数据分析理论知识（统计学/机器学习/数据挖掘）统计学是各种数据分析的基础。对于一些抽样后进行分析的工作，需要统计学指导，来选择合适的抽样方式，合适的抽样数量，以及评估抽样后统计结果的准确性。对于不同数据之间的相关性，也可以用统计知识来分析。参考书推荐《统计学》和《数理统计与数据分析》。机器学习和数据挖掘可以帮助分析结果更加深入，也是目前数据分析的热门方向。如果需要对未来进行预测，或者发现数据本身的一些规律，回归分析，聚类等一些简单的方法，都可以用在实际工作中。

数据获取能力（开发能力）数据获取通常需要写代码来实现。不同类型的数据获取需要不同的开发能力。比如数据爬取通常用python，大数据处理通常用hadoop/spark/scala，数据库中现成数据的获取需要SQL，众包数据采集可能要写一个sdk或者app，需要客户端开发能力。对效果评测来说，前三项比较常见，地图业务有着大量的线上日志，用大数据处理的方式才能分析。比如要分析线上用户偏航判断错误的情况，需要处理线上用户的日志来分析。

数据展现数据分析的最终目的，是为了帮助我们获取有用信息，而我们展示信息最直观的方式是图表。对数据分析结果的展现来说，合适的图表也很重要。在腾讯内部，最常用的数据报表平台有两个，一个是show平台，一个是小马bi。两个平台都支持用数据库作为数据来源，支持常见的曲线图，饼图，柱状图等等。当然，如果我们的数据没有放在数据库中，也可以通过excel绘制我们需要的图表，折线图，直方图，散点图，饼图，旭日图等等都是常用的图表。

数据处理和分析数据处理是指对收集的数据进行清洗，去掉异常数据，并对数据格式进行转换，为下一步分析做好准备。处理完的结果可以是一份中间数据，也可以是存到数据库中的若干个表。数据处理的工具可能是通过代码来实现，可能涉及到大数据，需要spark这种专门处理大数据的工具，也可能通过Excel就能完成。数据分析的方法和分析目的相关。如果只是监控某个产品功能上线后的使用情况，那么收集完埋点数据，将每日统计结果存入数据库，监控每天的数值变化即可完成分析。如果是需要对某类现象进行预测，比如预测节假日DAU的增长情况，那么需要考虑影响DAU的各个因素，并用历史数据进行建模，才能完成分析任务。

数据收集数据收集的方式和渠道是多种多样的，最常见的有客户端埋点上报（比如灯塔事件上报），还有后台存储的日志（比如导航路线规划的日志），以及客户端存储的日志（比如引擎层记录的log），从第三方购买的数据（比如出租车，私家车轨迹数据），爬虫抓取（比如获取公交更新的信息），路测采集（比如众包任务采集实地图片，或者路测对比竞品等等），问卷调查（用研常用的方式）等等。

确定分析目的当我们决定做数据分析的时候，我们首先要确定的是分析的目的是什么？我们的目的可以是衡量一次算法优化的效果，也可以是统计线上缺陷影响的范围，还可以是不同时间用户分布的变化等等。团队里的不同角色有不同的分析目的。比如负责业务测试的同学，可能关注分析线上缺陷，而产品同学，关注新功能上线后用户使用的情况，算法策略的同学关注算法优化后的效果等等。

什么是数据分析？数据分析这个领域包含哪些方面，要从什么是数据分析，数据分析的一般过程说起。数据分析是有目的的收集整理数据，加工分析数据，提炼有效信息的一个过程。数据分析的一般过程是，确定分析目的，数据收集，数据分析，数据处理，数据展现，汇总报告。

战略研讨的时候要脑洞大开，要闭门会议，要借力外部视角，要跳出线性思维。    做目标，畅想未来，在业务的出路终局上畅所欲言，在该大胆的时候一定不要保守。在计划、执行、责任人、时间表上，该严谨的时候一定不要糊涂。    让每个人在每一步的思考过程中，都把自己的答案写下来， 综合所有人的答案，删除不重要项，合并同类项，拆解细节考核标准；写下来，逐次讨论。最核心原则：这是一个要非常认真对待的疯狂问题！一定不要好像大概，得过且过。

