产品经理|产品经理还不懂数据？一文详解数据分析体系构成框架品牌|丁磊|ceo|网易严|年轻一代

导读：数据对于产品的发展起着决定性的指导作用，那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢？本文作者列举了产品经理需要了解的数据分析体系，一起来看看吧。

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本文来自于我的新书《高阶产品经理必修课》摘录。
一、为什么需要数据分析体系在很多不成熟的公司中，虽然也有使用数据去验证产品的思路，但是他们在实际工作中往往是这样取用数据的：
产品部同事找到数据分析师，问他昨天刚上线的版本用户点击率是多少。
运营部同事找到数据分析师，问他前两天上线的拉新活动是否带来了用户量的增加。
领导找到数据分析师，问他这两天的订单量是否有所增长，上月交易额环比增长是多少。
可见，各个岗位都会有自己的数据需求，所以数据分析师只能逐个地进行数据计算。由于人力资源有限，数据分析师往往无法及时反馈所有的数据需求，这将会导致一些运营活动或产品规划错过最佳的时机。例如，在“双11”前夕想要准备“双11”促销活动，却迟迟拿不到过往的运营活动数据。
正是基于这样或那样的原因，很多企业演化出了一类数据产品——数据仪表盘，如图1所示。

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图1 数据仪表盘
数据仪表盘就是将各个数据需求方常关注的数据汇总在一张报表中，这样大家可以在这里统一看到整个产品的用户数、交易数等的变化，能在一定程度上满足大家对数据的需求。
但是随之而来的新问题如下：
产品部的同事抱怨：虽然看到昨天新上的版本中用户转化率下跌了，但是根本看不出来原因是什么，说不定是运营部的活动导致的。
运营部的同事抱怨：我虽然看到了拉新数，但我有三个用户拉新渠道，到底哪个拉新渠道的拉新能力最强，带来的用户质量最高呢？
面对这样的进阶需求，就需要一套完整的数据分析体系来做支撑，进而来帮助我们掌握数据变化情况并快速定位变化背后的原因。
二、数据分析体系概念的常见误区一提到数据分析体系，常见的一个认知误区就是将数据分析体系等同于单一的某一个数据分析产品，如活动运营监控平台、用户画像平台等。
其实这里最大的错误就是将一个体系割裂开来，只看到了承载数据的产品而没有重点关注使用者的使用方法，就好像认为数据分析一定要有一把“利刃”，但是却不去关心舞剑者的功力一样。
最早提出这一认知的是钱学森先生，他在系统工程学中提出了软系统概念：
任意一个体系要想发挥正确价值，必须通过产品与使用者这两部分共同协作，这两者合二为一称为软系统。
所以数据分析体系的正确定义应该是：
数据分析体系通常由数据使用者的分析模型和数据分析平台这两部分构成。
这也告诉我们在数据分析学习与搭建数据分析体系的过程中，掌握使用数据的方法，方能以正确的方法去解读数据。但在部分公司的运营过程中，往往忽视了这一点，导致搭建出的完整数据分析平台无人使用。
确切地说，是大家没有以正确的思维或方式去使用，还是以老式的思维使用新的系统，并没有在思维与认知上进行升级，从而无法发挥其应有的价值。这就好比我们给数据使用者一辆汽车，但他们还是在寻找缰绳以期驾驶汽车。
这时数据产品经理就应该化身企业内部的数据分析咨询师，帮助他们看懂数据背后所反应的价值。所以数据产品经理在一家公司中应该有如图2所示的双重身份。