#增长黑客 03：精益数据分析：基本分析技术 | 干货

        Hi，欢迎来到增长黑客第3期，这篇文章来自我阿利斯泰尔克罗尔《精益数据分析》的读书笔记，现在的日常工作也与数据息息相关，所以会谈一谈作为数学小白，从0到1实践数据分析的一些感想~

数据（量化）的重要性

        无论想法多么有说服力，都经不住数据的严格考验。数据分析对创业者的谎言起着必要的制衡作用。

        数据分析法是初创企业成功的基石。你可以从中得知运营初期企业行使的哪些手段行之有效，又该如何在资金耗尽前进行迭代，以找到合适的产品和市场。

        管理学大师、作家彼得·德鲁克有一句名言：“ 你无法衡量的东西，你也无法管理 ”。一个起承转合，能吊起听者胃口的故事固然有吸引力，对于个人，在创业、职场上抑或是自我管理，底层逻辑却显得更为重要些。如果不经过数据验证或者试验就贸然推进项目，会带来资源上的浪费。

好的数据指标衡量标准

        比较性的。如果能比较某数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现，你可以更好地洞察产品的实际走向。“本周的用户转化率比上周高”显然比“转化率为2％”更有意义。

        好的数据指标是简单易懂的。如果人们不能很容易地记住或讨论某指标，那么通过改变它来改变公司的作为会十分困难。

        好的数据指标是一个比率。会计和金融分析师仅需迅速查看几个比率就能对一个公司的基本状况做出判断。你也需要几个这样的比率来为自己的创业公司打分。

        我们再来复习一下“指标”这个词，在百度中，它的释义是 “zhǐ biāo，意思是衡量目标的方法；预期中打算达到的指数、规格、标准，一般用数据表示。”

上篇文章我们已经介绍过北极星指标，指标它是一种方法，用来衡量预期。这意味着工作是以指标为向导推进的。那么这样一个工具性质的数据，我们当然希望它好用易用，有指向性且易于理解啦。

五大数据指标

        定性指标与量化指标：定性指标通常是非结构化的、经验性的、揭示性的、难以归类的；量化指标则涉及很多数值和统计数据，提供可靠的量化结果，但缺乏直观的洞察。

        虚荣指标与可付诸行动的指标：虚荣指标看上去很美，让你感觉良好，却不能为你带来丝毫改变。相反，可付诸行动的指标可以帮你遴选出一个行动方案，从而指导你的商业行为。8个创业公司需要警惕的虚荣指标：点击量、页面浏览量（PV值）、访问量、独立访客数、粉丝/好友/赞的数量、网站停留时间（time on site）/浏览页数（number of pages）、收集到的用户邮件地址数量、下载量。

        探索性指标与报告性指标：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。

        先见性指标与后见性指标：先见性指标用于预言未来；后见性指标则用于解释过去，并且做出补救。相比之下，我们更喜欢先见性指标，因为你在得知数据后尚有时间去应对——未雨绸缪，有备无患。

        相关性指标与因果性指标：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。如果你发现你能控制的事（比如播放什么样的广告）和你希望发生的事（比如营收）之间存在因果关系，那么恭喜你，你已拥有了改变未来的能力。

市场细分、同期群分析、A/B测试和多变量分析

        市场细分：一群拥有某种共同特征的人

        同期群分析：纵向研究：比较的是相似群体随时间的变化

        A/B测试和多变量分析：横向研究指在同一时间段对不同被试群体提供不同的体验