有了数据，产品不一定能做的好，因为数据可能在骗人！
没有数据，产品也有可能做的好，因为你可能是幸运儿！
这两句话读起来似乎很拗口，但是却真实反应出数据对一个互联网产品的重要性，同时也告戒我们要慎重的对待数据。
一个产品的数据和数据分析到底能给我们带来什么呢？
以下是一些浅见！
1、能让我们了解产品现状：
（1）每个产品都有指标性数据，如：用户数、登陆用户数、会员数、PV、UV、帖子数、视频数等等，当然根据产品的不同，对指标性数据的定义会不同；这些数据会从整体上告诉你，这个产品目前是一个什么状况；
（2）其次在指标性数据之后，还有一些特征性数据可以让你，更详细的了解产品，如：用户的年龄和性别分布、用户的活跃度比例、帖子的类型分布、用户搜索的关注点是什么、PV的内容类别分布等；
通过这些数据我们能做到就是了解这个产品的基本面，仅此而已；其实对我们真正做产品的帮助不是很大，虽然很重要。
2、能让我们了解趋势：
除了指标性数据和特征性数据之外，我们会经常用到变化数据，如：一个月或几个月里整个站点PV的变化、或者某个功能的PV变化、登陆用户数的变化、内容分布的变化等，通过变化曲线图，我们会发现，产品正走向良性发展，还是走向低谷！
趋势数据带给我们一个很重要的信息：产品的发展是否健康，是否朝着我们预期的方向在发展。通过趋势数据分析我们很容易发现产品是否有问题，是否存在不足，但趋势分析是不能让我们清楚问题具体在哪里，和解决办法的。
3、能帮助我们发现问题所在：
在进一步数据分析后，我们会发现针对某个功能的数据分析，以及某个功能的上下游关系分析，会让我们更清楚的知道产品，那些环节是重要的，哪些环节是有问题的，比如：
（1）针对产品新增的功能的分析，我们可以观察使用这个功能的用户的变化，来判断这个功能是否受欢迎；观察这个功能页面的用户来源和去向页面，来判断这个功能，给产品带来了多大价值，或者在整个产品的各环节中，占到了什么样的比例。再结合功能的使用趋势，可以决定我们是否要加大对其的投入，或改善他没有达到我们预期的方面；
（2）针对产品用户体验流程的数据分析，你还会发现，用户是如何到达，我们的最核心内容页面的，这个流程的分布，会对我们改善流程提供借鉴。
这个时候，我们就已经从认识产品，到利用数据来改善产品了！这个才是数据分析的核心价值所在！
4、能帮助我们认清用户：
这个也是数据分析的核心价值所在。
我们会发现，其实我们是可以挖掘到用户的行为数据的，比如：用户喜欢看什么样的内容、用户喜欢什么样的互动方式，用户点击页面的热度分析等，这些会从更深一个层次完善我们的产品，从产品设计的角度，给用户提供更个性化的东西。当然这里的技术难度相应也会更高！
我们常说用数据说话，实际上做到的人并不多，而真正灵活应用的就更少了。
举个小例子，当一个新功能推出后，自我感觉还比较良好，这时突然收到用户投诉，说这个功能不好用，怎么办？是直接按照用户改呢，还是置之不理？
建议是：
1、收集看这样反馈的人有多少？都是什么样的人（背景）？他们为什么觉得不好用，是个人习惯还是确实存在体验漏洞？
2、到后台好好的看看数据，这个功能的使用情况，有可能观察2天，看数据的变化情况和用户的反馈情况。
最后再综合的做判断，通过深入的了解和抓住真实的用户数据，才不容易被数据所蒙蔽。
一个产品的数据和数据分析到底能给我们带来什么呢？
以下是一些浅见！
1、能让我们了解产品现状：
（1）每个产品都有指标性数据，如：用户数、登陆用户数、会员数、PV、UV、帖子数、视频数等等，当然根据产品的不同，对指标性数据的定义会不同；这些数据会从整体上告诉你，这个产品目前是一个什么状况；
（2）其次在指标性数据之后，还有一些特征性数据可以让你，更详细的了解产品，如：用户的年龄和性别分布、用户的活跃度比例、帖子的类型分布、用户搜索的关注点是什么、PV的内容类别分布等；
通过这些数据我们能做到就是了解这个产品的基本面，仅此而已；其实对我们真正做产品的帮助不是很大，虽然很重要。
2、能让我们了解趋势：
除了指标性数据和特征性数据之外，我们会经常用到变化数据，如：一个月或几个月里整个站点PV的变化、或者某个功能的PV变化、登陆用户数的变化、内容分布的变化等，通过变化曲线图，我们会发现，产品正走向良性发展，还是走向低谷！
趋势数据带给我们一个很重要的信息：产品的发展是否健康，是否朝着我们预期的方向在发展。通过趋势数据分析我们很容易发现产品是否有问题，是否存在不足，但趋势分析是不能让我们清楚问题具体在哪里，和解决办法的。
3、能帮助我们发现问题所在：
在进一步数据分析后，我们会发现针对某个功能的数据分析，以及某个功能的上下游关系分析，会让我们更清楚的知道产品，那些环节是重要的，哪些环节是有问题的，比如：
（1）针对产品新增的功能的分析，我们可以观察使用这个功能的用户的变化，来判断这个功能是否受欢迎；观察这个功能页面的用户来源和去向页面，来判断这个功能，给产品带来了多大价值，或者在整个产品的各环节中，占到了什么样的比例。再结合功能的使用趋势，可以决定我们是否要加大对其的投入，或改善他没有达到我们预期的方面；
（2）针对产品用户体验流程的数据分析，你还会发现，用户是如何到达，我们的最核心内容页面的，这个流程的分布，会对我们改善流程提供借鉴。
这个时候，我们就已经从认识产品，到利用数据来改善产品了！这个才是数据分析的核心价值所在！
4、能帮助我们认清用户：
这个也是数据分析的核心价值所在。
我们会发现，其实我们是可以挖掘到用户的行为数据的，比如：用户喜欢看什么样的内容、用户喜欢什么样的互动方式，用户点击页面的热度分析等，这些会从更深一个层次完善我们的产品，从产品设计的角度，给用户提供更个性化的东西。当然这里的技术难度相应也会更高！
我们常说用数据说话，实际上做到的人并不多，而真正灵活应用的就更少了。
举个小例子，当一个新功能推出后，自我感觉还比较良好，这时突然收到用户投诉，说这个功能不好用，怎么办？是直接按照用户改呢，还是置之不理？
建议是：
1、收集看这样反馈的人有多少？都是什么样的人（背景）？他们为什么觉得不好用，是个人习惯还是确实存在体验漏洞？
2、到后台好好的看看数据，这个功能的使用情况，有可能观察2天，看数据的变化情况和用户的反馈情况。
最后再综合的做判断，通过深入的了解和抓住真实的用户数据，才不容易被数据所蒙蔽。
