如何通过三步掌握统计学基础，高效完成数据统计分析？

前言

关于数据统计分析，表达一个我蛮认同的观点。

好的数据分析师，要像眼科医生一样：配眼镜可能有很多专业的方法。有很多专业的工具，可在配的过程中，医生纠结的不是自己的理论，而是关注使用者看得清不清楚，不断问使用者“这样可以吗？这样更清楚吗，再这样试试呢？”——接地气的陈老师

使用者特征意义：能够看到我们的使用者。都是哪些牛鬼蛇神~

注意事项这方面，同一数据序列使用相同的颜色。不使用倾斜的标签，纵坐标轴一般刻度从0开始。一般柱形图最好添加数据标签，如果添加了数据标签。可以删除纵坐标刻度线和网格线。

再看注意事项。把数据从12点钟的位置开始排列，最关键的成分紧靠12点钟的位置。数据项不要太多，保持在6项以内，不使用爆炸式的饼图分离。可以将某一片的扇区分离出来前提是你希望强调这片扇区。

该模型出自于《增长黑客》。它是在2007提出，当年的获客成本还比较低廉，而这种模型很简单又很直观地突出了增长的所有关键元素，所以这个模型很长时间内都很受欢迎。

)HEART模型

饼图不使用图例。不使用3D效果，当扇区使用颜色填充时推荐使用白色的边框线，具有较好的切割感。

)AARRR模型

)RARRA模型

二、分析

学习数据统计是一个程序的过程,涉及理论知识的学习、实践技能的培养还有持续的自我提高。

我们都知道，数据是支撑决策的关键依据！于是可以看到，几乎所有的产品，都会具有数据统计分析的功能模块。往大了说比如数据中台，往高端了说比如数据大屏、数据看板、数据驾驶舱； 往本质了说就是数据的统计分析。作为一个非数据型产品经理，或者是初级产品经理，该怎样设计这个功能模块呢？如果你刚好为此苦恼，不妨试一下我最近研究的这三步曲：统计+分析+可视化！

三、可视化

有了统计的数据还有分析的维度之后最终一步工作就是可视化啦！这个环节的目标很简单，就是让领导看到之后不由地发出“卧槽，牛x！”这样的感慨，那就ok了~而想要完成这一步。又快又好的方法，那自然就是参考各种规范啦。可以去一个叫做“” 的网站，还有一些其他网站去查看各种可视化图表。因为开发很多时候，就是依照这些开源图表库进行撸代码。而我们设计的时候，就需要借助各种原型组件啦。

1. 折线图

说到注意事项。选用的线型要相对粗些，线条一般不超过5条，不使用倾斜。预测值，改为虚线。

关于更多可视化类型，请查看官网示例或参考其他相关资料!

记住每个领域。每个业务场景，都有其特有的需求和痛点。在设计和实施过程中，要考虑到这些因素，并继续调整和迭代。以确保产品尽可能满足需求并实现预期目标!