【定义篇】100个纯干货知识点助你从零建立起完整的数据分析体系

为什么需要数据分析体系

数据不仅重要于数据产品经理，而且在运营中各岗位都有数据需求。不成熟的公司常面临数据分析师资源有限，无法及时反馈数据需求的问题，导致运营活动或产品规划错过最佳时机。为解决此问题，许多企业创建了数据仪表盘汇总常用数据，但这引发了新的问题，如数据背后原因不明确等。因此，需要一套完整的数据分析体系来支撑，并帮助快速定位数据变化背后的原因。

数据体系100个核心知识点速查索引

为了便于学习和工作中快速查找，汇聚100个数据体系定义、公式与案例为《高阶产品经理必修课》一书。知识点包括数据体系、运营模型、增长模型和企业模型的定义；数据体系、运营模型、增长模型和企业模型的公式；以及数据体系、运营模型、增长模型的案例。

定义类涉及软系统、数据分析体系、产品生命周期理论、产品用户划分、硅谷设计理论、数据平台核心服务、数据参考系、同比/环比、数据仓库处理体系等。公式类包括数据处理层级、维度表与事实表、指标及其分类。案例类则展示了数据分析在实际工作中的应用，如用户标签模型、留存曲线模型、用户召回模型等。

书中进一步详细介绍了如RFM模型、AARRR增长模型、NPS推荐值模型等增长类数据分析模型，以及企业战略规划、企业成立因素和企业增长生命周期等企业模型。

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