【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

在公司运营过程中，数据产品经理以外的岗位也需要数据支撑。然而，数据分析师常面临着各岗位的数据需求，无法及时反馈，导致错过最佳运营时机。为此，许多企业创建了数据仪表盘，集中各方数据需求于一张报表中。尽管如此，数据仪表盘仍然存在无法深入分析数据背后原因的问题。因此，需要一套完整的数据分析体系来满足更进阶的需求。

数据体系100个核心知识点速查索引

为方便学习和工作中快速查找，作者整理了100个数据体系的知识点，包括定义、公式与案例，并将其收录于《高阶产品经理必修课》一书中。知识点涵盖了数据体系、运营模型、增长模型和企业模型等方面，分别包括描述性数据、成因分析、增长分析等多个维度。

定义类（39个）

定义类知识点包括了软系统、数据分析体系、产品生命周期理论、产品用户划分、硅谷设计理论等，涉及数据平台核心服务，如描述分析服务、成因分析服务、预测分析服务。还有数据参考系、同比/环比、数据仓库处理体系、维度表与事实表、指标及其分类、OSM分析框架、数据采集方式、实体商家交易漏斗模型、数据驱动业务决策框架等。

案例类（34个）

案例类知识点通过实际例子展示数据分析在不同场景下的应用，如用户标签模型、留存曲线模型、用户召回模型、转化漏斗模型、杜邦分析模型、用户分层模型、RFM模型、渠道价值分析模型、归因分析模型、AARRR增长模型、NPS推荐值模型、A/B Test分析模型等。

结语

整理这些核心知识点旨在帮助产品经理和其他职能的人员快速掌握数据分析的要点，以便更好地运用数据指导运营活动和产品规划。更多详细内容和应用实例可以参考作者的书《高阶产品经理必修课》，并通过公众号《三爷茶馆》获取高清电子版附录知识点的PDF文件。

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文章来源：

三爷茶馆

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