互联网人，大部分时间都在跟各种各样的数据打交道：渠道效果分析、用户画像分析、转化分析、产品功能分析.....
数据具有天然的客观属性，能够定量、定性分析的方法，反映客观实际情况。因此通过分析数据，可以帮我们快速发现业务规律、找到问题根源。
举个例子
某电商平台新增主页商品按照销量、价格排序功能，目前已经上线一段时间。
产品经理让实习生小君、晨晨，分别做一份用户对新增功能点的使用情况数据分析报告，来评估功能的效果。
小君：接到数据分析需求后，第一时间找到数据组的同事获取数据，并把各种原始数据做成表格和图表（如下）：
看到了大部分用户仍然选择不排序，实际使用按价格、按销量排序的用户占比非常少，因此小君在报告中写下：
分析结论：根据数据统计，新增产品功能点的用户使用率不高，这个功能效果很差，还不如不做。
晨晨在接到需求后，没有直接上手做图表，而是先做了这些事情：
• 确定需求分析目的——数据分析的目的，是为了评估新功能的效果，而新功能目的是提升转化率；
• 数据提取——找相关部门获取浏览、下单转化等关联数据；
• 数据清洗——处理异常数据，最后得出以下图表：
晨晨发现，虽然使用新功能的用户占比很低，但是未使用新功能的用户总转化率大约只有35%，而使用按价格排序转化率在60%左右，按销量排序转化率在50%左右，都比没有使用排序功能的用户转化率高很多。
因此，她得出的结论是：增加的排序功能，能够提高转化率的，但是目前的功能使用率太低，下一步的工作是需要加强用户引导，提高使用率。
看到没有，同样一套数据，不同的人可以得出不同的结论。
擅长数据分析的人，更能够深刻理解数据的含义，能从数据分析中发现业务存在的不明显问题，并且提出有价值的意见和建议。
所以，对于初阶的产品、运营同学来说，掌握系统的数据分析知识很重要！不仅可以帮你快速找到数据问题来源，还能让作为新人的你，在上手工作时做到这3件事：
1.深度理解业务，明白数据指标对业务的真实含义，并且能够及时从数据中发现业务问题和机会；
2.能够使用Excel完成基本的数据分析操作，数据导入、数据拆分与合并、数据清洗、数据转化等；
3.能独立撰写不同业务场景下的数据报告，做产品调研、评估渠道推广效果、投入产出比等；
这一次，我们为你邀请到了业内资深数据分析师、滴滴策略运营经理@Mani老师，发起《15天入门互联网数据分析》学习计划，从真实大厂案例出发，带你系统掌握入门级的数据分析流程和方法。
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