大数据，在互联网被熟悉的概念，对大部分企业来说，大数据是被神化的存在，例如，广告的精准投放需要大数据，而用户洞察也需要大数据的参与，仿佛大数据是万能的，这是因为我们企业想要更加了解用户离不开数据分析，那么，让我们停下来思考，该如何实现大数据落地？如何分析才能帮助企业做出决策，做出更好的产品。
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关于大数据分析
在艾永亮超级产品公众H所提及的文章中曾写过：大数据是一种规模大道在存储、获得、管理、分析方面都超出了传统数据库软件的数据集合，针对大数据分析，我们可以将获得的数据进行打通、整合、寻找规律，最后运用到产品。
在获取数据途中，我们可以采取这三类：
1）用户所填写的资料
举个例子，当我们在银行办卡的时候就需要填写信息。
2）广告投放数据
例如，活动页面点击率、广告展示信息、广告来源，利用这些数据和人群数据整合结构自己数据管理平台的企业，我们也可以称之为第三方企业。
3）行业数据
简单来说，就是公开的数据，只要我们在网络上就可以查到这些。
打通：将上述提及的123方数据进行整合。例如，我们可以通过手机号码查到1和3的数据进行整合。当然，因为手机号是较为敏感的数据，还是要尊重用户隐私的。
找寻规律：换句话说就是做数据清洁，让非结构化数据变成结构化数据，方便统计，在数据中探索，找到规律，从而形成数据分析报告。
运用到产品：将数据分析报告中获得信息提取出来，了解到用户真正的需求，时至今日，大部分企业还是会凭借人工决策，站在自己的角度做产品，那么企业为什么需要大数据分析，这是因为大数据分析能让企业找到规律，明确目标，验证想法，这就是企业需要做大数据分析的理由。
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数据分析报告
从目前的大数据分析来看，大数据也反映着企业的情况、市场环境、热点、人群分析，那么我们如何将这些运用到产品当中？
基于艾永亮超级产品公众H所写的文章，来说说我对数据分析的理解，我将数据分析报告分为这三大类：
1）市场分析
市场分析一般是定性、定量分析。告诉企业他们的市场份额。
举个例子，移动互联网的市场分析，该数据就来自于公开数据或者第三方数据，企业收集的数据源越多，对产品信息了解就越深。
而市场分析的作用也能清晰看到自身产品和竞品的表现，甚至能够发现潜在的竞争对手。
2）用户分析
大数据分析的核心在于分析用户，正如艾永亮超级产品公众H所写的文章，我们可以将用户分析分为以下步骤：
打通数据，了解用户需求，精准解决。
这时，我们要做筛选条件列表，刻画用户，例如，用户的条件、位置、使用产品的频率，条件越多，用户轮廓就越清晰。
根据筛选出来的用户群体，进行线上统计化，最终整合这些数据，形成用户画像。
3）运营分析
根据艾永亮老师所提出的艾永亮超级产品方法论，我们可以将运营分析拆解成：
1）感知：根据广告投放数据进行分析，判断渠道广告对App或者网页的引流情况，该类数据一般都在广告监测企业手中，因此，我们需要依靠广告企业设计营销环境中加入代码便于监测广告表现，而通常该类数据仍难加载，只会提供统计值，关于这部分的分析，大家可以查看艾永亮超级产品公众H所写的文章。
而企业看感知数据的目的就是衡量自己花大钱做的营销后的获客情况，才能进行下一步。
2）获取：获得用户的青睐，除了产品外，还需要适当的营销，那么在这个过程中，企业需要判断数据是否准确，渠道是否作弊，查看营销的效果。
3）活跃：获得用户青睐后 ，还需要查看用户的活跃情况，在这时，可以根据产品打开次数进行分析，也可以制作点击热力图，当用户积累到一定数量后，查看用户粘性，并对用户进行划分，哪些是企业的核心用户群体。
4）传播：最后，用户对产品进行传播，其核心在于口碑传播，即通过产品为用户带来良好的用户体验，用户安利给身边人。
