1樓：
題目關鍵問題：1，哪些障礙？2，如何解決？
1，拿資料說話，哪些障礙？
1）從哪拿？
多數公司或產品都會遇到這個問題，從業務效率角度或者員工配置角度等，公司或產品壓根就沒有做資料的埋點統計，想拿的時候，發現沒有任何資料支援。
2）拿什麼資料？
這點就和分析資料的人直接相關，該分析者，是否清楚對應的產品或問題該用什麼資料來說話，是簡單的日活，還是具有交叉關聯性的多維指標？以及資料是否嚴謹準確，匹配問題？
3）怎麼說話？
就是怎麼分析，有的產品，你給他一堆資料，他也無從下手？觀察能力是否匹配分析能力？是用excel就能解決，還是需要稍微高階點的SPSS、R語言甚至指令碼協助分析？
4）說了些什麼話？
這點至關重要，同樣的資料擺在面前，不同的分析者能得出不同的問題或結論。觀察分析者，邏輯能力、分析能力、觀察能力、推理能力等等，都綜合影響著資料在說些什麼。
5）為什麼？
這點是經常被忽略的一點，但又極其重要。資料呈現出了一些現象，卻搞不清楚為什麼會這樣，會造成資料最終不能反哺於產品設計。
2，如何解決？
「拿資料說話」的邏輯順序是將上述小點倒序思考。
分析者，需要保持頭腦清醒，邏輯清楚，心裡面對產品有一定的預估，知道自己要針對什麼目的需要做資料分析，大概會存在怎樣錯綜複雜的關聯，需要哪些資料指標，這些資料指標分別怎麼獲取，靠第三方統計工具，還是需要技術埋點，抑或是服務端讀取什麼對應資料等等。
拿到資料後，務必判別真偽和嚴謹性，再對應初始目的展開觀察分析，最終其實是在通過資料去驗證自己的判斷，發現自己未發現的問題。
這個過程，必須友情提醒一下，需要很多耐心和專注力。
有朋友會問：如果就是沒有資料，或者等不到採集到資料，就需要做決策，怎麼辦？
產品設計，依靠資料分析，僅是一種方式。需求發現，還可以通過觀察使用者行為、使用者訪談、市場判斷等多種方式獲得。只是如何判斷需求真偽、是否剛需，這就看產品經理的能力高下了。
我還是那句話，工具只是輔助，使用工具的人才是關鍵。
2樓：
如果大學裡有做過什麼課程實驗，哪怕是物理實驗，很容易理解《資料說話》
如果只停留在馬列那種辯證的看待一切事物，那理解《資料說話》不一定容易，也不一定困難，反正這件事得辯證的看了。
3樓：王小峰
要做資料分析，請先以明確的目標為基礎做好自己的分析模型，而不是沒有頭緒的扎到資料堆裡亂逛。以為突然看到乙個讓人興奮的資料就算是資料分析了。模型！模型！模型！
4樓：宋進亮
真正頭疼的障礙是很多人其實看不懂資料，這才造成同乙個資料，不同人能看出來甚至相反的結論來。於是各種解釋、各種 PK ，最後的決策還是拍腦袋。於是大家又說資料沒有用。
然而事實上資料本身就是很多人都不容易看懂的，理論上這要求乙個人又懂資料、又懂業務，才能給出真正靠譜的解釋。於是為了讓更多人能看懂（或許只是為了更容易說服老闆），某種意義上我們需要注意控制資料處理的深度。最好的資料是特別直觀、一下子就能看明白的。
而如果資料需要拐好幾個彎才能證明想要說明的問題，不但理解起來困難，資料處理本身也容易出錯造成硬傷。
當然希望資料簡單並不是說深度的資料分析不做。反而簡單的資料背後是需要做大量不同維度、不同深度的比較，最終選擇最能直觀說明問題的乙個。這些是需要靠投入精力去堆積的～同樣某種意義上，投入精力的密度決定了資料產出的效果。。
5樓：Kubar
自己做過的資料，一般都符合自己主觀的判斷。
我的理解是，無論你做出了多麼離奇扯淡的判斷，你總可以找到一組資料及解讀方法來支援你的觀點，這個真心不難。難就難在，如何真正摒棄主觀因素而客觀的分析出資料間的因果關係及趨勢。
