# 第六章 · 数据分析

> 数据与数据分析的价值、业务指标体系的四个层级、衡量用户体验的 HEART 模型、数据分析的五个步骤，以及 A/B 测试。

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增长黑客与传统营销最大的区别在于「可衡量」。本章讲如何用数据驱动增长决策：从指标体系搭建，到用户体验度量，再到 A/B 测试的实验方法。

**本章要点**

- 了解数据和数据分析的价值：从流量思维到数据思维
- 搭建公司的业务指标体系和四个层级（北极星指标 → 一级指标 → 二级指标 → 行动指标）
- 衡量产品用户体验的 HEART 模型（愉悦度、参与度、接受度、留存度、任务完成度）
- 数据分析的五个步骤
- 了解什么是 A/B 测试及其正确使用姿势

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本节页面：

- [了解数据和数据分析的价值](/docs/ch06-analytics/01-6.1%E4%BA%86%E8%A7%A3%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%92%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E4%BB%B7%E5%80%BC/): 从大数据时代谈起，厘清数、数量与数据的区别与大数据的 5V 特征，并结合 Facebook 改版、社交 App 访谈、春秋航空、摩拜红包车四个案例讲解数据分析的四大价值。
- [搭建公司的业务指标体系和四个层级](/docs/ch06-analytics/02-6.2%E6%90%AD%E5%BB%BA%E5%85%AC%E5%8F%B8%E7%9A%84%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E6%8C%87%E6%A0%87%E4%BD%93%E7%B3%BB%E5%92%8C%E5%9B%9B%E4%B8%AA%E5%B1%82%E7%BA%A7/): 讲解指标的常见分类与好指标的标准、虚荣指标的危害，北极星与一二三级指标的四个层级，以及用 OSM 模型搭建数据指标体系的方法和 AARRR 各环节常用指标。
- [6.3衡量产品用户体验的HEART模型](/docs/ch06-analytics/03-6.3%E8%A1%A1%E9%87%8F%E4%BA%A7%E5%93%81%E7%94%A8%E6%88%B7%E4%BD%93%E9%AA%8C%E7%9A%84heart%E6%A8%A1%E5%9E%8B/): 介绍 Google 提出的 HEART 用户体验衡量框架的由来，以及愉悦度、参与度、接受度、留存率、任务成功率五个维度的衡量指标、NPS 计算方法与 Dropbox、Google Photos 等案例。
- [6.4数据分析的五个步骤](/docs/ch06-analytics/04-6.4%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E4%BA%94%E4%B8%AA%E6%AD%A5%E9%AA%A4/): 讲解数据分析的一般流程——数据获取、数据清洗、数据分析、验证发现、数据可视化五个步骤，涵盖五类数据来源、六种清洗对象、七种分析手段、三类统计谬误与多种可视化形式，并附数据分析书单。
- [6.5了解什么是A/B测试](/docs/ch06-analytics/05-6.5%E4%BA%86%E8%A7%A3%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AFavb%E6%B5%8B%E8%AF%95/): 讲解 A/B 测试（随机对照实验）的定义、单变量原则与先验特性，剖析 Bing、亚马逊、Netflix 等成功案例与 Sam 点赞给钱的失败案例，并介绍置信区间、样本量与实验周期的实操要点。

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反链：

- [增长黑客课程笔记](/)
- [课程目录](/docs/)