作者:闫鹏 未经授权,不得转载
作为产品运营人员，数据分析是为了解决问题，不要为了分析而分析。
也就是说：
1、要带着问题去分析数据，而不是从海量数据中找问题。（后者是该数据分析师做的数据挖掘工作）
所谓带着问题是指在拿到数据前做出预设：
正常情况下数据应该在什么范围内？
现在情况出现异常或与预期不符，那么预测现在数据在什么区间范围？预测其原因是什么？
如果数据高于/等于/低于某个值将说明什么问题？
带着这些问题再去查询、处理、对比、分析数据，效果会好很多。
而相反，拿到数据结果之后再去找原因，就很有可能陷入咋说咋有理的坑中，也难以提升分析预测能力。
2、简化问题
数据分析说简单很简单，说复杂很复杂。
简单来说，数据分析就是各种拆分、组合、对比数据，然后发现问题、解决问题、预测问题、预防问题。
到这种程度其实并不需要熟悉什么统计学模型与工具，熟悉SQL+Excel就够了，已然可以解决80%的问题。
当然，每种简单的方法也可以用复杂的模型来代替，这样可以另他人“刮目相待”。