數據其實是非常的客觀的，但是數據本身并不會告訴你多少有價值的東西，其中蘊涵的內容才是我們應該去發掘的。

我們通過將現實中的問題簡化成數字問題，從而得到解決問題的建議。

需要注意的是，只是工具，不是目的。我們進行數據分析是為了讓分析結果能反映現階段的情況，并對下一步計劃產生指導意義，所以千萬不要為了分析而分析。

1、明確目標

一切分析的基礎都是需要明確目標，在此之前，不要開始任何分析，因為那很可能是無用功。

一般來說，目的主要有以下三種。

1. 分析現狀，反映目前的狀況，并且幫助我們制定下一步計劃。
2. 分析問題，針對出現的問題，分析其中的原因并找到解決辦法。
3. 分析變化，當產品的情況出現變化時反映變化的情況，并找出原因，有針對性的進行下一步行動。

2、明確分析范圍

因為數據的量和維度都非常的多，我們在明確目標后，就必須選定我們分析的范圍，明確的分析范圍能避免分析報告內容太多，而且不深入。

需要注意的是，確定范圍后我們就需要進行數據采集了，但是具體要采集什么樣的數據，不是我們平常的“自然語言”描述就可以實現的，需要抽象成“數學語言”表達出來。

3、

確定了范圍后，我們就可以采集數據了，需要采集哪些數據也是有講究的，它也是需要我們用“數學語言”來表達的。一般來說，需要采集的數據分為以下3類，這是最基礎的：名稱、數量和轉化率。

1. 名稱：某些數據的結果不是以數字形式展現的，比如某某功能
2. 數量：這個比較簡單，比如：某某功能的點擊次數
3. 轉化率：有些數據單獨的看，是不能說明問題的，例如：光看一個功能的點擊次數，我們不能得出這個功能是否吸引人，是否需要改進，我們還需要看完成這個功能的人數。然后將兩個數據相除后得到這個功能的轉化率。

以上都是一個分析中最基礎的指標，在實際數據分析中，還會有更多更細致的維度。比如：用戶點擊這個功能后，停留時間，退出的數量，在中途放棄的數量等等。

4、

采集數據后，這些數據并不是直接就可以用的。因為可能會有一部分“臟數據”會污染我們的數據，進而影響我們的分析結果。這就需要進行數據清洗，將不符合要的“臟數據”清洗掉。

比如，某個用戶一直在點擊某個功能，每秒固定點擊1次，然后退出，那么這個“用戶”很可能是個機器，而不是人。這些數據是不能用的。

一般“臟數據”有以下幾個類型。

1. 頻率異常：正常用戶的使用一個功能的頻率一般會保持在一定范圍內，不會太頻繁。
2. 總數異常：比如某一個用戶一個人就拉高了整個數據的水平，讓某個功能點擊率陡然上升。
3. 行為異常：這個就比較復雜了，對應不同的業務有不同的理解。比如：比如一個購物APP，一個用戶的多次的下單，然后退貨，這類數據就是應該排除的。

5、

收集完成后，我們需要對收集到的原始數據進行整理。因為收集出來的數據必然是比較亂的，不能直接拿來分析。整理分析分為匯總和拆分兩種。

（1）匯總

有些數據比較雜亂無章，我們要按照某個維度匯總才能進行效果的觀察。比如：我們需要觀察某個功能上線后用戶行為的變化，就可以按照上線前和上線后的用戶行為數據進行分類匯總，然后通過兩份數據的對比來得到結論。

（2）拆分

有些原始數據并不足夠細致，需要我們依據數據的關系進行數據拆分。例如，一個功能的入口可能有多個，我們就需要確認每個入口的量，甚至完成整個功能的量，這些數據會讓我們更加了解我們的用戶行為。

6、數據對比

整理完數據后，我們要進行數據對比。這也是數據分析中非常重要的步驟，因為數據分析的結果絕大多數都來自于對數據的對比。比如：一個功能改進前和改進后的轉化率，肯定要經過對比才能知道我們的改進是不是有效的，有效多少。通常對比方法有以下幾種。

1. 時間對比。通過時間節點前后進行對比數據。例如：某個營銷活動，促進注冊、活躍等，我們就可以得出這個營銷活動能夠帶動日活的結論。
2. 空間對比。在我們生活的世界中，因為人們所存在的空間不同，會有不同的行為。比如：通過數據分析，我們會發現，東北的羽絨服效率比海南高，于是我們就可以判斷羽絨服在東北更加暢銷。
3. 人群屬性對比。在用戶畫像中也提高過。不同的年齡層對于不同事物的看法不同，會導致某個功能在不同人群中的差異性。

依據分析目的靈活地選定對比范圍，能讓我們從數據中挖掘到我們想要的東西。

7、原因探尋

數據，通過對比呈現出來，能夠反映一定的現象，但是造成這些現象的原因還需要我們來尋找。

原因的分析方法有很多，可以正推導、反推導。我們可以結果，那假設原因，再去求證。或者通過某個功能的整個流程進行梳理和復盤，結合數據來分析每一步發生這種情況的原因。

或者通過數據來復盤某一個活動，來分析活動輸出的這種數據或好的或壞的原因是什么。

8、展現結果

完成上面的7步，我們的數據分析報告也就差不多了，當然我們必須形成一個比較完整的文檔來反饋給相關人員。

我們可以把報告分成以下3部分。

1. 數據分析背景：向大家交代分析的背景與原因。
2. 主要結論：給出主要結論，方便不需要了解細節的人閱讀，或領導。
3. 具體分析過程：向大家說明分析的步驟并展示具體數據。

這樣就完成了一篇還比較靠譜的數據分析報告。