前言

上一篇文章中,，我們介紹了為什么要關(guān)注數(shù)據(jù),，在本文中我將分享具體如何做。

數(shù)據(jù)的秘密（上）：為什么要關(guān)注數(shù)據(jù),？

關(guān)注宏觀和細(xì)節(jié)

大多數(shù)人都能做到關(guān)注宏觀的數(shù)據(jù),，拿互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來說，日活,，月活,，流失率，NPS（凈推薦值）,，這些都是宏觀的數(shù)據(jù),。宏觀數(shù)據(jù)能夠反映出產(chǎn)品的整體狀況，是值得長期關(guān)注的,。

但是在宏觀之外,，我們還應(yīng)該關(guān)注一些細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù),。拿日活來說，我們可以再進(jìn)一步進(jìn)行分析,，比如：

• 日活中新用戶所占的比例
• 日活中 iOS 和 Android 的各自占比
• 日活中大家集中活躍的時間段
• 日活中用戶的會話（Session）次數(shù)分布,，時長分布
• 日活中用戶平均使用你的產(chǎn)品核心功能的次數(shù)

當(dāng)你把數(shù)據(jù)拿放大鏡看得更細(xì)的時候，你可能就會發(fā)現(xiàn)一些問題,。帶著這些問題,，你進(jìn)一步分析，就可以找到更多信息,。

舉一個我們創(chuàng)業(yè)產(chǎn)品項目的例子,，我們發(fā)現(xiàn)日活中的用戶，有相當(dāng)一部分用戶只是注冊了,，但是并沒有使用我們產(chǎn)品的核心功能,，于是我們擔(dān)心會不會有一些付費(fèi)推廣渠道「刷量」。

所以,，我們將新增用戶中不活躍的比例按渠道來劃分,。通過這樣的劃分，我們很容易找到那些效果差的渠道,，從而選擇更有效的推廣渠道,。

關(guān)注原始數(shù)據(jù)

原始數(shù)據(jù)是什么？就是那些不是通過別的數(shù)據(jù)計算出來的,，不能被分割的數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)是最最真實的，而其它通過計算出來的數(shù)據(jù),，因為進(jìn)行了二次加工,，所以不一定能夠完全反映出產(chǎn)品的問題。

再舉一個項目的例子,，我們?yōu)榱搜芯?NPS 給我們打零分的用戶,。把這些用戶的搜索數(shù)據(jù)、操作記錄都抽樣出來,，一個用戶一個用戶看,，然后進(jìn)行分類整理。最終我們發(fā)現(xiàn)這里面小學(xué)生用戶占比很高,，從而調(diào)整了產(chǎn)品的策略,，在內(nèi)容和算法上對小學(xué)生進(jìn)行了兼顧。

關(guān)注原始數(shù)據(jù)除了能改進(jìn)產(chǎn)品外,，還能在技術(shù)上提高代碼的質(zhì)量,。我們曾經(jīng)遇到過一個很難復(fù)雜的 Bug，在我們的測試機(jī)中都無法復(fù)現(xiàn),，但是我們通過分析相關(guān)用戶的操作記錄,，找到了具體崩潰的操作方法,。

雖然該操作方法不能在我們自己的機(jī)器上復(fù)現(xiàn) Bug，但是我們卻能找到相關(guān)的關(guān)鍵代碼,。通過一些針對這些代碼的討論,，我們就找到了 Bug 的原因。現(xiàn)在回想起來,，如果沒有這些原始數(shù)據(jù),，要修復(fù)這個 Bug 就要困難很多了。

關(guān)于面試

其實不光做產(chǎn)品要看「原始數(shù)據(jù)」,，面試一個人也是,。我在面試的時候，會選一個候選人簡歷上的事情,，進(jìn)行深入了解。我會讓他提供詳細(xì)相關(guān)工作的數(shù)據(jù)和事例,。通過這些「原始數(shù)據(jù)」,，我能夠更加方便地「還原他真實的工作場景」，從而對他的工作質(zhì)量作出盡量客觀的評價,。

