数据分析体系构建那点事！

数据分析体系在产品发展中的重要性

数据分析体系对于产品的发展具有决定性的指导作用。在运营过程中，不同部门具有不同的数据需求，但数据分析师的有限资源往往无法及时反馈所有的数据需求，导致运营活动或产品规划错过最佳时机。为解决此类问题，企业发展了数据仪表盘，但仍面临无法快速定位问题原因的挑战。因此，建立完整的数据分析体系是必要的。

数据分析体系常见的误区

数据分析体系常被误认为是单一的数据分析产品，而忽视了数据使用者分析模型和数据分析平台的共同协作。正确的数据分析体系应结合数据使用者的分析模型和数据分析平台。数据产品经理需要帮助业务方解读数据背后的价值，并提升他们的数据思维与认知。

构建数据分析体系的框架

数据分析体系的构建涉及通用数据分析模型和数据分析平台两个维度。通用数据分析模型包括设置目标、问题假说、数据证明、数据分析等步骤。数据分析平台由北极星指标、数据建模和事件分析组成。数据分析的目的是量化业务，以便衡量其好坏并定位问题。

打造企业业务的数据指标体系

为企业业务定制数据指标体系需要了解业务流程并采用适当的建设方法论。构建完善的指标体系的过程包括数据规划、数据采集、数据分析和数据决策。这一过程涉及确定数据分析目标、纵向和横向指标维度定义，以及各维度指标项的具体定义。

附录：常见的数据分析方法

书籍《高阶产品经理必修课》中提到了细分分析、对比分析和漏斗分析三种常用的数据分析方法，并强调了用户是数据分析服务的最终对象。