数据行业
中国IDC圈5月12日报道，网上有个故事很有趣，说3个人去投宿,一晚30元.三个人每人掏了10元凑够30元交给了老板. 後来老板说今天优惠只要25元就够了,拿出5元命令服务生退还给他们, 服务生偷偷藏起了2元, 然后,把剩下的3元钱分给了那三个人,每人分到1元.这样,一开始每人掏了10元,现在又退回1元,也就是10-1=9,每人只花了9元钱, 3个人每人9元,3 X 9 = 27 元 + 服务生藏起的2元=29元，还有一元钱去了哪里?
猛地一看，合情合理，并且陷入思维陷阱。可仔细一琢磨，发现了问题，最大的问题是逻辑混乱和偷换概念。服务生获取的2元包含在三人支出的27元内，通过偷换支出的概念来企图建立30=3*9+2+1的伪等式，造成1元“离奇丢失”的假象。
我这里提供了两种思维方式来帮助大家梳理思路，还原事情本质。
1、按照金钱流的方向分析
按照金钱的流向，三个房客共流出了30元，在流通过程中，老板获得25元，服务生获得2元，最终还剩余3元流回到房客手中，满足30=25+2+3*1等式。
2、按照财务上的收入和支出思路
无需考虑中间的各种过程，从财务支出端看，3个房客支出27元;从收入获取端看，其中老板获得25元，服务生获得2元，27=25+2，等式成立。
数据分析是产品经理重要的一项技能，几乎所有的产品需求的出发点都是基于数据分析。产品的功能逻辑越复杂，用户量越大，决策对数据的依赖程度越大。以上两种方法也是数据分析常用的两种方法，第一种是基于用户路径的数据分析，针对用户在各个步骤的行为分析，包括操作、流失和停留时长，对产品或服务进行优化改进;第二种常常用来对节点定位，进行转化率、占比等数据的分析。
那么作为一个产品经理，在数据分析方面要重点关注那几点呢?我自己对数据方面接触的相对比较多，分享几点自己的心得。
数据目标明确
目标明确是产品经理在做所有事情必须要考虑清楚的事情，不仅仅指数据。考虑清楚产品最重要满足了用户那些需求，项目在某个节点需要达成怎样的目标，具体在数据分析方面，就是考虑清楚数据的目的是什么。
在张嘴麻烦开发进行手动查询数据前(大部分公司的后台只有普通的常规性的数据，一些详细的数据一般需要手动查询和导出)，产品经理一定要想清楚自己想要从这份数据中得到怎样的结果。无论是了解产品截止到目前为止的累计用户数等了解性质的数据查询，或是为了分析付费转化率低原因等探索性质的问题分析，一定要带着目的去获取数据。
数据定义清楚
在清楚了目的之后，对需要的关键数据已然心中有数，这时要对关键数据的定义清楚，这里的清楚包含两部分：
1、清楚上报机制
要清楚自己的数据是从客户端还是底层上报至服务器，上报的节点是什么，是否只在wifi状态下上报，在本地的字段保存有效期是多久，丢失的可能性有多大。了解数据上报机制能否方便产品经理更好的理解产品，对原始数据的准确率心中有底。
2、明确指标定义
产品经理要明确各项统计数据的详细定义。拿常见的数据指标活跃用户来说，不同的产品有不同的定义，比如MIUI可能吧联网定义为活跃，而迅雷把有下载行为(新建、暂停、删除、下载完成等)定义为活跃，淘宝可能吧有购买行为定义为(有效)活跃用户。
明确指标定义是数据统计分析的前提，如果对数据指标不清楚，那数据分析也就无从谈起了。
数据分析
数据基本正确的情况下，对目的的分析一般有两类：