最近空闲时间内读了《精益数据分析》，以增加自己的商业sense(原因是由于之前的某次某大厂面试，面试官对我说的一句经典之语，“数据分析-BI岗需要的不仅是数据查询、数据清洗和数据处理的基本功，更需要的是数据分析师的商业sense”。)看了这本书，觉得自己处在刚入行四个月的小白阶段，这本书所提出的核心指标，和站在上帝视角所要关注企业每个发展阶段的关键指标涵义不是有那么深的体会，所以还需要多多积累。因此，整理一下书中的大概层次和所有相关细节，增加自己对这本书的全局认识和商业理解。
全书总共分为四个部分，第一部分为“别再欺骗自己了”(意思就是不要相信那些虚荣指标，这是贯穿全书的一个主要观点)，第二部分为"找到当前的正确指标"(意思是根据企业所处的不同阶段，应当明确当前应该关注的重要指标)，第三部分为“底线在哪里”(该部分中作者提出了一些对应六种商业模式的基本指标标准，作为参考)，第四部分是“应用精益数据分析”(主要是正确运用本书的主要思想和基本观点于企业的发展和数据分析中)。全书传达的主要观点是，不要相信八个虚荣指标，要正确判断企业对应的发展阶段和指标，要知道基本的六个商业模式，知道基本指标的行业标准，以判断企业发展的健康程度(这是对创业者和初创企业数据分析师说的，但是总觉得对于我这样的小白也很实用啊，只是因为学识太浅，还不能牢牢地记住和灵活地运用)。
第一部分 别再欺骗自己了
整理了一下，该部分主要的点是：
好的数据指标的特点：比较性、简单易懂、是一个比率；
找出正确的数据指标，需要注意：(1)定性指标与量化指标；(2)虚荣指标与可付诸行动的指标；(3)探索性指标与报告性指标；(4)先见性指标与后见性指标；(5)相关性指标与因果性指标。其中，需要注意的8个虚荣指标是：
精益数据分析周期
3. 精益画布(由于之前看过亚历山大·奥斯特瓦德、伊夫·皮尼厄的《商业模式新生代》，所以对这个画布觉得很亲切，也是很精华的部分)
第二部分 找到当前的正确指标
主要的点有：
1. 数据分析框架
戴夫.麦克卢尔的海盗指标说
埃里克.莱斯的增长引擎说
黏着式增长引擎
病毒式增长引擎
付费式增长引擎
[^1]客户盈亏平衡时间：回收一位客户的成本所需的时间。
阿什.莫瑞亚的精益创业画布
肖恩.埃利斯的创业增长金字塔
长漏斗
这些框架的作用：
(1) 海盗指标和长漏斗模型侧重于获取和转化用户的行为；
(2) 增长引擎和创业增长金字塔框架帮助了解在何时、以何种方式增长；
(3) 精益创业画布框架帮助厘清商业模式及组成部分，以细致地分析创业的成分。
2. 第一关键指标
创业者应知道：当前企业处于的发展阶段、第一关键指标是什么、指标的值(水平)是多少。
3. 所在的商业领域
企业的目标是增长，增长需要埃里克.莱斯的三大增长引擎中的一个。
(自我觉得这句话很精辟)可口可乐公司首席营销官塞尔齐奥.齐曼说：“营销就是更频繁地向更多人销售更多的商品，从而更有效地赚到更多的钱”。
解释：
商业模式拼接书
六大商业模式
(一) 电子商务
关注指标和对应含义
(二) SaaS
(三) 免费移动应用(主要指游戏)
关键指标
(四) 媒体网站
最关注 点击率和展示率， 最大化 访客在线时长和页面浏览数量，以及独立访客数，代表了库存(访客看到广告的机会)以及广告商可能感兴趣的观众群体。
性能和会话点击率–会话次数/(搜索链接或引用链接)点击次数之比是判断网页性能和稳定性的良好指标。
(五) 用户生成内容
(六) 双边市场
创业阶段的划分
五大阶段：
(1) 移情，主要是要引起人们的关注，确保需求存在且有意义；
(2) 黏性，了解自己是否已找到解决问题的方案；
(3) 病毒性，口碑营销；
(4) 营收，关注盈利；
(5) 规模性，市场扩张。
移情阶段
走出办公大楼，寻找15位客户开展访谈。
黏性阶段
最终的目标是留存率。
开发功能前七问：
这个功能有什么帮助；你能衡量这一功能的效果吗；功能开发要多久；这一功能是否会使产品变得太过复杂；这一新功能会带来多大的风险；这项新功能有多创新；用户说他们想要什么。
解决方案画布
病毒性阶段
营收阶段
规模化阶段
全局来看，每个阶段和它们之间的连接如下：
第三部分 底线在哪里
电子商务
转化率
购物车遗弃率
搜索效果
SaaS
追加销售和收入增长
流失率
免费移动应用
移动应用下载大小
移动应用客户获取成本
活跃用户/玩家百分比
移动应用付费用户百分比
每日活跃用户的平均营收
每位移动用户的月均营收
移动应用评分点击率
移动客户终身价值
媒体网站
点击率
会话-点击率
引荐者
用户参与时间
用户生成内容
内容上传成功率
平均每日网站停留时间
用户参与度
垃圾帖和低质内容
双边市场
交易规模
第四部分 应用精益数据分析
大概整理了一下，作为对这本书的简略概要，方便自己和各位查看。这本书帮助我建立了基本的商业框架，指出了基本的关键指标标准，但由于个人经验不足，所以有的地方理解还不够深入。
以后要提高自己的理论认识和灵活运用实践的能力，做一名合格的数据分析师！
不只是数据分析师，培养自己的数据分析思维。
