判斷。
付費式增長引擎
北極星指標：用戶生命周期價值>獲客成本
課程類、絕大多數B端產品、會員類產品等都屬于付費式增長引擎（例如：VIPKID、saas系統(tǒng)服務、愛奇藝等）；這類產品的本質是提供某一類服務供用戶消費，當企業(yè)有了利潤才能投入再生產，從而開拓新的市場或新的服務。
此類產品的業(yè)務邏輯是從獲客，到銷售轉化，需要產生利潤才可能驅動業(yè)務增長。判斷這類業(yè)務是否健康，就是看客戶終生價值是否大于獲取成本。所以北極星指標是：CAC＜CLV
注：
CAC（Customer Aqusition Cost）客戶獲取成本
CLV (Customer Lifetime Value) 客戶終生價值
在線教育行業(yè)，經過這一兩年的投資機構瘋狂催熟，獲客成本進一步水漲船高，猿輔導的一個正價課獲客成本甚至高達3000元，這樣算下來，除非有非常高的正價課轉化率與續(xù)費率，否則很難獲得盈利。
爆發(fā)式增長引擎
北極星指標：病毒系數K
裂變運營活動，話題性事件等都屬于爆發(fā)式增長引擎。例如砍價、拼團、瓜分紅包、雙11電商促銷活動、美國大選等等。這類產品的業(yè)務邏輯就是短時間內是否能迅速傳播，因為時效性強，一般過了48~72小時活動就不再有效了。
此類產品的北極星指標是病毒系數K（ K=I * Conv=分布密度×感染強度）只有當K>1時，裂變才能進行下去。
注：
I：Invitation，即每個用戶發(fā)送的邀請數量，反映了分布密度
Conv ：Conversion rate，即每個邀請成功的概率，反映了感染強度
這些年最成功的幾個裂變運營活動當屬花小豬和微粒貸。從獲知的數據推算，K值應該在3.6以上，也就是說平均一個用戶帶來了3~4個新用戶。這就是病毒傳播的魔力。
其他業(yè)務形態(tài)
北極星指標：簡單指標&復合指標
業(yè)務不屬于以上的任何一種，這種情況下一些簡單指標，例如：頁面PV\UV、登錄用戶量、頁面停留時長、活躍用戶數等，能幫助你快速的了解產品狀態(tài)。
如果我們把這些簡單指標做一個除法，就會得到一些有魔法的復合指標，例如：
頁面PV/訪問數量=平均訪問深度；
訪問時長/訪問數量=平均訪問時長；
每周付費用戶/用戶活躍數=平均每周每人購買數量
這些復合指標能一眼就觀察到產品的用戶真實情況。
當然，大部分的產品都是以上各個業(yè)務形態(tài)的合集，針對產品的不同模塊，可以監(jiān)控不同的北極星指標。并且，隨著產品的不斷發(fā)展北極星指標也需要跟著一起變化。例如：愛奇藝，在很早的時候北極星指標應該是用戶的留存和平均訪問時長；但是現在業(yè)務規(guī)模發(fā)展壯大了，北極星指標應該是付費用戶數與營業(yè)額了。
當我們感知到了產品出了問題，但原因可能是什么？這個時候就需要針對現象來提出假設了。我推薦以下兩種方法：
方法1：歸納式，就是根據個案進行總結。
例如一個知識付費產品用戶的付費問題：團隊可以一起頭腦風暴，提出各種可能的因素；也可以對分層的用戶進行抽樣深讀訪談，了解他們不使用或繼續(xù)用下去的原因及看法；然后來歸納驗證。
方法2：演繹式，就是根據模型進行推演。
例如：針對部分用戶在打開app后跳出的問題，可以根據對用戶行為模型進行拆解，而拆解的有效與否，其實就是對用戶行為的理解，用戶的行為模型多少有關。
提出假說，是一個思維發(fā)散的過程，此時不拒絕任何可能性。在這個過程中，補充各個維度的思考是非常有必要的。
有哪些證據可以證明以上問題？到這一步，麗莎阿姨要送給你的一句話：If you can’t measure it, you can’t improve it.（不可被數據量化，就不無法證明其好壞。）
經常有產品經理會這樣描述情況：反饋這個問題的用戶挺多的，所以我們就做了這個XXX功能。
然后我都會追問幾句：挺多的是多少？這部分用戶占你全量用戶的多少？“挺多的”這部分用戶他們是你的核心用戶嗎？
所以...作為一個邏輯清晰的產品經理，講數據的時候請用量化的語言準確的描述，好嗎？拉鉤鉤...
在選擇數據表征時，有一些注意事項：
選擇的數據表征能夠充分代表提出的假說的內涵；
選擇的數據盡量是用戶客觀行為數據而非主觀態(tài)度數據；
選擇的數據是有被記錄或比較容易獲取。
仍然沿用前面的例子：
這樣下來，數據分析思維的前三步就被很好的建立起來了。
從感知問題、到假設原因再到選擇表征，接下來就是收集數據了。這一步可以說是數據分析里面最不需要動腦子的一步，產品只要有基礎數據平臺，就很容易獲取到基礎數據。
但這一步也需要注意：
一切能獲取到數據的前提是做了相關的數據埋點
當數據出來后，不要著急分析，先看看是否合理，要去掉明顯不合理的數據。記住，對開發(fā)小哥的數據上報要永遠抱有懷疑態(tài)度（哪怕他把胸脯拍到爛）。
這一步就是利用你小學數學知識的時候了！！
很多產品經理會把這一步作為數據分析最重要的一步，花很多時間在數據分析、圖表繪制上，但在我看來，這一步其實已經不那么重要了。做分析驗證，可視化圖表是很棒的工具。
一般來說只要確定好了x與y軸的含義和數據，通過數據可視化的方式，表現出x與y的關系，就能發(fā)現其中是否存在有價值的規(guī)律了。發(fā)現x與y存在某種關系的時候，最好通過數據進行再次驗證。選擇另外一組數據，再次進行分析，看確定的關系是否再次被復現。
那如何選用數據可視化圖形呢？以下是我整理的一些規(guī)律：
只有一個變量，且相加為100%的情況下，用餅圖來展示，例如：用戶來源渠道
當有兩個變量存在，用折線圖與柱狀圖，例如：不同時間段內用戶的留存情況
用演繹法推導用戶行為，用漏斗模型，例如：運營活動最終的轉化率
不要沉迷在圖形繪制上，其他看起來很叼的數據可視化都是紙老虎，除了浪費時間外并不能幫你發(fā)現問題，還不如直接展示excel表格（嚴肅臉）
下方的數據可視化圖表使用建議，請各位自取自用：
數據分析能力，是產品經理必備的技能之一。一旦具備了數據思維，做產品的視野與思考方式便會有質的飛躍；但是要注意，通過數據僅能讓你找到局部最大值，而更高的山峰只會建立在你更廣闊的視野與深厚的認知上。
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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三、申訴
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