舉個例子,，有一個產(chǎn)品實習(xí)生候選人在簡歷上寫他運(yùn)營了一個微信公眾號，「粉絲逾千,，單日粉絲增量 200 以上,，數(shù)篇文章閱讀量超過 3000」。但是在面試中,，詳細(xì)追問這些數(shù)字,，我們才發(fā)現(xiàn)他說的「逾千」是指 1000，而「單日粉絲增量 200 以上」是指的最高的一天,，其它信息也都是有夸大的成分,。

還有一次，我面試一個技術(shù)候選人,，這個候選人說他有代碼潔癖,，覺得前公司的代碼「很亂，受不了」,。但是我讓他具體舉幾個例子的時候,，他卻很難說出實際的例子。還有候選人說他喜歡看技術(shù)書,，但是卻無法說出他印象最深的一本技術(shù)書以及其中的部分觀點,。

通過了解細(xì)節(jié)，我們就可以揭開簡歷中光鮮描述的外衣,，了解到事情背后的細(xì)節(jié),，這對我們評價候選人至關(guān)重要,。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是指將原本枯燥的數(shù)據(jù)，用折線圖,、餅圖,、柱狀圖等方式呈現(xiàn)出來，它可以使我們更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律,，也更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常,。

在項目中，數(shù)據(jù)可視化多次給我們帶來巨大的幫助,，包括：

• 了解數(shù)據(jù)的特點：我們將項目的 QPS 按每小時為頻率畫出成一條折線圖,，所以我們很容易知道我們服務(wù)器高峰期的時間段以及訪問量。
• 發(fā)現(xiàn)服務(wù)異常：我們將服務(wù)器搜索的失敗率占比畫出成一個餅圖,，有一天,，這個餅圖中顯示出失敗率突然變高了。同時,，每日的 NPS 分?jǐn)?shù)突然也變低了很多,。我們借此發(fā)現(xiàn)了新擴(kuò)容的一臺服務(wù)器故障。因為那臺服務(wù)器是新加的,，所以運(yùn)維忘記了增加監(jiān)控,，如果沒有數(shù)據(jù)可視化的幫助，這個故障可能會持續(xù)更長時間,。
• 監(jiān)控核心質(zhì)量：我們將項目的一些核心指標(biāo)畫成折線圖,，然后大家都努力讓核心指標(biāo)更優(yōu)。
• 發(fā)現(xiàn)惡意攻擊：一些重要指標(biāo),，我們都會可視化出來,，這樣當(dāng)這些數(shù)據(jù)指標(biāo)變化時，我們就會進(jìn)一步分析原因,，從中我們還發(fā)現(xiàn)了一些競爭對手惡意的攻擊行為,。

數(shù)據(jù)可視化工具

我們當(dāng)然不可能所有的數(shù)據(jù)可視化都是自己手工用 Excel、Numbers 之類的工具來生成,。所以,，我們開發(fā)了一個數(shù)據(jù)可視化的平臺，我們把它叫做 flyboard,。

flyboard 提供了各種數(shù)據(jù)可視化的方式,，包括數(shù)字，折線圖,，餅圖,，環(huán)形圖，柱狀圖等,。如下圖所示：

我們將所有的原始數(shù)據(jù)都?xì)w集到分布式存儲 Hbase 中,，然后通過配置一些定時的計算任務(wù),，就可以以幾乎實時地方式，看到產(chǎn)品的各項可視化指標(biāo),。

這些指標(biāo),，有宏觀的，也有一些比較細(xì)分的,，如果我們對某項指標(biāo)的數(shù)值有疑問,，我們就會進(jìn)一步寫一些分析腳本，來從 Hbase 中計算一些數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查,。

在我們公司,，我們的三個產(chǎn)品的辦公區(qū)域，都掛著一個巨大的顯示器,，這個顯示器除了用于 Scrum 的每日站會同步進(jìn)度外,，平時都用 flyboard 顯示著產(chǎn)品的各項核心數(shù)據(jù)。

悄悄告訴你一個秘密,，我們的 flyboard 可視化平臺是開源的,，項目地址是：https://github.com/yuantiku/flyboard ，在 Github 上你可以下載到完整的代碼,，我們也附有完整的安裝使用說明文檔。如果你還沒有使用任何數(shù)據(jù)可視化工具,，歡迎嘗試一下 flyboard,。

