现在很多企业都开始重视数据分析工作了，但是数据分析师在分析数据的时候总是会遇到很多的问题，就是对数据分析不是特别的明确。随着产品的发展、业务逻辑的愈加复杂，数据的分析也就愈加重要。明确有关数据分析需要注意的地方，对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。
首先给大家说一下数据分析的整体思路吧，一般来说，数据分析的主要思路有两个：一个基于用户的使用路径，包括用户的操作、流失、停留时间。这些都是大家需要关注的事情，而另外一个是基于产品的节点，包括用户转化率和占比，一般来说，产品经理的KPI会直接与这几个指标挂钩。
然后给大家说收数据分析的方法类型吧，数据分析的方法类型分析方法有定性分析和定量分析两种。定性分析是对事物性质的归纳，用来说明某个用户行为、功能点的定义和说明，对事物作出一个假设。定量分析是对事物数量的统计，是对假设的验证。定量分析和定量分析往往是结合在一起使用的。
接着给大家说说数据分析的数据来源，我们都知道，数据分析的基础是数据，不仅仅包括自己产品的数据，也包括竞争对手和行业数据。对于自己产品，一般可以从服务器日志和数据库中获取用户注册登录、产品使用情况等数据，也可以通过用户调研和用户反馈获得。而竞争对手的数据，我们可以通过第三方网站或系统获知，如百度指数、应用商场下载数量等等，也可以查找竞争对手的公司财务来获取一些有价值的信息。
最后给大家说一下数据分析的指标。数据分析的指标有转化率、任务完成率、当前使用用户数、流失用户数、回访用户数、活跃用户数、新用户比例、用户流失率等。其中，转化率、活跃用户数、新用户比例、用户流失率是相对重要的分析指标，这些指标通常都是比较常用的，我们会在后续的文章中给大家详细介绍。
通过这篇文章我们不难发现数据分析工作中确实是需要学习很多的知识， 我们在学习数据分析的时候还是需要注意很多的内容的，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。