做产品，靠直觉还是数据？

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什么是宏观上数据指标之间的关联？举个例子，假如流量跌了 20%：

从渠道来源看，不同渠道流量存在差异，比如广告投放来的流量、搜索引擎来的流量、用户分享来的流量等等。假设我们单看用户分享相关的流量，继续往上追，可以关联到关键页面的用户访问量和分享率。这样一来，我们就有了一张按照渠道来划分的流量指标关系图。

换个角度，如果从用户构成看，那么减少的流量可以分为新用户减少和老用户减少，其中老用户流量可能跟自然留存或从推送消息进入的留存相关，如果我们盯住推送消息留存这一支继续往上追，可能要看到业务上的推送数量和技术上的送达率等等。补齐之后，就能形成另一张根据用户新老属性划分的流量指标关系图。

这就是我们提到的，不同指标之间的关联。那在局部建立业务和数据之间的直觉关系又是指什么呢？

比如用户分享流量降低，我们可以看到访问量和分享率等指标数字，同时还能迅速通过这些数字还原出真实的业务场景。比如看到数据在用户流程的第 x 步转化率出现了下降，我们应当可以立即知道这第 x 步是什么，之前与之后的步骤分别是什么，用户在此刻可能有的情绪和担心是什么等等。在此基础之上，再进一步延伸考虑相关指标波动背后的原因是什么。

换句话说，其实就是能够将指标具体化、业务化。有点像是下盲棋，看到炮二平三，车六进四，脑子里就能还原出棋局，并能做出判断和决策。

数据分析能力对工作的帮助是显而易见的：

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