學(xué)習(xí)寫 SQL

由于有 Hadoop、Hbase ,、 Hive 的存在,，產(chǎn)品經(jīng)理也可以通過一些簡單的 SQL 語句，就可以生成MapReduce 任務(wù),，進(jìn)行分布式的數(shù)據(jù)分析運(yùn)算,。

所以數(shù)據(jù)分析最最常用的辦法就是寫 SQL。在很多公司,，產(chǎn)品經(jīng)理都在這方面能力比較欠缺,，這使得產(chǎn)品經(jīng)理在需要數(shù)據(jù)時，需要向技術(shù)提需求,。技術(shù)會根據(jù)自己的工作排期,。這樣一來一回，一般一個簡單的數(shù)據(jù)分析都需要一天時間,。

這樣的低效率的方式,，會扼殺產(chǎn)品經(jīng)理的一些數(shù)據(jù)分析需求，特別是那種需要探索式發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析工作,。因為這種工作需要不停地根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,，調(diào)整各種策略來寫嘗試的 SQL,。

所以在我們團(tuán)隊，我們希望產(chǎn)品經(jīng)理都能有基本的數(shù)據(jù)分析能力,，一些簡單的 SQL 都是需要自己能夠?qū)懙?。?dāng)然，一些特別復(fù)雜的 SQL,，產(chǎn)品經(jīng)理可能還是需要向技術(shù)同事咨詢,。

具體如何寫 SQL，市面上已經(jīng)有非常多的相關(guān)書籍了,，我在這里就不再展開介紹了,。

數(shù)據(jù)查看和分析一定要方便

如果你仔細(xì)觀察就會發(fā)現(xiàn)，很多革命性的產(chǎn)品就只是讓某件事情更方便了一點點,。智能手機(jī)其實只是讓你上網(wǎng)更方便了一點,，但是這種方便使得人們從以前有「離線和在線」的狀態(tài)，變成了永久在線,。于是,，移動互聯(lián)網(wǎng)誕生了，本質(zhì)上來說,，移動互聯(lián)網(wǎng)就是一種人們永久在線的網(wǎng)絡(luò),，但是就是這么一點點的方便，使得很多行業(yè)被完全顛覆,。

而數(shù)據(jù)分析也是一樣,，我們應(yīng)該盡量讓數(shù)據(jù)觸手可得，這樣我們才能將數(shù)據(jù)分析的效率最大化,，一定程度上的效率提升就會產(chǎn)生質(zhì)變,，使得我們專注于數(shù)據(jù)做更多事情。

我們之前移動端統(tǒng)計用 Flurry,，但是 Flurry 在中國實在太慢了,，即使掛上國外的 VPN 也很慢！如果產(chǎn)品經(jīng)理每次登錄 Flurry 要 10 秒鐘的話,，那么他就可能將注意力臨時轉(zhuǎn)移到別的事情上,，然后就可能忘記本來要看的數(shù)據(jù)。

為了讓數(shù)據(jù)觸手可得,，我們放棄了對 Flurry 的使用,，我們自己開發(fā)了日志收集平臺，然后自己寫日志計算程序,，將一些核心指標(biāo)全部自己計算在 flyboard 上,，我們也另外開發(fā)了一套數(shù)據(jù)分析平臺，實現(xiàn) Flurry 中的類似功能。現(xiàn)在,，我們已經(jīng)能夠非常舒服地分析數(shù)據(jù)了,。

所以，如果你的公司不能很方便的查看和分析數(shù)據(jù),，那么一定要想辦法改進(jìn),，這些數(shù)據(jù)就像人的神經(jīng)系統(tǒng)一樣，傳遞著產(chǎn)品的健康數(shù)據(jù),，重視這些數(shù)據(jù),，才能夠做好產(chǎn)品。

總結(jié)

總結(jié)一下本文中的觀點：

• 重視宏觀數(shù)據(jù)和細(xì)節(jié)
• 關(guān)注原始數(shù)據(jù)
• 數(shù)據(jù)可視化
• 學(xué)會用 SQL
• 數(shù)據(jù)查看和分析一定要方便