《精益数据分析》读书笔记

从工作开始一直会听到要数据驱动，数据sense，拿数据来证明你的结论，然后自己也会跟着说要数据驱动，可是要怎么做呢？运行一下SQL捞出一些数据是数据驱动吗？把数据呈现出来做成报表是吗？

我记得集团老大说过，要的不是数据，而是数据背后的思考，老板也说要多输出观点，只有数据没有意义，通过数据可以发现什么问题，来指导你接下来一步的行为。

这样说来，其实个人的数据能力还是有所欠缺的，学习下数据能力，《精益数据分析》据说是本不错的书，不管如何先看下，参考下。

如何利用数据更快，更好的创业？

别再欺骗自己了

数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。这些指标与你的商业模式有关，因此十分重要，但是初创公司的关键指标并不容易判定。

对创业公司而言，之所以进行数据分析，是为了资金耗尽之前，找到正确的产品和市场

什么是好的数据指标？

• 好的数据指标是有比较性的。 数据指标在不同的时间段，用户群体和竞争产品之间的表现，可以更好的洞察产品的实际走向。 “本周转化率比上周高”，显然比“转化率为2%”更有意义
• 好的数据指标是简单易懂的。 如果人们不能容易的记住或者讨论指标，那么通过它改变公司的作为会十分困难
• 好的数据指标是一个比率。通过查看几个比率就能对一个公司的基本状况作出判断，你也需要几个这样的比率来为自己的创业公司打分。
  • 比率的可操作性强，是行动的向导。 里程与速度，速度是比率，可以展示形势状态。
  • 比率是天生的比较小指标。 速率可以得知最近是否在加速还是减速
  • 比率适用于各种因素间的相生和相克。 开的越快，里程越多，罚单也越多
• 好的数据指标会改变行为，随着指标的变化，你是否会采取相应的举措

想要找出正确的数据指标，有五点需要牢记：

• 定性指标和量化指标：定量数据回答的是什么，多少。定性数据回答的就是”为什么“，定量数据排斥主管因素，定性数据吸纳主管因素。

  • 收集定性数据需要很多准备工作，提出的问题既要具体，有不能有诱导性，过程中避免被热情感染。准备不充分的客户访谈，可能会得出误导性或者无意义的结论。

• 虚荣指标和可付诸行动的指标：数据驱动决策中，大多只重视”数据“，而很少有公司真正把注意力集中在”驱动决策“上。

  • 如果你有一个数数据，却不知道如何采取行动，那么该数据就是一个虚荣指标。你需要数据揭示信息，指明方向，改进商业模式，决策下一步行动。
  • 可付诸行动的指标，指导试验，学习和迭代。
  • 8个常见的需要防范的虚荣指标：点击量，PV，UV，粉丝/好友/赞的数量，网站停留时间/浏览页数，收集到的用户邮箱数量，下载量。
    • 独立访客说，只能显示多少人访问了网页，却不能告诉这些人在页面做了什么，为什么停留，是否离开了？

• 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，帮助你在商业中取得先手优势。
    • 深入挖掘数据，发现”不知道自己不知道“的事实
  • 报告性指标：适合对公司的日常运营，管理性活动保持信息通畅，步调一致。
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• 先见性指标与后见性指标：先见性指标可用于预测未来，后见性指标能提示问题的所在。

  • 先见性和后见性指标都可以指导行动，只是先见性用于预测将会发生什么，缩短迭代周期，精益求精。

• 相关性指标与因果性指标：发现相关性可以帮助预测未来，发现因果关系可以改变未来。通常因果关系，并不是简单的一对一关系，是很多因素共同作用的结果，但是即便发现部分因果关系也是很有价值的。有时，你只能找到一些相关性，但应永不停止寻找因果性。