从其他文章中整理了一些资料，自己总结了一些文章的内容，写了此笔记，作为数据分析学习的资料，以便更快学习数据分析。
1.数据分析指标和方法：
1.1数据分析指标
1.好的数据分析指标特性是什么？
具有比较性 简单易懂 比率 具有指示作用，能够指导我们改变行为。
数据指标之间具有耦合性（比如：转化率+购买所需时间，可以看出现金流信息；病毒式传播系数+病毒传播周期影响产品的普及率）
2.数据分析指标的几种分类：
定性指标和量化指标
定量（量化）数据：通常是我们追踪和衡量的数字。通常用作回答“是什么”和“多少”。
定性数据：是杂乱、主观、不精确的，极难量化。通常用作回答“为什么”。
虚荣指标和可付诸行动的指标
虚荣性指标：通常对企业发展不起指示作用，无太大的意义。
可付诸行动指标：依据此指标，可引导或指示企业的行为。比如：活跃用户占总用户数的百分比或单位时间内新用户数（新用户增速）。
8个需要提防的虚荣指标：
点击量VS点击人数；页面浏览量（PV）VS页面访问数（UV）；访问量；独立访客数；粉丝/好友/赞的数量；网站停留时间/浏览页面数；下载量；收到的用户邮件地址数量（或客户联系方式）等
探索性指标和报告性指标
探索性指标是推测性的，提供原本不为所知的洞见，帮助你在商业竞争中取得先手优势。
报告性指标则让你时刻对公司的日常运营、管理性活动保持信息通畅、步调一致。
先见性指标和后见性指标
先见性指标用于预言未来，如销售漏斗中的潜客数。
后见性指标则用于解释过去，如流失率。
相关性指标和因果性指标
如果两个指标总是一同变化，则说明它们是相关的；如果其中一个指标可以导致另一个指标的变化，则它们之间具有因果关系。
3.测试或验证方法
主要方法：市场细分、同期群分析、A/B测试、多变量测试、访谈等
市场细分：细分市场是指一群有共同特征的人。将使用方法将客户群体按照共同特征分群，再比较不同客户群体的差异。
同期群分析：比较相似群体随时间的变化。按照客户的进入时间组成群组，按照不同群组随时间变化而变化，主要可用于分析营收、流失率、口碑病毒的传播、客户支持成本等。
A/B测试：与同期群形成方法相反，是比较不同群体横向分析的方法。比如对群体1采用A，对群体2采用B，以此进行分析。而多变量测试：则与A/B测试相比则是多了分析的因子。
访谈技巧：
*访谈脚本：1.简要的为访谈流程做好准备（表明访谈目的）2.通过人口统计资料检测客户群体（受访者个人信息，了解访谈对象代表的细分市场）3.通过讲故事设置问题情境4.让受访者对问题排序来检测问题。比如让受访者选择回答顺序，问是否存在你未曾提及的其他问题5.检验解决方案。此步不需要脚本，先问问题再让受访者对解决方案发表意见，发表让受访者畅所欲言6.在受访结束前提一些要求。
*注意事项：
1.不要表明自己的意图
--避免带有倾向性的措辞。
--开放性问题设置，给与受访者自由发挥的机会。
--避免先入为主。在访谈之前少说话，避免让受访者了解，以便迎合你的答案。
--降低源于访谈者的外表带来的社会暗示。比如受访时，你的表情，语气，坐姿...
2.保证问题的真实性
方法之一：就是使受访者感到不自在。比如“不要直接问你愿意使用此产品吗？而是直接问客户是否愿意付费或预付款等”
方法二：可要求其模仿自己朋友的所作所为，比如他的朋友....
