最近讀了谷歌數字營銷布道師 Avinash Kaushik （他同時也是暢銷書 Web Analytics 2.0 作者）寫的：The Lean Analytics Cycle: Metrics > Hypothesis > Experiment > Act 一文，個人認為其中的方法論對我們應用數據分析來指導商業(yè)實踐是非常有價值的。

數據分析指導商業(yè)實踐潛力巨大 究竟如何應用？

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　　 我是做技術出身，不太喜歡重復造輪子，在對 Avinash Kaushik 這篇文章的大部分編譯的基礎上，也提出了我的一些個人看法和思考。限于篇幅原因，原文里的四個案例，這里只摘了 Airbnb 的例子，感興趣的朋友文末有原文鏈接。
　　
　　 數據驅動（Data Driven）的概念在國內有了很長時間了，但真正實現數據驅動的公司卻少之又少。要做好精細化運營，需要用好數據，用數據來驅動運營和產品增長，而其中的關鍵則在于實現數據分析閉（循）環(huán)。
　　
　　 那么，什么是數據分析閉環(huán)？
　　
　　 數據分析閉環(huán)就是說把數據分析到驗證的每一個步驟有機的連接在一起，由此指導業(yè)務和實踐，同時也能對閉環(huán)進行迭代優(yōu)化。
　　
　　 數據分析閉環(huán)有四個步驟：指標--->假設--->試驗--->行動。無論你做的在線，離線，或是非線上的業(yè)務，都需要這個閉環(huán)來指導業(yè)務增長。

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　　 數據分析閉環(huán)

　　
　　 過分迷戀于數據收集和標準的指標報告或許不是好事，很多人對這些很熱衷有時候只是在跟風，因為數據和指標的作用和價值很多年前就有人在強調。但這種現象是不正常的，只有把指標和數據用于指導實踐，形成一個數據分析的閉環(huán)，才能體現出數據的價值。怎么解決這個問題，又或者說怎么形成數據分析到應用的閉環(huán)？
　　
　　 《精益數據分析》這本書里提到了精益數據分析閉環(huán)這個概念，它的目的就是幫你創(chuàng)建一個可持續(xù)的方式來選擇重要的指標，并把這些指標跟基本的業(yè)務問題關聯起來，然后提出對問題解決方案的假設，通過測試（當然包括A/B測試）驗證假設并最終驅動業(yè)務增長。
　　
　　 下面，我們會從四個步驟，解讀數據分析閉環(huán)的一些細節(jié)并用 Airbnb 的案例讓大家更好的理解精益分析循環(huán)如何指導業(yè)務實踐。
　　

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