玩转“数据驱动”，价值最大化！

数据分析流程摘要

数据分析流程包括六个核心步骤：明确目的和指标、数据获取、数据清洗、数据模型创建和分析、结果输出。整个过程应以数据驱动力为基础，确保分析工作是对的、有价值的。

1. 数据驱动力

数据驱动在产品数据分析中至关重要，它不仅驱动具体问题解决，还塑造宏观数据价值理念。数据分析应用于产品迭代和运营监控，如今日头条和Facebook通过数据试验来决定产品的迭代方向。企业管理层需认同数据分析价值，形成数据驱动的公司文化，避免仅将数据分析视为形式。

2. 明确数据分析目的

明确数据分析目的涉及用户（目标用户分为企业内部和外部客户）、需求（探索问题或提升业务指标）、场景（定义问题和选择方法的依据）三个要素。

3. 数据的指标制定

指标是业务量化后的度量值，如DAU、订单数。指标体系应清晰定义业务目标、度量、拆解方式。数据分析需选取适当的分析方法，比如对比、交叉、结构等分析。指标定义方法包括第一关键指标法和海盗指标法，重点是找到影响公司工作重点的关键指标。

4. 对问题的分析

面对问题时，应将现实问题映射到模型空间，剥离自然语言冗余，使用标准名词。问题分为探索是什么、为什么、怎么办三类，每类问题有对应模型空间形式。进行边界分析，确定问题解决的最好和最差结果，了解问题优化的限制条件，根据限制（如时间、质量、成本）调节解决方案。

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文章来源：

产品班花

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