你做不好数据分析，可能是被这3个问题禁锢住了！
“数据分析”是近年来大家提到比较多的热频词汇。互联网发展到今天，已经从增量市场变为了存量市场，这也就意味着试错成本变高，企业开始对精益化运营要求越来越高。
以产品岗为例，产品的每一次迭代都是需要评估效果的。这就需要产品经理复盘每日的数据情况，监测异常，用数据验证产品功能的好与不好，以此调整功能、撰写需求。
设计产品时，需要用数据来分析用户行为，挖掘用户需求；产品诞生后，还要用数据监测用户行为、测试产品功能，促进产品迭代。
运营和市场也是和数据打交道最频繁的，活动的引流拉新、转化效果，渠道的质量评估，其实都要通过数据来判断，从数据中发现问题，优化决策，从而提升运营效率，驱动增长。
活动上线前，需要做A/B测试，通过数据反馈结果，验证活动是否符合预期；活动上线后，还要分析实时数据，调整推广节奏和推广动作，来提升活动效果。
与其说产品、运营需要懂数据，不如说他们需要学会「用」数据。
尽管数据分析如此重要，可实际工作中，大多数初阶产品、运营都只是停留在“假装”看数据的阶段，大部分的分析其实都是在找表面原因。
比如做活动运营在不同渠道同时上线了一个活动，但转化率太低，怎么办？
很多小伙伴都是先人肉把不同渠道的数据统计下来，然后表面上看一下，如果数据明显偏高，说明这个渠道效果不错，如果数据太小，则直接断定这个渠道无效。
可具体每个渠道的拉新能力、首单成本、留存成本、复购率、具体的ROI等就不得而知了。
但是大家心里都明白，这样浮于表面，假装在分析数据，只能勉强应付领导，根本不能发现问题的本质，更别说提出解决方案。
当然，不是我们不想好好分析数据，而是真的“力不从心”，找不到头绪，不知道该如何去分析数据。
而且在具体实操中，很多同学都会遇到这3个问题：
接触的数据量多且杂，难抓住关键指标。
对比数据后不知从何角度去提供策略建议，难驱动运营优化。
使用Excel操作耗费大量时间，记录数据耗费大量时间。
如果你也有这样的困扰，却不知道从何学起，别担心！
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