数据，对数据的敏感度，数据分析能力在当下的生活工作中变得越来越重要，不只是数据分析师所应该掌握的独特技能。其实对于运营、产品等大多数工作岗位，数据分析能力都有其意义存在。今天就想和大家讨论一下数据分析在产品迭代前的意义。

“迭代前”我们一般会进行哪些工作内容呢？就我看来主要是发现问题和需求评估。

发现问题，会要求我们去发现目前线上产品存在什么问题，收集和问题相关的需求，找出需要解决的问题

需求评估，会要求我们从众多的问题和需求中，进行优先级的评估，确保在有限资源下选出最有价值的需求。

而“数据分析”可以在这两个环节为我们提供数据支持，作为本迭代的数据依据，指导我们的产品设计过程。

发现问题

“数据”是怎么帮我们发现问题的呢？我们可以通过分析“数据的变动”的情况来分析问题，排查问题。

问题的出现常常伴随着数据的变动，因此，首先我们先要发现“数据的变动”，理解数据变动带来的数据现象都有什么意义。常见的数据变动主要有3种，出现峰值/谷值；出现异常值；趋势增长/下降。

（1）峰值/谷值：

现象：出现阶段顶点或者阶段低点。

意义：意味着数据拐点的出现，数据的趋势开始变化。

（2）异常值

现象：较前一段时间数据出现显著增长或断崖下降。

意义：意味着数据出现剧烈波动，原有数据的趋势被破坏。

（3）趋势增长/下降：

现象：代表较长一段时间数据的走势。

意义：可以用来预判未来一段时间的趋势。

通过观察数据变动，我们可以从不同数据变动现象的意义推断出目前业务在数据层面的反应，了解和发现业务的变化情况。

其次，界定数据变动出现的原因，是产品外部的因素还是产品内部带来的变化。

外部因素：外部运营事件，节假日，热点事件驱动等；

内部因素：产品内运营活动，新功能上线，产品统计规则改变等。

最后根据原因，分析数据变动所带来的影响，是否需要介入干预，提供解决方案。

一起看下我司的一个案例，下图是19年12月1号到13号某页面用户浏览次数（数据经过脱敏处理）。

浏览次数（PV）

按照上述所说的步骤来进行一些问题分析：

之一步，发现异常值，该页面浏览次数日常稳定在100-200的范围内波动，很明显可以发现在12-03和12-12出现了两个异常数据；

第二步，界定出现异常值的原因，通过外部和内部因素的自我排查，发现异常值出现的时间是双十二预售和双十二时间节点符合，确定数据变动的原因是双十二大促带来的；

第三步，分析是否需要介入干预，该数据波动符合电商行业规律，属于正常现象。

再来看一个案例，仍然是同一个页面19年12月23号到27号某页面用户浏览次数（数据经过脱敏处理）。

浏览次数（PV）

同样运用上面的 *** 分析：

之一步，发现异常值，该页面浏览次数在12月27号后出现断崖式下跌，浏览量从125骤降至16，并连续3天保持10-30之间波动；

第二步，界定出现异常值的原因，通过排查发现，异常值出现前，数据接口出现问题，数据连续几天更新缓慢，部分数据未更新；

第三步，通过原因可知，属于产品出现bug，需要介入干预，通过修复数据接口更新的问题，后续用户访问量回到了原来的水平。

上述时通过“数据变动”定位问题的简单应用。在发现问题这个环节中，我们主要通过分析“数据变动”反馈出来的业务情况，来发现问题，定位问题，提供解决方案。

需求评估

需求是可以无限增长的，但是公司的财力、物力、人力都是有限的，当有限的资源面对无限的需求时，就需要我们对需求和问题进行评估，评估出最迫切最适合的需求来实现。需求评估，是一个信息和分析的过程。在头脑中的思考，有一点让人觉得空洞，而通过数据把每一个需求转化成实际的数值，让每个需求的价值更加明确。

我们通过下面的步骤，运用“数值”，来进行数据的具体评估。

之一步，通过“数据假设”假设需求实现所带来的价值