这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

提到新增用户、用户活跃度、停留时长、常用功能或者各渠道转化率等等，都是很重要的用户行为数据，这些数据告诉我们，用户是谁？从哪里来？在网站/App 干了什么？这些数据，应该成为数据分析的基础数据，我们可以基于这些行为数据去做更深度的分析。因为它们只能告诉你网站的大概情况，但是通常不太能很好地指导你工作。

这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

本文根据 “GrowingIO 2017 增长大会” 现场演讲内容整理

商业数据分析不仅是一种科学，而且是实实在在可以为业务带来价值的科学

为什么要做用户行为分析？

大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大、获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？

如何『做大』一款小程序，你知道吗？

搭建一个完整的 App 渠道追踪体系，对每个渠道、每次投放的数量和质量进行精益化的分析，如此事半功倍的方法，难道你不想试一下吗？

数据驱动不能没有数据分析工具，我结合自己多年分析经历谈了自己的看法。一个好的数据分析产品一定要简单易用，让数据工作从大到小，实现从冰山到冰棍的变化。同时，几秒钟就能拿到数据、大幅提升数据工作效率也是一款优秀数据产品的所必须具备的。

随着精细化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。那么图表都有哪些类型？不同类型的图表又该怎么用？来，让我们深入浅出，看图说话。

掌握了这种思路，你的产品将不输微信。

随着越来越多的企业进军企业服务领域，SaaS正在从蓝海变成红海。SaaS企业要想实现高续约、高留存，就一定要帮客户解决业务问题、满足实际需求；只有客户成功了，我们才算是真正的成功。

一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善，用数据来驱动增长。

人人都说数据重要，那么，创业者应该从什么时候开始关注数据？从公司成立吗？我认为，当然不是。产品早期，数据驱动是个伪命题，只有到了真正增长期，数据才能爆发力量。