怎样对产品做数据分析？用什么样的工具？
怎么定义产品的指标 (metrics)？
为什么要做数据分析？数据分析能带来什么样的价值？
怎么定义产品的指标？
最常用的是AARRR模型 [1]，也就是把用户从访问到使用，分成了获取（Aquisition）、激活（Activiation）、留存（Retention）3个阶段
其核心指标是留存/活跃用户数，也就是希望用户能再次访问（e.g. 微信, 微博）
然而，AARRR并不适合所有产品
一个简单的例子是，Airbnb的留存肯定也很低，因为没有人会每天订房间。文图也类似，没有人会每天写报告，可能一个月一篇就不错了。因此，短期留存的意义不大, 留存/活跃用户更大程度上是产品好坏的最终反映，而非需要直接提升的指标。
所以，我们用HEART模型来定义metrics
metrics包括
(1) 基本状况
注册用户数（按周/月）
活跃用户数（按周/月）
(2) 业务指标
文档制作者: 创建文档 -> 编辑文档 -> 发布、下载
文档读者: 暂缺
(3) 增长指标
aquisition 转化率: 访问 -> 注册按钮-> 注册成功
activiation 转化率: 注册成功 -> 创建文档 -> 编辑文档
不过，为什么要对产品做数据分析？
数据分析只是手段，重要的是目的
通常，我们会关心这些问题
产品发展得如何，是否有增长？存在什么问题？
新开发的功能反映如何？是不是起到了效果？
怎么和团队沟通这些判断、分析？
用数据分析可以较好的回答这些问题，尤其在团队内部沟通的时候。