前两天，咱们老同学小七在交流群里吐槽，说大家都在做增长，他们在做的是负增长。
他们在做的是一个内容平台，数据上反映一个比较复杂的注册认证流程，转化率只有6%。于是重新规划相应的流程去做优化，同时尝试把入口做的更加醒目。
热火朝天地花了2个月讨论，1个月开发。结果上线个月内，转化率没有提升反而下降，过了1个月才提升到原来的数据，但也只是持平。
大家都很疑惑，按理说根据数据反馈去做调整优化，思路是没问题的，为什么结果出人意料呢？大家七嘴八舌，似乎谁说的都有道理。于是带着这个疑惑，大伙去请教了做过八年运营总监的钱老师。
钱老师发了个白眼表情，接着开始阐述他的观点：“你们这个是伪数据分析，瞎搞。从头到尾就看到一次转化率，又不说明样本大小、时间维度，凭什么说它低？都没找到问题原因，你们做这个产品优化的策略，本身就是脑补嘛！”
钱老师：“首先，虽然你是做运营增长，但是也得要有数据分析的常识。比如说，你要知道数据分析出来的结论不是100%可信的。
其次，分析出来的结论可能是对的，在解决问题或者执行优化的过程中，也要做数据分析的验证。数据采集、数据分析，是贯穿整个业务流程，从始而终的事情。
第三，要学会把业务跟数据分析结合起来看。比方说优化方案要产生效果，经常会存在延时的情况。数据是死的，懂业务很重要。”
小七：“噢！您这样一说我就明白了，我们其实还停留在一个定性分析的阶段！而且可能之前做出来的优化方案，是要这个月才出的效果，而之前的负增长也可能是受运营策略调整、数据波动之类的影响，孤立看数据并不一定准确的。”
钱老师：“是啊！这种基本的数据思维，是每个互联网人都应该掌握的底层能力，做产品和运营都得会。”
钱老师：“这个说起来就多啦，但是底层的方法是通用的。所谓的数据思维，就是把实际的业务问题转换成为数据分析的问题，然后通过抽样、分析等方法，找到根本的原因然后做调整和验证。”
其实，对于许多未经过系统学习的产品、运营人来说，他们对于数据分析的了解大多局限于一些日常的指标数据分析、表格工具而已，缺乏数据与业务之间的结合思考。
这导致在利用数据分析驱动业务增长过程中，出现了类似于文章开头这样的场景。若要究其根源，往往与大家对数据思维认识的误区有关。
对于公司内部有数据团队的产品、运营同学，往往会觉得数据分析不是自己的工作内容。比如，有些运营同学发现某个指标数据有下降，就会把问题丢给数据团队，要他们去找原因。
事实上，数据是对公司业务发展、运营情况的客观反映，而产品和运营同学是直接与业务发生接触的，他们的作用是不可替代的。
比如说，数据分析需要采集哪些指标，用哪种方式去对人群抽样和分析，如何确定关键的北极星指标或者执行指标，这都需要产品、运营的直接参与，也是高阶产品、运营人的重要能力之一。
数据分析其实只是数据思维的一部分，主要关注的是项目开始前论证可行性、以及项目实施中、后对效果的评价分析。
比如在产品设计中，就要考虑到业务流程和相关数据埋点设置；又比如说，数据指标体系的建立，如何寻找北极星指标；还比如说，拿到数据分析的结果之后，如何分析原因并且做后续策略的优化，通过驱动指标的增长实现业务目标的达成。
诚然，数据是客观反应业务状况的证据之一。但是光靠数据并不能说明一切问题。
我们业务中，往往涉及到复杂的实际情况，会有各种干扰因素存在，有些事情会被遮掩，有些事情只能看到表面。这些事情，在某些数据维度上，并不能被客观地反映出来。
因此，我们需要深入实际业务场景，把数据和实际状况结合起来，才能得到相对客观、准确的认知。
总结了一下大家经常踩的坑，那么我们该如何避开这些问题，科学地利用数据思维为我们服务呢？
其实，不久前在起点学院会员平台，钱老师就做过一次数据思维驱动增长的交流分享，这张图就是当时分享内容之一。当时为了讲清楚这几种分析方法，他还把工作中遇到的案例都做了复盘，推荐大家都去看看。
那么，这门课程一定适合你，其中不会涉及到任何晦涩的概念。毕竟，咱们钱老师的一句名言就是“数据思维是人人都可以掌握专业技能”，小伙伴们听了以后收获都很大。
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8 年以上一线互联网的总监任职经验（腾讯、知乎、花椒直播等），具有全资历的互联网产品和运营实战经验。2016 年，从 0 到 1 负责了花椒直播的整体运营业务，实现了 DAU 破百万、收入破亿、日开播数量 10 万的业绩。
希望帮助更多同学认识到什么是数据思维，数据思维能如何帮助大家解决各种复杂的业务问题。
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