本書主要向讀者介紹基于互聯網技術的數據分析原理與方法，幫助讀者理解并掌握數據分析能力，可使用到實踐中并提升工作能力。本書具體內容包括學數據分析有什么用，數據分析的基礎方法，數據分析的起點，數據分析的基礎，數據分析的準備；通過數據分析看清現實，通過數據分析抓住業務增長機會，通過數據分析發現異常、處理異常、防止異常，通過數據分析預測與推薦，通過數據分析服務線下業務，數據分析結果匯報，以及讓數據分析結果落地實踐。
程靖，一個產品經理，也是一個分享者。曾在百度、360、美團外賣、阿里巴巴工作。本書系統沉淀了我在各個企業的數據實戰方法論，涵蓋用戶行為分析、產品迭代優化、商業價值挖掘三大模塊，通過 50 + 真實場景案例，深度解析如何用數據思維破解業務難題。希望無論是想提升數據分析能力的從業者，還是尋求數據驅動轉型的管理者，均可在書中找到可落地的實戰路徑。
第1 篇 數據分析基礎篇
第1 章 數據分析：職場人的強大武器 ........................................................................... 2
1.1 數據分析能更有說服力 ............................................................................... 2
1.2 數據分析能提升企業的效率 ....................................................................... 4
1.3 數據分析能提升項目的成功率 ................................................................... 5
1.4 數據分析能增強項目的說服力 ................................................................... 7
1.5 數據分析能及時發現異常 ........................................................................... 9
1.6 數據分析能建立自身的影響力 ................................................................. 10
第2 章 目標確認：數據分析的第一步 ......................................................................... 12
2.1 確認目標后再行動 .................................................................................... 12
2.2 避免出現信息差 ........................................................................................ 14
2.3 別遺漏關鍵信息 ........................................................................................ 16
2.4 目標確認的步驟 ........................................................................................ 18
第3 章 尋找需要的數據：數據分析的基礎 ................................................................. 21
3.1 數據分析需要原材料................................................................................. 21
3.2 常見的數據類型 ........................................................................................ 22
3.3 用戶行為數據 ............................................................................................ 23
3.3.1 分析用戶行為數據的目的 ............................................................. 23
3.3.2 用戶行為數據的分類 ..................................................................... 25
3.3.3 用戶行為數據的特點 ..................................................................... 26
3.4 產品內容數據 ............................................................................................ 27
3.4.1 分析產品內容數據的目的 ............................................................. 27
3.4.2 產品內容數據的分類 ..................................................................... 28
3.4.3 產品內容數據的特點 ..................................................................... 28
3.5 交易數據 .................................................................................................... 29
3.5.1 分析交易數據的目的 ..................................................................... 29
3.5.2 交易數據的分類 ............................................................................. 30
3.5.3 交易數據的特點 ............................................................................. 31
3.6 運營數據 .................................................................................................... 32
3.6.1 分析運營數據的目的 ..................................................................... 32
3.6.2 運營數據的分類 ............................................................................. 32
3.6.3 運營數據的特點 ............................................................................. 33
3.7 用戶線下行為數據 .................................................................................... 34
3.7.1 分析用戶線下行為數據的目的 ..................................................... 34
3.7.2 用戶線下行為數據的分類 ............................................................. 34
3.7.3 用戶線下行為數據的特點 ............................................................. 34
3.8 第三方數據 ................................................................................................ 35
3.8.1 分析第三方數據的目的 ................................................................. 35
3.8.2 第三方數據的分類 ......................................................................... 36
3.8.3 第三方數據的特點 ......................................................................... 36
第4 章 理解業務流程：數據分析的核心 ..................................................................... 38
4.1 理解數據分析中的業務三要素 ................................................................. 38
4.2 活躍用戶數 ................................................................................................ 41
4.2.1 理解活躍用戶數 ............................................................................. 41
4.2.2 增加活躍用戶數的常見方法 ......................................................... 43
4.3 用戶轉化率 ................................................................................................ 44
4.3.1 理解用戶轉化率 ............................................................................. 44
4.3.2 提升用戶轉化率的常見方法 ......................................................... 45
4.4 營收規模 .................................................................................................... 46
4.4.1 理解營收規模 ................................................................................. 46
4.4.2 擴大營收規模的常見方法 ............................................................. 47
第5 章 數據分析方法：5 招快速上手 .......................................................................... 48
5.1 數據分析第一招：看變化 ......................................................................... 49
5.1.1 什么是看變化 ................................................................................. 49
5.1.2 變化數與變化率 ............................................................................. 49
5.1.3 環比與同比 ..................................................................................... 51
5.2 數據分析第二招：做比較 ......................................................................... 54
5.2.1 什么是做比較 ................................................................................. 54
5.2.2 參照物的選擇 ................................................................................. 55
5.2.3 目標達成情況 ................................................................................. 56
5.2.4 競品對比 ......................................................................................... 59
5.2.5 市場占有率 ..................................................................................... 63
5.3 數據分析第三招：做拆分 ......................................................................... 64
5.3.1 什么是做拆分 ................................................................................. 64
5.3.2 按用戶訪問渠道拆分 ..................................................................... 65
