写在开头
在过去的三个月里，实习让我从一个产品的爱好者，慢慢变身为一个产品助理。这其中，有经历尴尬、苦闷、自责，让我质疑自己究竟适不适合做产品；也有上线，排查清bug，听到勉励时的喜悦；更多的是在这其中飞速的成长和感悟。
壹·数据分析带来的两重体悟
来到公司后，接受的第一个任务，即通过客服录音，线上wiki来产出一份关于业务流程、逻辑的学习报告。在这个学习报告中，要展示自己所了解到的业务流程，框架，逻辑，但是更重要的是要提出几点关于产品的修改建议。
关于修改建议，我一开始是信心满满的，之前竞品分析不就是做类似的嘛，给产品提提建议有什么困难的。然而真的做起来，我发现自己实在是too young too naive了。
我提出的第一个建议是，为用户FAQ部分，几个分类问题都在流程中增加入口，提高问题的点击量。
用户FAQ部分，有abcd四个部分的问题，点击量和解决率很不均匀，c的点击量和解决率要超过abd三部分很多，原因是c有一个独立入口。我推断用户FAQ部分，abd三部分的利用率可能很低，而且这部分遭遇问题的用户可能会转投客服咨询问题，增加客服的工作压力，也可能因为无法继续使用就流失掉！而且看到此前的用户调研中，显示到很多的用户都会在产品使用中遭遇到问题无法解决！一连串的推理，都完美支持我的修改建议啊！
然而，在我展示给mentor看的时候，便受到了迎头痛击。
“第一，你这个数据论据和结论对应不上啊，如果要确认这个独立入口对于FAQ利用率的影响，应该去拿到那个独立入口的数据；第二，如果要得出很多用户因为使用流程中遇到问题转投客服，应该去看到FAQ和其他部分对应问题和客服来电量的情况对比吧；要知道数据分析不能为了分析而分析，一定要是正确逻辑下的数据分析，你的数据和结论之间应该有直接的逻辑关系，而不是说好像有联系，就强行分析一下。”
听到这里，我真的是尴尬的一批，想找个地缝钻进去，然而这只是开始...
“你在这里其实真正的问题是，你没有去想，这个点击量和解决率数据背后的意义是什么，你希望提升这两个数据的目的又是什么，明确了这两个才能去明确要怎么对比数据。现在你只是把这两个数据都放在这里，然而这两个数据提升的目的一样吗，问题的点击量上升明显和解决率上升背后的意义是不一样的，采取的改变方法自然也不一样啊！”
1.数据的对比是否能真的得处希望得处的结论
2.数据背后的目的是什么，不同数据间对比的目的是什么？
