简介

精彩点评

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  温志坚

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  这本书对我来说有点难懂，专业术语过多。 一本书如果看不下去的话，那我就看看热门划线吧，了解一下大多数读者是怎么挑选重点内容的，在热门划线的部分我尽量写出自己的读后感。

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  荣蓉（工作时间回复慢）

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  适合小白看。 如果去掉精益两个字，改为数据分析入门、不同行业数据分析指标概览，我会多给几分。 尴尬。

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  马腾

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  本书通过几个关键概念和模型，介绍了在公司/产品初创和发展期用数据驱动增长。 一、通过第一关键指标实现增长 1、重要的是找到好的指标 每个人都能找到大量数据，都知道需要指标。但要找出可衡量、可操作的指标，是一个巨大的挑战。 2、驱动决策、驱动公司/产品发展 精益数据分析的核心，在于如何找到一个有意义的指标，然后通过试验改善它，直到令你满意；之后，转而解决下一个问题或进入创业公司的下一阶段。 3、高度抽象，专注第一关键指标 对商业模式高度抽象，忽略所有细节，这样我们需要的指标也不断缩减。 如果创业真的有什么成功的秘诀，那一定是专注。在任意指定的时间里，都有那么一个指标，值得你关心它胜过一切。 4、通过测试来验证增长点 测试是精益数据分析的灵魂。通常测试包括精准的用户分类、同一用户群在不同时间的表现即同期群分析，以及运用单变量A/B测试和多变量同时分析。 二、数据分析框架 1、精益商业画布 精益画布的逻辑，可以表述为： ① 要解决什么人、什么问题 ② 解决方案是什么、几句话说清楚、什么渠道找到客户 ③ UE模型能否跑通：看收入和成本 ④ 竞争优势是什么 2、AARRR海盗指标 公司最需要关注的指标分为五大类：获取用户（Acquisition）、提高活跃度（Activation）、提高留存率（Retention）、获取营收（Revenue）和自传播（Refer）。 五个指标并不一定遵循严格的先后顺序。 3、三大增长引擎： 黏着式增长引擎、病毒式增长引擎、付费式增长引擎。对应的KPI为：留存率、病毒系数、付费率。同时关注LTV、CAC和人效。 虽然成功的企业最终会用到全部三个引擎，但是最好在一段时间内只专注于某一个引擎。 4、创业增长金字塔 ① PMF—>② 强化竞争优势—>③规模增长 三、不同模式和阶段的第一关键指标 根据不同商业模式（电商、SaaS、会员产品、媒体、UGC、双边市场）和发展阶段（移情、粘性、病毒性、营收、规模化），确定第一关键指标。并且跟进指标时，最好知道行业竞品水平，以此衡量自己达到的效果。

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  郑同学

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  创业的核心逻辑是不要销售你能制造的产品，而是制造你能卖出去的产品。 如何验证你的产品可以卖出去？书里提出了“最小可行化产品”的产品开发思路，以此来帮助创业者以最小的成本和最低的风险寻找可规模化和可重复的商业模式。落地的核心概念就是“构建-衡量-学习“模型;与从0到1中提到的MVP有异曲同工之处。

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  慧l

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  原只是想深入了解一下数据分析在业务中的应用，没想到还意外Get了一直想看的商业模式总结。该书以不同商业模式与发展阶段划分章节，详细的介绍了不同商业模式与发展节点相对应的数据分析指标以及分析方法，看了收获良多。

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  李沐晓

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  2021年，6月14日，13/25+6 《精益数据分析》   睡觉起床多种多样，在呼噜声中起床，多了去了？如果说，是自己的呼噜声惊醒梦中人，可晓得有多么囧吗？   淡淡粽叶香，浓浓人间情，端午安康日，幸福常在心。端午节，美美哒，睡个懒觉，好开心哦！   睡个懒觉可以有，读书分享不能无！   虽然，这本书汇聚了100多位创始人的成功经验，呈现了30多种实操案例。但是，我读起来，还是觉得有点点枯燥呢！当然，喜欢的内容就另当别论啦！   我们知道，每个人都有数据，天天和数据打交道，关键是找出哪些能提高我们的学习，和帮助我们提升能力的数据？每个人都知道完成这些需要一些指标数据，但要找出那些特别明确、可衡量、可操作、相关以及及时的指标，是一个巨大的挑战。     什么是好的数据指标呢？   好的数据指标是有比较性的；好的数据指标是简单易懂的；好的数据指标会改变行为。   怎样得到这些数据指标呢？   通常情况下，数据指标来源于定性和定量分析。   定性数据一般是杂乱的、主观的、不精确的。它类似从团队讨论，现场采访中获得的信息，极难量化，它能告诉你发生了什么，但不能告诉你“为什么”？   定量数据却完全不同，他能回答的是“什么”和“多少”这样的问题，定量数据排斥主观因素，它可以用数据指引人的行动。   启示：   数据会说谎，尤其，整理过的数据更可怕，你的决策成功与否，在一定程度上，与数据的真实性息息相关。

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  A Blooming tree

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  4+颗星 可能看名字我不会看这本书，看完之后感觉还是有收获的，打算下班后花两天时间画个思维导图，梳理一下。 有时候 很能明显感觉到你是在吸收书中的内容还是没有经过大脑，全身心投入的感觉真的很好，不喜欢没有完全投入书中的感觉。 一些书，可能只适合在某段时间看吧，这样，它才能发挥最大作用。 这本和另一本商业产品的书 ，都是有收获的。

