对于产品人员在做数据分析时，可能大家都了解过一些数据分析的套路，比如从整体业务层面上来看的第一关键指标法，海盗指标法（AARRR）；具体业务层面的漏斗分析，OLAP，时间序列分析等。尽管这些分析方法易懂，但是，凡事都有但是才有搞头，这些方法论什么时候用？用在哪里？怎么用？对于入门级数据分析来说有时真的会摸不着头脑。今天开始咱就来说说这些套路。首先讲讲第一关键指标法。
什么是第一关键指标法？
第一关键指标法是在《精益数据分析》这本书中提到的方法，ps：个人认为这本书可以作为互联网数据分析启蒙书籍。这个方法在书上的一句含义是指一个在当前阶段高于一切、需要你集中全部注意力的指标。当然，实际情况并不是只有一个指标，这里的一个指标是指最核心的指标及其衍生指标。简单来说，就是在一个业务的生命周期内，粗略的可以分为MVP阶段、增长阶段、营收阶段。每个阶段需要拎出最核心的指标，死磕它，增长它。在MVP阶段最关注的是定性分析，用户访谈，确定产品是否满足市场需求，增长阶段最关注的是留存等衍生指标，营收阶段最关注变现业务的指标。
第一指标法使用说明手册
1、理解市场
从新接手一项业务开始，理清楚业务是你第一步要做的事，这里并没有什么方法论，但是思路清晰很重要，分析清楚可以获取业务知识的渠道，主要分为内部渠道和外部渠道。内部渠道包括：了解产品、公司内部的文档、业务相关人员等等。外部渠道就很多了，二话不说“度娘”搜起来，垂直领域门户，垂直社区（加一些业务相关QQ群之类的）例如：
36氪：http://36kr.com/
网易科技：http://tech.163.com/
Useit知识库：http://www.useit.com.cn/portal.php
2、理清业务逻辑
这里你可以祭出脑图，流程图，勾勒出业务的逻辑。这一步很关键，但是具体业务不同，具体出门右转知乎，贴个答案：https://www.zhihu.com/question/26527817
3、开始搞
前面我们提到这里的一个指标其实是指核心指标及其衍生指标，比较抽象，没关系，下面我会分享一下在具体工作时，使用这套方法论的经历。
我所在的产品是应用商店，目前我们产品正处于商业变现阶段，尽管我每天还是收到一系列的数据报表，包括产品状态数据，各业务模块的数据，如：累计用户、新增、日活、次日留存等等。但是这一系列的指标数据并不是当前最需要关注的重点，因此在有了前面两步的基础上，我对现阶段的数据指标进行重新规划。
我用脑图简单画了一下：
在脑图中可以看到目前业务处于营收阶段，我们当然最关心的就是营收，废话一句，我们的KIP也是营收。（ps：其实第一指标入口就是KPI来的，嘻嘻），那么我就确定了以这个指标为入口，不断拆分细化。目前我们的变现手段只有广告。广告的收入主要有两个因子：日活和arup值，再不断的进行业务拆解，最后得出需要关注的指标（带框框的），当时我就懵逼了，不是说好的第一指标法吗，这衍生指标太多了吧。
不过进一步思考，其实没错，衍生指标很多，但还是需要再细分，这里面涉及到资源分配的问题。简单来说，有时候需要关注的衍生指标有几块，如何通过合理评估提高每个指标的投入产出比，制定业务方向才是关键。例如：对于目前的收入数据，我们当前80%的收入来自于应用下发的收入，那么在资源有限的情况下，我们把这一块列为优先级最高的指标，目前阶段就是提高升级用户数&应用下发流程转化率。在这个基础上我们制定了一系列方案，最终单月营收环比提高17%。下个阶段，我们会继续折腾其它的指标啦～