5.3.3 按地理位置拆分 ............................................................................. 68
5.3.4 按用戶屬性拆分 ............................................................................. 69
5.4 數據分析第四招：看轉化 ......................................................................... 71
5.4.1 什么是轉化率 ................................................................................. 71
5.4.2 多層轉化率的分析 ......................................................................... 71
5.4.3 轉化率分析工具：漏斗圖和用戶旅程地圖 ................................. 72
5.5 數據分析第五招：發現規律與異常 ......................................................... 74
5.5.1 什么是數據的規律與異常 ............................................................. 74
5.5.2 發現規律 ......................................................................................... 75
5.5.3 發現異常 ......................................................................................... 80
第6 章 撰寫數據分析報告：展示數據分析結論 ......................................................... 82
6.1 短促有力的結論 ........................................................................................ 82
6.1.1 結論的組成 ..................................................................................... 82
6.1.2 結論的幾種類型 ............................................................................. 83
6.1.3 結論表達的原則 ............................................................................. 84
6.2 清晰的論證邏輯 ........................................................................................ 84
6.2.1 論證邏輯要成立 ............................................................................. 84
6.2.2 論證邏輯的梳理方法 ..................................................................... 85
6.2.3 驗證論證邏輯是否成立 ................................................................. 86
6.3 匯報的作用 ................................................................................................ 87
6.3.1 匯報關系到員工的標簽 ................................................................. 87
6.3.2 匯報關系到項目的推進 ................................................................. 88
6.4 匯報工作的要點 ........................................................................................ 89
第2 篇 數據分析實例篇
第7 章 數據分析實例：看清業務現狀 ......................................................................... 94
7.1 尋找北極星指標：衡量業務發展的情況 ................................................. 94
7.1.1 什么是北極星指標 ......................................................................... 95
7.1.2 如何選北極星指標 ......................................................................... 95
7.2 北極星指標的統計 .................................................................................... 97
7.2.1 什么是月活躍用戶數 ..................................................................... 97
7.2.2 如何統計月活躍用戶數 ................................................................. 98
7.2.3 多種統計口徑的處理 ................................................................... 101
第8 章 數據分析實例：了解指標規律與變化 ........................................................... 103
8.1 觀察與總結數據規律............................................................................... 103
8.2 與市場進行對比 ...................................................................................... 107
第9 章 數據分析實例：提升營收效率輔助產品升級 ................................................ 114
9.1 研究轉化率情況 ....................................................................................... 114
9.2 提升利潤 ................................................................................................... 118
第10 章 數據分析實例：尋找用戶增長機會 ............................................................. 122
10.1 羅列與分析方向：新客構成分析 ......................................................... 123
10.2 評估成本/收益：計算投入產出比 ........................................................ 126
10.3 提升投入產出比：減少預算的浪費 ..................................................... 128
10.4 分析趨勢：目前產品所處生命周期 ..................................................... 132
第11 章 數據分析實例：發現業務中的異常 ............................................................. 137
11.1 什么是異常 ............................................................................................. 137
11.2 設立異常指標 ......................................................................................... 139
11.3 定位異常原因 ......................................................................................... 142
11.4 學會質疑................................................................................................. 145
第12 章 數據分析實例：為用戶提供個性化推薦 ..................................................... 147
12.1 個性化推薦的方法................................................................................. 147
12.2 內容協同過濾 ........................................................................................ 147
12.3 用戶偏好推薦 ........................................................................................ 149
12.4 商品關聯推薦 ........................................................................................ 153
第13 章 數據分析實例：項目匯報展示成果 ............................................................. 155
13.1 項目匯報技巧 ........................................................................................ 155
13.2 項目匯報要點 ........................................................................................ 156
第14 章 數據分析實例：推動合作 ............................................................................. 161
14.1 制訂項目計劃 ........................................................................................ 161
14.2 說服合作方 ............................................................................................ 166
14.3 低成本驗證 ............................................................................................ 168
第15 章 數據分析實例：提升用戶體驗 ..................................................................... 171
15.1 用戶體驗的核心數據 ............................................................................. 172
15.2 預防問題 ................................................................................................ 173
15.3 提升客服響應速度................................................................................. 174
第16 章 請做好準備：數據時代已經來臨 ................................................................. 179
16.1 數據分析驅動行動：從思維到實踐 ..................................................... 179
16.2 數據時代的個人成長 ............................................................................. 180
16.3 一切才剛剛開始 ..................................................................................... 182
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