3.刨根问底， 多问几个为什么
4.寻找其他蛛丝马迹，关注受访者的非语言行为
5.注意区分聚合性和发散性访谈问题：需要在两种访谈方法之间寻找平衡。
*聚合性方法：
---现象：受到指引与关注，并试图量化问题的紧迫性和普遍性。比如阿什·莫瑞亚框架中：结合故事情景提问的访谈，并要求受访者针对问题的重要程度进行排序。
--弊端：局限受访者，过分关注某些自以为的重要问题，而忽略了对受访者而言更加重要的问题。
--目的：为将来的行动设定更为明确的方向
*发散性访谈：
--现象：提问时，并没有要求受访者就某些问题排序。而您验证问题，是通过受访者提及此类问题的次数来判断的，以此验证访谈的成功与否。
--目的：扩大可用于解决方案的搜索范围
--弊端：关注点太广，太多，而无法针对问题给与清晰的行动路线。
4.常见的数据分析框架
框架作用：帮助我们理解创业及创业不同阶段所经历的变化，并帮助创业公司获取客户和创造营收。每一套框架都有一系统值得关注的数据指标和领域。
A.海盗指标AARRR
B.增长引擎说
C.精益创业画布
D.创业增长金字塔
F.精益数据分析
2.企业的数据分析
2.1第一关键指标
第一关键指标OMTM，是指一个在当前阶段高于一切、需要你集中全部注意力的数字。OMTM存在的四大理由：1.它回答了现阶段最重要的问题 2.它促使你得出初始（区别成败的）基线并建立清晰的目标。 3.它关注的是整个公司层面的健康 4.它鼓励一种实验文化。
怎么去建立这个OMTM成功标准呢？可以从两个方面考虑：
1.商业模式（某一指标达到多少才能使商业模式成功）
2.行业的一些正常值/理想值作为参考
2.2企业的商业模式
企业赚钱的方式决定了企业所关注的指标。企业所在的商业领域/赚钱的方式等决定企业的商业模式。互联网的商业模式共性问题：
1.他们的目标都是增长。
2.增长源泉需要增长引擎（黏着/病毒/付费增长）中的一个。
无论是哪个商业模式，追求的是增长最大化。可口可乐首席营销塞尔希奥·奇曼：“营销就是更频繁地向更多的人销售更多的商品，从而更有效的赚到更多的钱”。“更频繁/更多人/更多商品/更多钱/更有效率”都能帮助企业增长。
2.3互联网企业常见的商业模式及分析指标
以下图表摘自其他读书笔记，仅作分享使用
3.精益数据分析
移情
创业企业在移情阶段关键是找到一个有价值的问题，并能确定问题，针对问题出具最小可行性方案。以下几点帮助我们找到问题，并确定问题：
1如何发现值得解决的问题？
---问题的发现源于聆听，不要忽略别人反馈的问题。而有时候，你无须发现问题，而应首先找到创业的理由。（有时候，我们知道的是一个解决方案，但是我们需要知道为什么要怎么做）
2找到需要解决的问题
----精益创业的第一阶段旨在判断问题是否足以让足够多的人感到困扰，以及了解目前是如何试图解决这个问题的（竞争对手）的方法。
三个关键：
a.问题足以让人感到困惑。（问题是一个核心痛点，人们迫切希望解决问题）
b.有足够多的人感到困惑。（问题困扰的人足够多，客户群体足够大）
c.他们已在试图解决这一问题。（竞争对手是如何解决此问题的）
d.有时候，人们不知道这些问题的存在。
3数据分析验证问题
a.应利用定性指标检测“所发现的问题时都值得付诸行动（是否是痛点）”
——解决方法 =与潜客 访谈
4怎么解决问题
a.如何知道问题足够让人困惑？
--评分法
b.人们目前是如何解决问题？
值得解决的问题，有许多人正在试图或曾经试图解决过它。这部分非访谈数据，也是可以作为验证的数据
c.有足够多的人在乎这一问题吗？
单一的客户无法代表市场，两种方法用于检验：自下而上（从很大的数据开始拆分）或自上而下（从很小的数据开始演绎）
d.如何能让人们知道问题的存在？
以下方法可能：1.给出原型；2.做出简单模型，受访者是如何在无人指导下与你的理念进行交互的；3.是否愿意付钱；4.观察他们怎么理解此问题，以及如何向朋友传递信息的；5.请他们推荐给你其他可能在乎该问题的人
黏性
黏性阶段有几个关键问题：
1.证明最小化可行性产品具有黏性
黏着用户的表现不是表象的，还要有证据证明您的产品正在逐步成为用户生活中必不可少的且难以取代的部分，-----这就是产品的黏性，而产品的核心功能需要能实现这一价值，保证用户的频繁使用和功能的成功应用。
