随着数据分析这两年的火热，作为产品/运营不懂点数据分析，特别是在供需市场趋于平衡甚至过于饱和的情况下，如何让自己的产品脱颖而出，获得更大的用户增长？如何做好一次运营活动？……   最近在学习一些数据分析方法，结合自己的一些心得，梳理出以下数据分析文章，读完本文大概需要8-10分钟。   一、什么是数据分析   数据分析是指用适当的统计方法对收集来的数据进行分析，以求最大化的发挥数据的价值。数据如同金钱一样，本身并没有太多的价值，而正是由于使用分析方法的存在，利用分析方法来得出一定的结论与发现问题，从而挖掘其巨大的价值。   二、为什么要做数据分析   很多时候，VC投资需要看数据，做投资决策；公司产品/运营需要做迭代的依据… 数据需求的可能会来自多个方面，总体而言，数据分析的原因主要有以下四种：   1、驱动产品迭代 用户使用产品的真实轨迹是怎样的？为什么他们会这么做，有没有更简便的流程，以帮助我们作出优化决策？也可以分析产品过往的数据，来洞悉问题，驱动有目标的产品迭代。   2、深度需求分析 对用户所处马斯诺几个层面的需求，用数据来支撑；对交互需求，用数据佐证；对公司层面的需求，通过数据验证合理性。   3、驱动运营决策 产品新功能上线后效果怎么样？新功能的用户活跃度、用户留存率的变化？A方案和B方案哪个更好？诸如此类的问题，评判一个问题的好坏，比较可靠的恐怕就是数据了。感性的定义很多时候往往会产生大量的不必要的争执。   4、驱动运营决策 针对商业机会的评估，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。一个新市场是否值得介入？一个新项目是否值得投资？是否可以收购某公司等等？ 三、如何做数据分析  

viri.png   1、数据采集   原则1：全量而非抽样   采集多种数据