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做数据分析工作，肯定要遵循肯定的准则，这些准则，我简略列了列，属于亮哥比拟看重的，然而不肯定是通用的。
让咱们先来看数据分析的个别流程。
数据分析的个别流程 - 数据分析应该遵循上面这个流程：
也就是说，数据分析须要从问题中来回到问题中去。拆解一下其实，数据分析次要要有五个步骤：
问问题、找对象、选数据、做剖析、再验证。
1、问问题：数据分析的目标，数据分析必须要有明确目标
数据分析的目标，数据分析在启动时，肯定要有十分明确的目标。
这种目标，可能随同一次或屡次指标明确的测试动作。
譬如说，原先的商品落地页的购买转化率比拟低，须要应用新的落地页，以晋升流量进入后的购买转化率。
这个时候问的问题，应该有 3 个：
1）以后的商品落地页是值得进行优化的吗？
2）商品落地页的优化是可行的吗？
3）可能优化到什么水平？
你会发现，这个时候，其实原先的一个目标（想方法晋升商品落地页的购买转化率），就变成了 3 个问题，而这 3 个问题，接下来就要领导整个数据分析的过程。
2、找对象：明确剖析的可行性和剖析的范畴
对于下面的例子来说，其实是要对着三个问题来进行 1by1 的解决，须要去弄清楚对象。
问题 1）以后的商品落地页是值得进行优化的吗？
这个问题的对象其实不是商品落地页，而是商品落地页的起源渠道的流量状况和流量到来后在商品落地页的行为模式。
因为，如果流量自身进入的就少，可能样本自身就不具备去测试验证的可能性，反而须要咱们先去晋升流量散发的能力。
问题 2）商品落地页的优化是可行的吗？
这个问题的对象既能够是新的落地页，也能够是老的落地页，只有可能通过数据证实，对落地页的调整是否会影响购物转化率，那么就能够失去论断。
问题 3）可能优化到什么水平？
这个问题其实当初是答复不了的，要答复这个问题很显著，首先有一个前提，就是商品落地页的调整，对于改良购买转化率来说，是具备可行性的。
这样你就能够把对象辨认进去。
3、选数据：从已明确对象身上去开掘相关联的数据
选数据这件事儿，其实后半段不难，但前半段不太容易做。
波及到抉择时间跨度，对象数据的维度等。
一句话，要有逻辑性。
4、做剖析：主观中立，从数据中洞察
剖析这件事件，其实就是考究，从数据中天然推导出论断，考究主观中立。
不能带着论断去凑数据，也不能一脸懵比不要晓得数据想要和你谈什么。
5、再验证：带着数据通知你的论断，反过来去对待最后的问题
我和小朋友说的是，数据要可能带来：
1）论断
2）假如
3）口头项
也就是说，一次数据分析，应该可能帮忙你先意识到问题在现阶段的情况（论断），可能帮忙你提出下阶段的可能性（假如），可能帮忙你梳理接下来要着手做的事件（口头项）
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