就是用用数据来分析和监控功能。
1. 监测异常指标，发现用户对你产品的「怒点」

产品大的流程中，存在很多小的功能点，用户的体验就是建立在这些小的功能点上；就是这些小的功能点的使用情况，成为我们每一步转化的关键。

以注册流程为例，一般需要手机验证。发送验证码是其中一个关键的转化节点；当用户点击重新发送的次数激增时，可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户”怒点“所在，无法及时收到手机验证码。通过对关键指标的监测，便于我们及时发现问题所在，及时修复。

2. 通过留存曲线检验新功能的效果

对于上线一段时间的产品，有时候会添加新功能。上线后，需要评估新功能的效果，是否满足用户的核心需求，能否给用户带来价值。

数据分析零基础学习吗？

1、数据分析要学多久？

每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。而且也要结合自身的发展方向来选择学习的内容，因此学习时间会有很大的差别。一般来讲，零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三个月。这里给大家推荐一下博学谷的《所有人都能学的数据分析课》 ，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解，学完之后，学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。

2、数据分析要学什么？

（1）统计学

统计学是数据分析的基础，是必须零基础初学者必须掌握的重要内容。学习最基本的统计学知识可以解决日常大部分的分析需求，所以强烈推荐零基础学习者先从统计学开始入手。统计学设计概率、分布、抽样、线性回归、时间序列、统计推断等内容。

（2）SQL

SQL是零基础学习数据分析的核心内容之一，当你要分析的数据超过百万级别的时候，这时候需要数据库来解决，而从数据库中获取数据要依靠SQL语言。可以把MySQL作为学习对象，简单了解一些数据库范式设计等基本的数据库原理，重点学习SQL语言。可以自己安装一个MySQL数据库实践操作练习。

（3）Excel

说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）。

（4）数据挖掘、机器学习

这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需求，而且数据挖掘和机器学习的难度较大，门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如：分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。

（5）Python

因为Python有很多的第三方强大的库，因此Python是数据分析的利器，也是数据分析必学的编程语言。比如Numpy、Pandas、Matplotlib与python作图、Sklearn与机器学习基础等等。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。

（6）产品运营知识

可能有些人都听过产品运营这一岗位，对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，产品运营是必须要要学习的知识。其实产品运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。