数据分析的前世今生

荒芜期

  本人做公司产品数据分析有些时间了，在此做些总结与拓新，老生常谈数据分析到底干什么呢？笼统的说，不同岗位关心不同的数据，如同盲人摸象，带有一些模糊的色彩。其实我一个人在整这方面的东西，会权衡很多东西，不可能跟别的公司的数据团队，平铺很多东西。以目前的情况来说，面向市场挖掘信息，帮助市场，反哺产品。

  行业中关于这方面的认知，越来越明确了，比如现在的首席增长官(CGO)，用户增长设计(UGD)都是为了数据驱动而延伸出来的岗位，两个岗位方法论不同，最后结果殊途同归。具体情况不展开了，有兴趣的可以查查。

 

开辟期

  其实在行业中对我这类人是有定位，是做大数据基础服务的，然后由于公司缺少团队，所以会拓展做些的别的东西。开始做数据分析，从基础数据服务出发，在公司搭建一些环境，测试贯通一些数据流程，采集护世界(NT)产品的数据（不同数据源），整理一个数据仓库，方便后续不同的方案施行。

 

探索期

  开始在投石问路，首先护世界(NT)产品的商业模式是Saas+移动应用，我是根据这个情况整理出一些模块数据，后来不断再延伸，整理一些活跃度（观测使用情况），环比（增长情况）等等。这些都是基础数据的层次，目前来看对于产品帮助有两点：1.做新需求，2.模块使用情况。

  然后理解加深，提出用户分层，新用户=新普通用户+新管理员，新用户的定义是在这个时间阶段内第一次使用模块功能，关注管理员的行为，期望新用户在周期内增长。根据这个情况提供精益闭环模型，改变模块，提升新用户增长。

根据这个流程，实现整理出概况数据指标，有活跃医院，各个模块的新老用户，对应资源库，新老医院等等。目前来看优点：1.对于模块用户有了更好的认知，以便后续加深挖掘。2.产品行为更好的量化起来。3.更好的重构模块。缺点：1.缺少人才。2.根据公司产品发展情况，这三年左右可以通过以新用户为准的指标去加深完成闭环，往后就不好去模块重构了。3.拓扑的方面比较广，带有不确定性。

  最后我的目光不断从底层，慢慢前移面向市场，听听市场讲课。最近我研究出新的方案，公司NT产品刚开始分试用期，试用期管理员分层，其实普通用户对于pc端影响不大。关注管理员带动能更好的增长模式使用情况。

现在由于app端，pc端的使用情况，其实在二三线城市不断在下移，它的多样性更加丰富，总结特点，发现相似性，提出更好决策，帮助市场，反哺产品，目前正在调研阶段。

 

总结

  这是到现在探索和实现阶段，不断的参悟、不断的放下、不断的完善、慢慢会有所修为。