首先得有一個明確的思路，用本子或文件把大概思路寫出來，然後一步步去細化，從每一個角度去思考是否還有不足的地方？

針對如何快速搭建資料分析體系這個問題，作為資料分析師，我覺得主要從以下幾個方面：熟悉業務邏輯，包括商業邏輯，銷售和運營模式，產品功能，使用者物件等；明確要統計分析的業務需求，建立相應場景的業務指標體系；提出分析假設、尋找對比資料、獲取資料進行分析；給出分析結果，並結業務方反饋進一步深入分析，不斷迴圈。

總結下來分為以下步驟：

1 熟悉業務邏輯

2 建立指標體系

3 進行資料分析

4 給出結論和反饋

1.熟悉業務邏輯

資料是產品效果的表達方式，在搭建資料體系前，必須先明確業務型別、明確驗證目標：

A. 業務區分上，不同的行業領域，其關注點是有很大差異的：

（1）網際網路金融領域，看重的是保有量非0的使用者數、使用者的資金保有量、申購量、使用者財富指數等；

（2）電商行業，看重的是產生購買行為的使用者數、使用者購買金額、購買頻次、復購週期等；

2. 建立指標體系

明確了業務場景、統計/分析目標，下一步則是繼續拆分合適的衡量指標；對於資料分析需求來說，還需要在此之前提出分析的假設。以下舉例說明：

A. 分析某個產品功能的轉化率

轉化率一般可分為註冊轉化率、申購轉化率、場景使用者轉化率、入口轉化率等，亦即“使用者對某款產品路轉粉”的過程。

B. 透過使用者活躍度分析指導產品最佳化方向

活躍度指標可分為使用者登入/訪問頻次、場景設定頻次、申購/購買頻次、互動頻次等，主要是看使用者在產品上的留存和活躍程度，比如使用者近30天內登入過10次，使用者近90天內發生了30次申購行為。

C. 監控使用者健康度

產品的健康度在某種意義上說跟活躍度有點交叉，有些廣義的概念可把活躍度包含於健康度內。

比如，ARPU值、使用者流動性、會員體系下的使用者升降級速度…都是衡量一款產品健康度的指標。

D. 使用者流失節點分析

很多產品上線一段時間後，發現流失率越來越高，這個時候可關注使用者在整個鏈路上的流失節點：使用者主要是在哪一步開始流失的，使用者流失的集中時間點是在什麼時候，從流失節點著手進行產品最佳化、適當的流失挽留堵漏等操作。

3. 進行資料分析

沒有對比的效果指標評價，都是耍流氓。一款產品上線效果，產品經理要看到其中的利弊，並且找到合適的參照物來對比效果，才可以做出評價和結論。

因此，得到產品的上線效果資料後，需要找到對應的產品做標的，而這個標的，可以是競品、可以是歷史經驗資料沉澱、也可以是行業內預設的標準等。

4. 給出資料分析結論並反饋

資料分析並不是一蹴而就的，需要不斷地下鑽，從不同緯度分析才有可能發現問題所在，一般情況下，基於假設得出的結論可能得不出實際的效果，需要和業務方不斷地探討，並從其他的維度分析，不斷迴圈，有可能才能得出最終的結論。