怎么证明？需要证明的两件事：
a.人们是否在如你所料的使用着产品？
b.人们是否从你的产品中得到了足够多的价值？
2.迭代最小化可行性产品保持黏性。
最小可行性产品是一个过程，需要多次迭代才能把关注点转移到最小可行化产品的用户获取上。
如何迭代？迭代过程中的核心目标：是提高跟踪的核心指标。
3.证明黏性的指标：留存率
开发功能前的7问，保证功能能够提升产品黏性，提高客户留存率。
7问：
a.这个功能有什么帮助？（解决什么问题）
b.你能衡量这个功能的效果吗？（带来什么价值）
c.功能开发要多久（开发成本）
d.这一功能是否会使产品变得太过复杂？（用户学习成本）
e.这个功能带来的多大的风险？（其他额外的成本）
f.这项新功能有多创新？（是否创新）
g.用户他们想要什么？（是否与用户反馈一致）
4.合理处理用户反馈，加强黏性
因客户的心智模式不同、他们对产品的期望和使用环境等因素不同，可能导致用户的反馈会与我们存在偏见。用户通常反馈问题，只会反馈问题，而会忽视问题背后其他的影响因素，所以需要我们综合考虑。比如：客户希望看到美国的电视节目，但是却忽视了外汇、审查、版权授权等复杂性。
5.如何提升处理用户的反馈(let feedback never useless)：
1.提前计划好测试，并在测试前明确自己究竟想要知道什么：即明确自己的目标。
2.选择特定的交谈对象：即多听不同角色客户的意见，综合考虑。
3.在收集数据时开始评审结果。
病毒性
进入病毒阶段后，即可重点关注用户的获取与增长，但同时也要留意产品的黏性。
1.三种传播方式
原生病毒性：根植与产品内部，作为产品的使用功能而存在。比如分享功能等
人工病毒性：一种迫于外力存在，往往根植与一套奖励系统，比如分享奖励
口碑病毒：源自于满意用户的交谈，与你的产品或服务无关。口碑适用于多类产品，不仅仅只是互联网产品，受多方面因素的影响，比如品牌形象、服务或产品等，是客户对你的印象。
2.病毒性阶段指标
A.病毒传播系数的计算
邀请率=发出的邀请数 / 现有用户数
邀请接受率=新注册用户数或新用户数/总邀请数
病毒传播系数=邀请率/邀请接受率
B.病毒传播周期：从新用户使用网站到成功邀请他人加入的周期
C.邀请量：发出的邀请数量
3.打造病毒式传播模式——黑客式营销
黑客式营销是一种用于形容数据驱动游击式营销的流行说法，并依赖于一定的深入了解，即：企业各部分是如何相关联的，以及客户体验的调整所带来的影响。主要包括以下几方面：
a.通过试验找到一个可在用户生命周期早期开始测量的指标或利用手头数据分析优秀用户的共同点。
b.了解这一指标是如何与某关键性商业指标相关联的
c.基于今日测得的早期指标，为这一目标建立预测模型
d.更改当前用户体验，以达到明天的商业目的，并假设当前指标会改变明日的目标。
4.黑客式营销的关键在于找到---早期先行指标
先行指标的特征：
a.往往与社交、内容创作或回访率联系在一起 b.先行指标与商业模式的某部分相联系（如用户数、病毒传播系数等）c.该指标出现在用户生命周期的早期或转化漏斗的上游 d.是一种预测指标。e.相关性先行指标会告诉未来 d.因果性指标可扭转乾坤。
营收
1.营收阶段的关注指标：客户的终身价值>客户获取成本：即用户获取成本应少于最终营收。平衡客户获取成本、营收、现金流是许多商业模式运转的关键，主要是平衡银行里的起始资金、每月客户获取成本、用户带来的营收、用户流失率。
2.营收阶段良好的产品，大多是产品-市场比较契合的产品，以下是帮助市场和产品寻求契合点的方向：
重新审视旧有假设，假设场景是否解决客户的痛点需求等。
开启排除模式，了解各种市场和商业模式的机制，排除部分商业模式。
深入研究，深入研究潜在市场和可能的商业模式。
寻找相似性，在市场上针对相同特征，寻找市场的共性点。
规模化
1.规模化阶段的指标应该侧重于所处所处生态系统的健康程度，以及进入新市场的能力。
2.注重薪酬、API流量、渠道关系和竞争者等
3.清楚自己是注重效率还是差异化
4.关注多个指标，为多个指标建立层级关系，并使策略、战术、执行与公司的长期目标一致。