27 | 从具体业务出发，如何利用数据辅助你的决策？

我不是产品经理，不过曾经也分析过一段时间的数据，自己还收集了很多数据分析的工具，分享一些看到的数据分析工具吧。（有的用着还真是不错。） 数说立方 数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。 数据观 数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。数据观数据来自云端，如：百度 网盘、微盘、salesforce等。数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。另外产品的使用没有技术门槛，无需专业IT知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。 FineBI FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。 魔镜 魔镜支持自动拖拽建模，同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目，合作进行探索分析，并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整，有基础企业版到hadoop等5种选择为，而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故，使用过程中出现不少BUG，企业版的体验可能会相对好一点。 数加平台 数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。 Tableau Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简单。数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，windows、mac、Online均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。 Qlik QlikView只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源；其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可通过各类可视化效果，将Qlik扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。 Spotfire Spotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能；有丰富、开源的R模型。标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。 神策分析 神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等 BDP BDP个人版免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。示例和视频教学很细致，交互页面友好。每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复制作的工作。分享环节也很贴心，报告可以一键导出为PPT、邮件发送，也可直接生成链接分享。 永洪BI 永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制；主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

从反面挑战自己的推测可以找到自己的思维死角。 当自己有了先入为主的思路后，视野就会变狭窄，下意识地选择性接受信息。这点不限于产品思维。 有意思的是，这个方法在看到文章后才发现”自己曾经知道过“，但在需要用到时却总是”忘记“。其实越是这样看起来简单的原则，执行起来越难，我总是低估了实践的难度和需要重复的次数。最近刚刚好在思考产品思路，实践一下这个方法。 感谢。

去看搜索记录那个点子真的妙啊，因为这是为数不多的用户主动的方式，但是之前小胖对于搜索的定义只是一种用户更快找到自己想要的东西的手段，现在发现这样定义太狭隘了。 一般的产品都是主动的给用户推产品内容，用户一直在做的都是选择题，可是如果我们给用户的选择不够怎们办？用户可能就会流失。而搜索就真真的代表了用户的意向，因为那是用户意识的直接表达，而我们给用户的选择，用户进行的点击，可能只是用户没有选择的点击。 所以在产品中，我们需要给用户表达自己的机会，而这也是我们更加直接了解用户需求的手段和机会。

邱老师，您好，有一个小小的建议。开篇通过用户画像构造用户是谁，您提到前面讲过。最好讲一下知识出现的位置，可以方便学员再次把知识点串起来。如果学员忘记了该知识点具体是什么，根据您串讲的位置，还可以再往前查找。

通过用户的搜索记录来反推用户的需求、观察一个用户一天的日常操作来代入他，确实是收集和分析用户需求的好方法。最近我在策划一个刺激用户分享的功能点，分享按钮就外形的那里的，他如果想分享他可以去分享，那我现在要做的也结合我的目标是如何去助推和刺激他分享，现在能够想到的比较靠谱的方式，是一个简单的奖励机制。

我们负责的云计算产品之前也通过survey 这种方式来收集反馈，但是用户反馈率很低，后来我们就从访问频率和support case 数据库里把那些经常使用我们产品的客户名单拉出来，用个人名义写邮件的方式联系客户就拿到了很多有意义的反馈。

结合上篇，举例： 想达到一个目的，达到这个目的涉及A,B,C三个指标，每个指标有相对应的值，且每个指标对应的值有一定要求。 A,B,C这些指标怎么获得（此条直接给出答案缺介绍方法），以及这三个指标的值衡量方法。 再讲达到这个目的需要怎么做，按照需求价值的分析框架分析要做哪些事才能达到目的。 分别为，用户画像确认，用户需求挖掘（得到达到目的的产品方向,社区，工具，产品延伸等），满足需求方法。

得先有事，然后才能有具体指标的数值吧。不知道做的事社区或者是工具呢，你的具体指标的数值哪里来的呢。

用PC端打开听的时候并不能调节时间，只有播放和暂停

感谢分享，今天的内容串联了以前的知识点，虽然有些思路，却无法像二爷那般流畅缜密。 今天的思路也解决我的一些问题，最近课程转化率较差，有人直接提出是定价策略的问题，我却不以为然，正好借着今天的内容学以致用一番，希望明天能够用自己的数据与逻辑证明，并且给出相应的解决之道。 另外就是从反对意见中寻找思维漏洞，这一点我们经常在会上讨论甚至争吵，却忘记了出发点是什么，深以为鉴。