我覺得這個是悖論，沒有主觀意識的對資料進行再次組織和解讀，資料永遠只是數字；但是一旦資料經過人來處理和解讀了，資料還能保持客觀麼？
6樓：張超
'拿資料說話'適合成熟的產品，產品最主要的使命是解決使用者的困難。獲取資料也需要很高的成本，不可完全依賴資料，也不能將資料做為擋箭牌
7樓：蔡天
呵呵資深靠譜的資料分析師很少， 產品運營中懂資料的更少之又少， 管理層中重視資料尊重資料的更少，而且這幫人跟相信自己的直覺，他們的意識是很難改變的。 在產品發展的初期， 資料的作用顯現不出來，不到瓶頸，資料的作用顯現不出來。
8樓：喬浩
之前深入做了一年多的資料。這個問題真是痛處。咆哮一下吧，也許真正做過的才。。
1. 資料首先是要被設計出來，才能作為結果展示。設計驗證性資料結構，周密的話必須細挖。
直接導致的結果就是除了你，看的人誰也搞不明白為什麼這麼設計。而一旦提交，技術實現成本考慮又會將原有計畫徹底打亂！
2. 資料給出的，僅僅區域性最優解，不是全域性最有解，乙個微小的設計決策需要龐大細緻的資料印證。「資料化運營」「資料驅動設計」說著容易，實現難度非常大。
3. 如果是調研或市場資料，往往是東拼西湊沒有核心說服力。而自己做的資料，能確定的事實往往和主觀判斷相差不大，又並不如主觀判斷更加高效。
4. 這些問題導致的結果是，靠資料說話往往成為早期設計者的美好假象，沒有誰能紮實做下去。而設計者和決策者對資料研究方法和結果也逐漸缺乏耐心和深入學習。
想對其進行充分解釋變得越來越難。
也許某些資料在某個設計決策中發揮了重要作用，但仍無法對整個決策過程「保駕護航」。
9樓：pmbian
1,沒有資料佔大多數，怎麼辦?
2,對資料的理解，你有了資料是否用的好？
綜上，資料這個事情很重，要但如果不能駕馭好資料，亂用資料做出不靠譜的決策還不如不用。資料的教條主義害死人。
10樓：Wayne Zhang
拿資料說話在」獲取「和」使用」兩個階段都可能存在障礙，有些資料不是你想拿就能拿到，有些資料你拿來卻未必能分析，具體說來：
資料獲取障礙及解決方法
1、獲取成本過高——優化獲取方法，或尋找替代資料，或放棄。
2、獲取時間過長——同上
3、獲取的資料不充分——優化獲取方法
資料使用障礙及解決方法
4、分析的成本過高——優化分析方法，或尋找替代資料5、分析的時間過長——同上
6、分析結果鬆散甚至互相矛盾——優化獲取方法和分析方法7、海量資料——優化分析方法（如抽樣分析）
11樓：94smart
粗略的講，「拿資料說話」是乙個過程：
產品設計前必須得有清晰的目的、目標
要實現目標需要哪些指標，每個指標需要哪些資料，資料要多少才算完成目標得有獲得可信資料的方法，比如統計系統、分析日誌等產品各個資料點和使用者行為的關係是什麼樣，不同指標的資料表現代表什麼，傳說中的資料模型是啥樣
拿資料說話，用實際資料去驗證資料模型的合理性、是否可以實現目標，從而決定產品設計是否合理
以上屬於拍磚，召喚熱衷資料分析的產品同行朋友來回答～
12樓：文刀
1.資料不充分，拿不到充分的相關的資料以做分析和判斷。
2.分析差異化，資料分析過程本身就是雜合很多主觀因素的。同乙份資料不同人分析能得出不同結論。
3.不相信資料，很多時候有些人喜歡先入為主有自己的判斷，資料不過是驗證他的判斷。如果資料得出的結論和他的判斷不一致的情況他會否定資料。如果這個人是老闆就跟麻煩了。
解決方法
1.盡量拿到充分的資料，有著非常嚴謹的分析。
2.不要過分迷信理性分析的力量，適當結合感性權利和關係的力量來幫助自己說話。
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