数据分析从来不是一句话能讲清楚的事情
1. 明确业务/产品背景在我上面的问题里，问题背景就是这是一个是什么类型的APP。一个卖奶茶的，和一个送盒饭的肯定不一样。即使是社交，陌陌和微信也不一样。在弄清楚问题是什么之前，不要轻易开始分析。知乎的起手式用在这里颇为恰当：不问是不是就问为什么都是耍流氓。
2. 了解业务/产品逻辑
确定了是什么类型的问题时，接下来就要了解产品或业务背后的逻辑。这就需要提到哪位面试的同学提到的“推送消息打开率”和“广告点击率”。无疑，这两个指标错得离谱，除非是以推送为生的APP，才会考虑观察推送这个指标，如「即刻」。
指标需要契合产品本身的情况。以微信为例，即使目前功能如此庞杂，最本质的定位还是 IM 通讯软件。那么消息人均发送数就是一个很关键的指标。与之相称的还有人均好友数量，每日打开次数等等。具体哪三个，还要经过第三步确认。
3. 确定业务/产品阶段
仍然以微信为例。在每个版本迭代，每个功能推出时，团队最关心的指标都会有相应的变化。如推出摇一摇后，需要看有多少人在寂寞的“嚓嚓嚓”….美团外卖早期疯狂扩张时，核心指标就是订单数。到后期市场领先地位确定后，转而开始关注订单额和补贴率，也是同个道理。
4. The Last
车品觉老师在面试数据分析师 时，会问他们一个问题：如果你是一个知名电商公司的CEO，而现在是周一早上九点，你需要提供三个指标告诉我过去一周的运营情况，让我可以踏实下来，请问这三个指标是什么？很多人会说是GMV，转化率等，但忽略了周维度和时间阶段，也忽略了“知名电商公司”和什么是“踏实”。在“618”和“双11”的一周，奶茶东想看的内容肯定是有出入的。
界定问题，并系统地思考问题的背景，逻辑和阶段，并不只是一个面试技巧，在日常的工作中也经常会遇到。希望这些思考能给大家一些启发。
End.
作者：陈新涛 （中国统计网特邀认证作者）
来源：微信公众号三生石 原文链接：http://www.itongji.cn/cms/article/articledetails?articleid=4911
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