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  小狮小狮

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  在接触这本书之前，我其实对数据科学并不了解，我所接触到的数据分析多是财务指标的分析，企业财务数据的清洗、多变量回归等。但从未接触过创业领域的数据分析。 通过阅读此书，我了解了数据驱动下的精益创业运动。管理学大师彼得·德鲁克有句名言：“你无法衡量的东西，你也无法管理。”数据即提供了一种途径让企业整个生命周期中反映各个经营特征得以度量，从而得以展开精细化标准化的管理，减少“拍脑袋”决策。 我们的时代从数据沙漠跨越至数据海洋，现如今数据信息如面包屑一般散落在我们的生活中，唯有拾起、组合或探索它，才能让数据真正发挥作用，驱动战略的制定。数据科学的意义大概就在于此，实际上简单的数据计算或数据可视化单凭现有的许多数据分析工具即可完成，而人所能发挥的作用是挖掘数据背后的经济意义，发现不同数据间的相关或因果关系，并去解释它，这是计算机所替代不了的。 另外，人更擅长于联想及制定规则。在此书中，我发现在不同的商业模式下所需关注的指标实际上大相径庭，在企业不同的发展阶段也需根据业务模式做出相应的调整。而现在的一个规模较大的企业实际上不同的产品都涵盖一种或多种商业模式，这需要数据科学家发挥他们的智慧，发现更有效益的指标，去推动企业经济效益的提升。 并且，数据分析的意义不仅针对企业，它实际上顺应着时代的趋势，帮助人类更加理性地做出决策。但需要谨慎对待的是，我们不可陷入数据分析的泥淖中，仅相信量化的力量而抛弃人的直觉，精益分析的目的是要证明直觉的正确性，这正如在金融领域需将基本面分析与技术分析相结合去做出合适的投资决策。 这本书是我跨入数据科学领域的启蒙读物，我在此书中了解到数据分析的方法、意义、局限性，也更加深入地明白了数据科学领域存在的价值，即结合计算机的先进技术，对项目方案进行经济效益的分析，利用数据驱动决策，以实现目标。

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  huaG

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  穿插案例讲解的方式有时会打断延续的思维，但是深入看下去还是挺多干货可以吸收的

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  大爷

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  这本书很酷 都知道数据的益处 不过看看众多的案例 各类型的公司企业 新创 百尺竿头的老牌怎样利用数据回答问题。看看不同模式的企业运用怎样的指标 这个真的好厉害。

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  范林😘😘😘

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  世界上不缺少方法，与优秀的人真正差的是差在：找到一个方法后把它在自己的实践中应用落地的坚持与迭代。这本书就像一个创业的说明书，操作指南。期待自己可以一步步用好它

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  南木

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  写个书评：这是适合创业者读的书。想看数据分析相关的朋友不太适合！

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  小阳

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  2020年的第一本书，在家学习也是给国家做贡献[呲牙] 本书对于创业5大阶段，移情，黏性，病毒性，营收，规模化，以及4大模式，电商，saas，ugc，双边市场做出了业务纬度以及数据指标的分析，配合案例讲解，让读者更易理解。 第一次看完的，最大的收获就是理清了，病毒性，营收阶段的数据指标。k因子，病毒性传播周期，clv，cac，arpu，arppu等指标之间的联系与区别。 其次，每章结束的练习题可以认真做完，真的收获很大。 最后，结合业务，还会再次阅读，疫情结束返回武汉后，会刷做出思维导图。 PS，转记书评 在数据的海洋里，这意味着你要挑选一个唯一的值得你All In的指标，书中称之为第一关键指标（OMTM：One Metric That Matters），帮助梳理和解决核心战略问题，集中优势资源以及可供验证的实验条件。当然不同的商业领域和创业阶段，甚至相同的商业领域和创业阶段，因为商业模式的不同，需要聚焦的OMTM不同。 例如同样是重视新零售的电商公司，超级物种、7fresh、盒马的零售体验店模式更重，而每日优鲜的前置仓模式更轻。 盒马鲜生的亮点是门店招揽顾客一招鲜的是活物水产，餐饮+购物混合也太下的高品质的门店体验，以及半小时极速达的免费电商配送。横向对比，每日优鲜则通过货品运营思路+Costco模式，精选产品，加速流通，并提高前置仓的数量来覆盖更广的地域范围和摊薄建仓成本。 欧洲重甲骑兵最知名的对手，并非同样彪悍的马穆鲁克，而是来自亚洲草原马背上长大，擅长弯弓搭箭的蒙古轻骑兵。而动物界也同样可以找到同样的例子，牛椋鸟和体型敦厚但没有利齿的河马存在共生关系，特点是数量奇多，集体行动，常以河马身上的寄生虫和寄主的血肉为食，因为其体重只有河马的万分之一，且看不见、打不着、追不上也躲不掉，而让河马无可奈何。 正如牛椋鸟和犀牛的关系一样，只要盒马不发生大面积的关店潮，每日优鲜或将长期处于分流订单的寄体地位，但无法反客为主，彻底收割全部流量。这也是到店体验始终都存在纯电商模式所不具备的魅力。

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  天凉好个秋

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  一本不错的书，即便不是创业，对于从事的项目而言做分析也是有帮助的。

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  成功的起点

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  以前全球化是发达国家和大企业主导，未来全球化是发展中国家中小企业走向世界。以前贸易是全球化的主力，未来科技将是全球化的主力。以前是人在流动货在流动，未来是数据在流动，服务在流动。未来任何一个人只要有一部手机就可以做全球生意，未来所有的中小企业都是跨国公司。