数据分析是一种能力，一般情况下，只有体量很大的公司才会设有BI工程师和数据分析师这个职位，比如腾讯，百度，而这些职位的要求也是极其高的，应用数学博士，物理学博士啊，之类的，那是不是就说明其他的职业的人不需要数据分析能力了，必然不是啦，互联网的时代为数据分析提供了前提，因为我们获得数据的渠道很多，而人们也渐渐的没有了隐私啊这种概念，因为数据的体量过于庞大，如何利用数据，如何筛选数据的有效性，就变成了一个难题，先说说如何分析数据吧，估计光这个部分就得3个月，哈哈，谁叫我懒呢。
一般情况下，数据是多而杂的，不同的职位对的数据分析结果的诉求是不一样的，对于大部分人而言，我们只要利用好数据分析来指导运营，产品，设计，技术工作的效率和效果就好了，所以唯一相通的就是要培养数据分析为基础的思维。不要让你的沟通变成What are you，弄啥勒就好啦。
数据分析首先要解决的是一个哲学上的终极问题，用户从哪里来，在这个页面做了什么，用户去了哪个页面，在所去的页面做了什么，用户从哪里离开。
对于从事产品的人而言，需要分析：产品改版是否合理，用户的反馈如何，哪些功能存在问题，功能使用频率，转化路径是否靠谱。对于从事运营的人而言，需要分析：用户来源路径，用户活跃度，如何分配广告位以及预算，网站内容是否有效，如何分解KPI。小伙伴们需要根据自己的产品需求去订立目标——倒推思维。
定制了目标结果之后，具体怎么做呢，累了，我们下次再说吧~你们会揍我吗，哈哈哈，缓一下。
第一步，具体的举措，什么意思呢，就是你要得到这个目标，你需要设定什么方法，比如我想得到功能使用频次，那么就需要合理的布点，如果刚开始真的拿不准的话，就和技术哥哥们卖个萌，全都布上，哇咔咔 。然后根据功能点击的UV和PV，去大体的估计出这个按钮的使用频次。
第二步，衡量的目标，还是上一个例子，功能的使用频率是一个什么样的数值，才要去掉或者修改，每一个产品的需求和衡量标准都是不一样的。
第三步，分解目标，我们已经确定了举措，衡量标准，下一步就是分解目标了，一个大的目标分解成若干个小目标，逐步完成就可以了。
第四步，整体目标，完成以上三步之后，你想要达到一个你的目的，然后去调整整体的目标布局。
如果大家有拿不准的或者还是不清楚的地方可以私信我，微信号：不能泄露隐私，哇咔咔
我们为什么一定要去做数据分析呢，随便做做凭感觉不行吗，额，壕随意啊。哈哈，对于普通上班族来说，我们要知道为什么要做产品，为什么要做运营，为什么要提升用户体验，说这些假大空的有毛线球关系啊，当然是为了money啊，一切为了money！！
注册转化提升1%，产出多少；营收提升1%，花费多少；客户体验提升1%，路径转化提升多少；用户活跃度提升多少，运营成本降低多少？+N...
提一下这里所提的数据分析是指互联网产品，如果有其他的传统行业的可以在平台给我留言，我会酌情做一些针对话的分享。
最后总结下数据分析的核心，趋势—转化—细分，举个例子，例如运营者，基本的应用就是运营的状态，收集各种运营的数据——点击数据，运营数据，用户数据了解变化趋势，并通过这些数据形成分析报表，对产品的运营状态进行系统的展现优化转化过程。
从点击次数，浏览次数，用户数的变化趋势到比较新老用户的比率，页面流失率和目标实现率进行细致的分析，从多角度的来分析网站的运营状况是否良好。
本来还想写IP，PV，UV的，发现内容太多啦，明天再写吧，啦啦啦。
