很早就知道数据分析是产品的一项必备技能，但是直到进入这家新公司才真正的开始接触这项技能。倒不是说之前在其他公司接触不到数据，相反所有的数据其实对于我们而言都是公开的，但是数据分析有时候不得不说，跟产品的时机，前期的准备，团队的重视程度都有很大的关系。
结合最近工作，感觉有两点是印象比较深刻的，一是数据能够快速反应出产品是否正常运转，比如一段时间内你发现每日新增用户在1000左右，如果有一天明显低于，很可能是某个环节出了问题，可能是短信验证码欠费，或者挂了；二是数据能很好的评估工作，新功能的增加是好是坏，这些都是需要数据来说明的。
首先前期的准备工作，数据的采集不是今天说明天就能用的，需要在很早就要把关注的指标放入自己的产品，所以需要一个比较完善的数据规范，数据存储，数据提取的过程，很多时候我们不知道那些数据有用，所以前期基本是把能埋得点的地方尽量埋到产品中，当然后期也会不断叠加，但不管怎样，一定要及早的制定出数据规范，上报字段统一，这样后期才有处理的价值。
其次，对数据指标的要求，当我们需要证明我们自己的一个观点或者推测时，没有什么比数据来的更有说服力，所以我们事先要把想做的事儿思考清楚，同时明确提取那些数据有可能验证我们的想法，以及是否能够提取，除此之外要考虑采用哪种统计方法，统计的周期是多久，另外对于数据指标尽量要细化，直接通过技术提取出来的平均值可能会掩藏到一些现象，比如极小值，极大值，这些数据一旦平均很难看出中间的过程，再者考虑数据是否可以通过计算得出，如果计算能够得出，则不要去提取。
数据方案制定后下一个环节就需要技术进行配合，但很多时候可能牵涉到其他部门，所以需要对于设计方案中比较容易产生歧义的指标进行名词解释，另外就是指标说明，是否要去重，是历史数据，还是当天新增数据，以及是在哪个端口进行。如果你能在方案中标明如何去提取数据，比如精确到标识，相信会非常受欢迎，之后就是同技术沟通，确定最终的方案。
但这些只是大概的情况，在数据采集后还需要更多的处理，比如数据是否有效，对于极大值，极小值的处理。。。这些留在下次说
