大雄背起行囊，你旅途路上的成长驿站

这是第46个驿馆


催更很久，姗姗来迟～近来，确实工作很忙，但这篇文章，耗时一个多月，绝对是把产品、运营、数据所学的都掏空了！

写作不易，变秃了，也更强了。在这里我要厚颜无耻地自吹自擂下：这个数据分析宝典，可能真的是全网分析场景最全、设计最用心、上手最快的一份数据分析实战指南了。觉得不错的亲友们，可以大胆地点赞、转发哈，非常感谢！

吹完，我们接入正题：

听过很多大道理，依然过不好这一生；学过很多知识，依然做不好数据分析。

深以为然！

笔者虽不是正儿八经的人民币玩家，但花钱听课程、买书，绝不含糊的；听时醍醐灌顶，用时根本不行。

思来想去，四个字：不接地气！

谚语：授人以鱼不如授人以渔。推崇的是教授人学习知识的方法，而不是知识。这也可以理解，为啥网络上的文章往往是：理论多于实践。

然而现实情况是：我连鱼是啥都不知道？哪些鱼可以捕，哪些不可以？于是，产生认知偏差，知识断层，再高深的办法，也难以落地。

既讲知识，又讲方法。这次，一次性满足大家“全都要！“的愿望。首先，我们来看下文章目录：
一、前言
1.1 宝典简述
1.2 设计初衷
1.3 如何使用
1.4 适用人群
1.5 导航目录
二、分析目的归类
三、分析方法讲解
四、场景化分析
4.1 分析模版
4.2 分析场景示例
五、结语

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前言概述

1.1 宝典简述
这是一份围绕实际数据分析场景讲解的方法论及效率工具，涵盖产品、运营16个高频分析场景，是互联网人数据分析进阶必不可少的宝典。截图如下：



1.2 设计初衷
以实用性为第一目标，通过提炼产品、运营各类场景数据分析的思路及方法，实现0基础快速上手、拿来即用的效果。

1.3 如何使用
在宝典的表格中，在导航目录找到对应分析场景，明确分析目的，再从分析方法库中找到合适的方法，最后输出数据分析结论。

1.4 适用人群
产品、运营、数据分析人员均可参考，于1-3年的初学者更加合适。

1.5 导航目录
点击导航表格上的分析场景，可以快速找到对应的内容，利用已经设定好的分析框架，展开分析。



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分析目的归类


分析目的归来的意义在于：给每一个分析者，有意识地识别每个分析场景背后的分析目的，相当于指引一个分析大方向，这样分析过程不迷路。


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分析方法讲解


分析方法有很多，作为分析人员，重点是在于分析方法和具体实际场景的快速映射。
下面是最常用的分析方法以及示例，可以把它作为一个小抄，随时翻阅。更详细的解释，也可以看看我之前写的这一篇文章《【文末送礼包】数据分析很痛苦？5类问题、8大方法帮到你》。
 



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场景化分析


场景化分析的差别在于：它是一种面向问题的思维，聚焦工作中的实际分析场景，相比很多方法论，更容易落地、更具指导意义。在这部分，我既讲分析的知识，又讲讲分析的方法。

4.1 分析模版
在整个分析过程中，分析模版是分析的框架，也是分析过程的灵魂。
它会清楚地告诉你，1 2 3 4，先走哪一步？分析背后的目的是啥？思考的闭环是啥？什么方法是合适的？从什么角度切入？最后又该输出什么结论，等等一系列问题。
 

4.2 场景化分析示例
以产品工作中的用户意见收集分析示例。分享这一个小小的工作事项中，产品经理也可以做得更加出彩。

从这个事工作项背后，产品经理的角色就像是流水线中的质检员，什么的问题该忽略，什么样的问题该暴露，是一个筛选者，也是一个把控者，他深刻地影响着后面资源的调度。


数据分析宝典内容展示：一份是excel表格、一份是超长脑图。

这次的整理断断续续花了大概一个月时间。脑图非常长，第一次遇到导出的图片不全；也是跟各位朋友们最用心、最烧脑的一次对话，希望能够帮助到大家。

篇幅有限，场景化分析还有15个没有完全展示出来。感兴趣的朋友，可以加我微信（daxiong704576）了解获取方式。当然，已经是我知识星球的球友可以直接下载，公众号回复：星球 可加入。

好了，本次的分享就到这里，希望有帮助到大家。下一次讲解：数据分析的常用工具，敬请期待。
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你好，我叫大雄。产品经理专栏作者，有多个千万级用户的产品运营推广、产品设计、项目管理经历，涉猎医疗、金融、电商行业。
2020年寻找18位同行人，共同探讨、沉淀、分享，致力让大雄背起行囊成为互联网人成长路上必经的旅途驿站。
公众号回复“同行”，加我私人微信；回复“入群”，找前辈们交流；回复“星球”，约聊BAT大佬。

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