如何創建數據分析的思惟框架

曾經有人問過我，什麼是數據分析思惟？若是分析思惟是一種結構化的體現，那麼數據分析思惟在它的基礎上再加一個準則：

不是我以爲，而是數據證實

這是一道分水嶺，「我以爲」是一種直覺化經驗化的思惟，工做不可能到處依賴本身的直覺，公司發展更不可能依賴於此。數據證實則是數據分析的最直接體現，它依託於數據導向型的思惟，而不是技巧，前者是指導，後者只是應用。

做爲我的，應該如何創建數據分析思惟呢？

創建你的指標體系

在咱們談論指標以前，先將時間倒推幾十年，現代管理學之父彼得·德魯克說過一句很經典的話：

若是你不能衡量它，那麼你就不能有效增加它。

所謂衡量，就是須要統一標準來定義和評價業務。這個標準就是指標。假設隔壁老王開了一家水果鋪子，你問他天天生意怎麼樣，他能夠回答賣的不錯，很好，最近不景氣。這些都是很虛的詞，由於他認爲賣的不錯也許是賣了50個，而你認爲的賣的不錯，是賣了100。

這就是「我以爲」形成的認知陷阱。將案例放到公司時，會遇到更多的問題：如有一位運營和你說，產品表現不錯，由於天天都有不少人評價和稱讚，還給你看了幾個截圖。而另一位運營說，產品有些問題，推的活動商品賣的很差，你應該相信誰呢？

其實誰都很難相信，這些衆口異詞的判斷都是由於缺少數據分析思惟形成的。

老王想要描述生意，他應該使用銷量，這就是他的指標，互聯網想要描述產品，也應該使用活躍率、使用率、轉化率等指標。

若是你不能用指標描述業務，那麼你就不能有效增加它。

瞭解和使用指標是數據分析思惟的第一步，接下來你須要創建指標體系，孤立的指標發揮不出數據的價值。和分析思惟同樣，指標也能結構化，也應該用結構化。

咱們看一下互聯網的產品，一個用戶從開始使用到離開，都會經歷這些環節步驟。電商APP仍是內容平臺，都是雷同的。想想，你會須要用到哪些指標？