补齐经营策略的过程中，需要明确几个要素，每一个策略，都需要明确几件事，引用5W1H模型    What：要补齐这个能力，要达到什么子目标？具体怎么定义？达到什么效果？    Why：为什么要这么干？不这么干能不能达到效果？还能怎么办？    How：这件事情到底怎么干？按逻辑可以拆分成为哪几步？    When：每一步，都是什么时间表？进度是什么？    Who：谁来负责？    Whether：是否真的可行？如何不可行，回到第二步，调整目标。

第五步：反推如何补齐？目标定完了之后，本质就是“我有什么、我要什么、我缺什么”，那针对“我缺什么”，我差在哪，差距的部分，我怎么办，我要做哪些事情，才能把这些问题补齐？一个问题一个问题的进行拆解，比如：我怎么把这些缺的资源补上？通过什么方式整合进来？营销能力怎么持续？生态怎么链接？怎么抱大腿？收入目标由哪几块业务构成？行业里是否还有新机会？补齐的过程，本质上就是基于经营目标倒推经营策略的过程，这样“经营策略”就会非常接地气。

第四步：找能力落差，目标定了，看当前要完成目标，差距在哪？还需要什么条件？找能力落差，本质就是自己企业/行业差在哪？定了一个很高的目标，本质上就是要大折腾一把，基于这个目标，如果要涨十倍，在各个方面寻找企业/行业存在的差距。这个差距是什么？是现在的我和未来的我之间的差异，这个差异本质上是在构造一个矛盾，构造一个冲突。这个冲突的根本就是我的未来战略对现在的经营现状的差距，我未来想要做10亿，现在是1亿，差了9亿，这9个亿就是冲突。这个冲突又可以继续分解，分解到产品、渠道、客户、市场、组织、流程、资源、资金等各个方面，关键在于层层递进，抽丝剥茧，基于业务逻辑，逐次展开，这些方面都差了哪些事情，共同决定了这9个亿的冲突是如何构成的。

第三步：出路具象化，三年的具体目标是什么？三年内，要能看到一些具体的经营成果。如果终局决定了这是一个百亿级的市场，那么最近看得到的这三年，打算怎么干？能否在最终结果上提出具体目标？这个目标，一般有两个建议：（1）要么是如何3年成长10倍，可以是收入目标，也可以是市值目标，也可以是完成IPO；（2）要么是企业已有的三年目标，往上再多加2倍甚至3倍。目标关键在于激发潜能，不能激发潜能的目标不叫目标。不能突破线性增长的目标不叫目标。很多人对目标有畏难心理，喜欢论证老板提的目标如何不合理，但反过来，目标的最大作用是让人跳出眼前困难，创造性的完成企业突破的可能性探讨。

第一步：思考业务未来的出路终局是什么？    以十年角度看，这会是一门什么量级或者什么属性的业务？长期的终局是什么？是100个亿还是1000万？是否值得持续投入，而不是干个三五年就到头了？第二步：看清终局之后，定眼3-5年，具象出路是什么？    三年的出路，就是这三年到底要干一件什么样的事情？是做到细分行业第一？还是做到全球领先？在3-5年之内，具体追求什么？所有的资源布局与能力建设都围绕着这一件事情来构建。

在思考战略之前，首先应该思考清楚：到底在什么阶段考虑战略问题？    每个企业/行业，在不同阶段，对战略的理解是不一样的。收入规模是1000亿人民币，思考的战略核心是社会变迁、国家制度、国运；收入规模是100亿人民币，思考的战略核心是各个区域市场、政策机会、产业变迁；收入规模是几个亿，思考的战略核心是产品、市场、组织；收入规模是几千万，思考的战略核心是怎么把产品卖出去、谁是你的客户。    不同人在不同阶段看到的企业战略是不同的。看清楚之后，则是分步思考战略问题。