與中文書名“精益資料分析”相比，我們不知道：精益資料分析對我們來說是一種新的理念還是一種方法？這本書的英文原名更適合指出要寫的主題：在精益創業中，如何專注於資料幫助創業。

1、為什麼要進行資料分析

彼得·德魯克有句名言：如果你不能測量它，你就不能管理它

當我們推出一個新的產品功能時，它是否符合使用者的期望，它是否受使用者歡迎，我們需要透過資料來討論。主觀認識上總有偏差，但資料不會說謊。可量化的資料可以給新功能提供更客觀的反饋，從而推動下一步產品決策。

2、精益資料分析方法

第一步：根據當前業務模式和業務階段，選擇需要改進的關鍵績效指標，確定標準；

第二步：瞭解如何改進此關鍵績效指標；

第三步：根據實施情況測試資料指標；

第四步：根據資料測試結果做出決策。

業務模型和啟動階段決定了您關注的資料指標。不同的業務模型關注不同的資料指標。例如，一個電子商務平臺和一個教資會平臺側重於不同的資料指標。電子商務平臺更關注購買轉化率，UGC平臺更關注使用者活動內容輸出的頻率。

處於不同創業階段的公司關心不同的資料指標。例如，在創業初期，我們更關心如何讓使用者使用你的產品。當我們獲得一定數量的使用者並保持一定程度的活動時，我們關心的是這個階段的收入和如何賺錢。

確定KPI後，需要為KPI設定一個目標值，以衡量是否達到了預期的結果。目標值是標準。獲得標準有兩種方法：

（1） 獨立設定目標值；

（2） 參考行業基準。

在制定實施計劃時，測試是否達到了預期的結果或驗證了預期的假設，涉及到一些資料測試方法，比如我想提高註冊頁面的轉換率，改進的計劃是調整註冊按鈕的位置，我如何知道轉換是否實現頁面左側或右側的註冊按鈕速率高嗎？在這種情況下，可能需要測試。