做产品数据分析的六点体会

1、有意义的数据极其有必要，这里的有意义指a.精度有意义，精度太高很不必要代价太大精度低了那和没有数据也是一样。b 指向有意义，这个就需要丰富的经验来把握，哪里去获得数据？和谁去比较？能说明什么？这一系列问题能把握住才能称为数据指向有意义。
2、不赞成先有结论再去用数据求证。提出这中说法的人基本上都是用来凑数据的。稍微了解统计思想的就知道，统计的证明是建立在拒绝基础上的，而不是承认假设。不知道有多少人想过没有这是为什么？不展开了。

3、PM的黄埔军校是快消行业（鄙人是搞通讯的，水平差很多），快消行业不用数据说话那简直。。。这里肯定有人说我是搞IT的通讯的B2B的，和快消差很多，我们行业关注的是决策链等等。我要说这都是扯淡，举个例子微软现在的CEO原来就是在宝洁干PM的，所以洗发水和软件本质没啥区别

4、在中国的传统里理数被认为是奇技淫巧之类因此是欠缺的，所以中国人的严谨性群体缺失我敢说坚持数据无用论中90%以上是懒得去搞数据，或者看见的垃圾数据太多已经失去对数据的信赖，但我相信一旦一份逻辑严密数据严谨的数据放在你面前你一定无法忽视。

5、人的辨别能力是有限的，很多数据工作是为了研展你的辩识能力，比如数据挖掘。一堆杂乱的数据对你是毫无用处的，但通过处理就可能告诉你很多你忽略的信息。因此数据挖掘我认为是PM必须具备的职业技能。

补充6、最近看到了一篇讲数据统计方法的文章全文如下，很纠结转不转有点长，但想想来知乎的应该都不怕长的，就转了吧。如果你能搞明白“因果网络”这个关键点那么数据分析就有极有意义的，如果你搞岔了那么数据分析会误入歧途。