互联网人，大部分时间都在跟各种各样的数据打交道：渠道效果分析、用户画像分析、转化分析、产品分析…..
众所周知，数据是具有客观性的，有效的数据分析，可以帮我们快速发现数据规律、找到问题根源。
举个例子：
近日，平台新增加了主页商品按照销量、价格排序功能，目前已经掌握了很多数据。产品经理让实习生珺珺、辰辰分别做一份，用户对新增功能点的使用情况数据分析报告，来评估功能的效果。
珺珺：接到数据分析需求后，第一时间找到数据组的同事获取数据，并且花上半天的时间把各种原始数据做成表格和图表（如下）：
珺珺看到大部分用户还会选择不排序，使用按价格、按销量排序的用户比较少，最后在报告中写下：根据数据统计分析，新增的功能点用户使用率不高，如果下线也不会有任何影响。
辰辰在接到需求后：
确定需求分析目的——评估新功能的效果，而最终新功能点的目的是转化；
数据提取——找相关部门获取浏览、下单转化等相关数据；
经过数据清洗之后得出以下图表：
辰辰发现，虽然使用新功能UV占比很低，但是未排序转化率为35%，而使用按价格排序转化率在60%左右，按销量排序转化率在50%左右，都比没有使用排序用户的转化率高。
最后得出结论：增加的排序功能能够提高转化率，但是目前的使用率太低，需要加强用户教育，提高使用率。
珺珺跟辰辰的区别就在于，辰辰清晰知道数据分析流程和方法，理解指标含义，分析数据中的问题并且提出有价值的意见和建议。
所以系统的学习数据分析很重要！不仅可以帮你快速找到数据问题来源，还能让作为新人的你在上手工作时做到这3件事：
·深度理解各个数据指标代表的含义，并且能够及时发现数据中的问题和机会；
·使用Excel完成基本的数据分析操作，数据导入、数据拆分与合并、数据清洗、数据转化等；
· 撰写不同业务场景下日常的数据报告，产品调研、渠道推广效果、投入产出比等。
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