产品运营视阈下的数据分析

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编辑导读：数据分析对于产品运营来说，是一面可以反映业绩情况、检验运营效果的镜子，更是一种工作能力和处事思维。数据分析者的不同职业阶段，也对应着数据分析的不同业务流程。本文作者将对数据分析的四个阶段进行分析，希望对你有帮助。

什么是数据分析？数据分析是目标，是工具，是思维。正如水仙临水自照，其实数据分析对于产品运营来说更像是一面镜子，可反映业绩情况，可激励工作目标，可检验运营效果，但最重要的是，它是一种工作能力，一种处事思维。

一、菜鸟的起步期：相信数据

做数据分析，首先要相信数据。作为一名合格的产品运营菜鸟，自然要首先奉其为圭臬，尊其为标杆，方能进一步深入挖掘数据。具体而言，可从日常的日报、周报、月报入手，熟悉KPI的数据指标情况，以其关键数据为圆心，向关联数据辐射。比如，如果KPI的关键数据指标是分享数据，那么以其为圆心，可关注分享人数、分享次数、分享回流UV等细分数据维度，又因活跃数据与分享数据密切相关，还可关注诸如活跃、拉新这样的关联数据。

但“相信数据”是很多人的工作误区，即以数据为数据，看数据是数据，为数据做数据。这样的数据解读是肤浅的，只停留在事物的表面，而未深及核心本质。常见的此类情形是：围绕工作目标KPI数据去做工作，被数据驱动，就像是数据的负债人，在漫漫的KPI之路负重而行。

稍微高阶一点的呢，则是将工作KPI进行分解，大而化小，小而化微，通过更加细化的数据维度开开屏广告的优势展工作，从而达到完成KPI的目标。比如说微信群的“好友数”这个数据，又可以细拆分为开营好友数、结营好友数、1V1触达好友数、付费好友数等细分指标。就像爬山，一步一步慢慢来，总会成功登顶的，虽然这过程有点慢，但蜗牛也能到达金字塔。

二、初阶的蜕变期：怀疑数据

从相信到怀疑，这是一个非常艰难的过程，其难度不下于重塑世界观。但这又是初阶人员迈向中阶人员的必经蜕变期，如同羽化成蝶，虽过程艰辛，但其前景曼妙。经过这个时期的产品运营，油然而生一种柳暗花明的豁然开朗之感。

怀疑数据，主要是怀疑数据的真实性与有效性。数据来源与统计结果是真实情况吗？最终结果全部有效吗？有效样本是多少？为什么会出现这种情况？

拿APP来说，由于产品的历史遗留问题，注册用户需要填写的字段有所变化，所统计的用户明细表格中有很多数据是缺失的，这些缺失的字段就是无效数据。像我们去办信用卡，“个人年收入”那一栏未必填写得完全准确，一部分是因为填写者的收入不固定，除了基本工资，可能又有季度奖、绩效奖、年终奖等奖金和各种补贴；另一方面是因为填写者的本人薪资是浮动的，随着工龄的增长或跳槽等情况，工资是会产生变化的；此外，另有一些用户由于虚荣心理或者自私心理将原本的工资往高了营销类网站建设填，为了取得较高的信用额度。上面的这些情况说的就是数据的真实性，海绵吸足喝饱了水之后，当然有所“增重”。

那么什么是数据的有效性呢？与有效相对应的是无效，容易产生无效数据的情形主要有：数据样本容量过小，不够全面，比如说用100个大学生的调查数据去概括千万个大学生的学习现状，这无异于管中窥豹了；数据样本不符合预设条件，比如要调查白领阶层的薪资情况却让蓝领阶层填写问卷调查；还有调研方法不恰当、分析方法有误等复杂因素。

除了怀疑数据的真实性与有效性，还要不放过任何一个疑点，通过对疑点的寻根究底来锚准目标、反哺业务。诸如：“这样的数据分析有必要做吗？”、“数据分析的结果好像不太对？”而此类的数据疑问往往需要我们跨部门沟通协作，找出答案所在，通过这样的“数据追究”，去发现数据背后的真相，来为业务增长做服务。

三、中阶的跃升期：重塑数据

柳暗花明之后，需要圈地自营。注意的是，圈地自营不是圈地自萌，不是自嗨，而是自省。通过自省提高数据分析的运营境界，重构自己的数据思维逻辑，建立自己的数据分析方法论。

到达这个阶段的产品运营，能够根据自己的需求或者目的来筛选数据、呈现数据，并且对影响某项数据的主要因素了然于心。就拿筛选数据来说，可以选择不同颗粒度的数据（比如日粒度、周累、月累等），还可以选择数据的关键项（比如性别、地域、从业年限等）。

那么如何呈现数据呢？比较常用的是绝对数VS相对数。打个比方，如果做工作汇报的时候发现，绝对值其实并不突出，但是相对数很突出（环比、同比等），这个时候就可以选择相对数（比例、比率等）作为呈现的数据。

数据呈现结果，而如何分析结果背后的原因则是关键所在。从业务场景中找真相，从常识与逻辑中找答案，深入挖掘数据结果背后的成因。比如说整体分享次数，由业务基础来看，它由个部分的分享次数累计而得，可以初步归纳为“整体=部分A+部分B+部分C+…”这样的计算公式；此外，根据逻辑常识，活跃、拉新以及线下的业务场景都对分享数据有一定的影响，则可通盘考虑、整体归纳。

四、高阶的巅峰期：反省数据

进入高阶的数据分析，达到了职业生涯的巅峰期。这个阶段的产品运营主要反省数据，换言之，则是以一种较为通盘的思想进行经验总结，将以往的数据分析案例变成可复用、可迁移的知识财富。

回溯以往，哪些数据是可以更好地归类整理与交叉分析的？哪些数据是可以反哺产品、促进产品的迭代优化的？哪些数据是可以做成自动化的数据报表的？哪些数据可以做成数据看板的？有哪些数据反映了真实的业务情况且对业务有推动作用？……

通过对诸如此类的数据问题进行深刻的反省，产品运营将数据经验条理化，整理出一套属于自己的数据分析方法体系，包括撰写数据需求文档、促进BI工具优化、使用数据分析工具、梳理数据维度、收集并筛选数据、拆解细分数据、分析数据成因、归纳数据结论等方面。

反省数据的过程其实包罗万象，业务、活动、运营、品牌、市场等因素皆是其中的关键项，对数据的反思可以说是对工作的回溯、归纳、复用，将以往的数据经验内化为宝贵的个人经验储蓄。

相信数据、怀疑数据、重塑数据、反省数据，对于产品运营来说，这是做数据分析工作的自然历程，也是从菜鸟、初阶、中阶到高阶的职业成长之路。掌握数据分析的精髓，实现蜕变式的成长，这需要“厚积薄发”的经验沉淀，也需要一以贯之的坚韧态度。

以上仅为个人的一点浅见，欢迎大家批评指正。

本文由 @李嘟嘟 于，，

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