如果你一直以为互联网要颠覆传统行业，那么你一定不了解传统行业，互联的新玩法，其实传统行业都玩过。
数据分析分为三个大块：发现问题，分析问题，解决问题。
问题的发现其实可以来自很多方面，比如运营方面，为什么流量上不去，产品的话就是客户的抱怨，还有日常统计数据不是特别好等等。
分析问题，就是利用专业知识和经验，将这些问题进行合理的解释，比如数据分析和用户行为分析。
最后，最重要的就是解决问题，其实要是只是产品策略上的话，会很好提出解决方案，但是如果是部门与部门之间的可能就会比较麻烦，比如沟通，比如人和人之间的问题，就很难解决，只能做适应这种公司内部的政策性的环境。
我们用一个模型来具体的实际操作中就会显得很专业，之后的分享也基本都是围绕这个模型来搞，DMAIC模型。数据分析的五个步骤：
第一步：DEFINE，定义
能够识别和确认的用户需求，定义用户的目标和意义。在任何工作之前我们都会遇到的事情，我们怎么去定义一个问题，因为这个直接关系到我们未来怎么去解决，怎么去申请一些预算等等，明确我们到底在分析什么，我们先需要一个范围，有效的定义可以让你缩小范围，在最短的时间里解决你的问题，毕竟数据真的是太多了，数据分析师一定要学会控制自己的欲望，明确自己分析的目的。尤其是对荒蛮期的项目团队。
第二步：MEASURE，测量
更好的收集数据，包括社会的反馈，对于数据分析来说，如何获取完整，真实的数据，是数据分析的基础，包括对竞品公司，甚至和我们的产品相关的一个宏观数据的分析，也是非常重要的。
第三步：ANALYSE，分析
要使用统计分析的工具和方法来对数据进行梳理分析，这是一个非常关键的部分，当然分析绝不仅仅是对数字做一个简单的描述，而是要根据我们对产品，用户，商业逻辑的认知，然后一步步的对数据进行整理分析，最终得出我们想要的结果。
第四步：IMPROVE，改进
你找到了一个方法，可以解决或者减轻问题，就需要你去改进，然后通过执行去改进问题，不至于让你的分析沦为一张白纸，在问题的执行中，是需要整个团队的一起努力，在IMPROVE这个环节，需要整个团队的重视，比如，团队认为数据分析师的判断是对的，那么就会很好执行，如果大家都觉得不重要，那么也就是数据分析师的自high。
第五步：CONTROL，控制
数据分析师往往也是一个好的风险控制师，通过分析后的问题的解决，那么这个问题不会再重现，这个步骤很容易被忽视，有的时候，会很少注意到这个反馈，但是有一些东西是治标不治本的，比如解决网站流量问题，很难通过一两次营销就起来的，他还是要和很多相关联，比如你整个产品的质量，还有就是你的推广活动，有没有给用户传达你产品的价值，保持长期的增长，是需要不断的跟进，所以CONTROL，就是要持续不断的跟进，分析问题，解决问题。
之后的分析都是会根据这5个步骤分享，谢谢哒，明天见，争取在下个月初把最基础的东西给大家分享完，这样大家就可以开始应用于工作，刚开始会不习惯，慢慢的会发现，你的工作越来越有效果，团队沟通效率也高。拜拜哒！