1. 启发点：本书既谈了数据分析，又谈了运用AARRR模型的创业和数据分析的结合。后者是AARRR+前面数据分析方法的延伸。最有启发点的是数据分析方法这一部分。当时我数据分析相当弱，读到这两段不禁拍案叫绝，如果我们能从数据分析中为产品发现了别人没意识到的先见性，相关性甚至因果性指标，则可以巧妙地去影响用户进而创造商业价值。摘录如下：
> 先见性指标与后见性指标：先见性用于预言未来，后见性用于解释过去。更喜欢先见性，因为在得知数据后尚有时间去应对。
> 1）潜在客户数是先见性，能预测未来的新客户数，用户流失是后见性。创业之初数据少，可以先关注后见性，如果要启用先见性，可以进行 AB 测试。
> 2）用户投诉量是先见性，账号注销和产品退货是后见性。一个团队的后见性可能是另一个团队的先见性，订单量是销售团队的后见性，但是财务团队的先见性。
> 相关性指标与因果性指标
> 1）发现相关性可以帮你预测未来，而发现因果关系，可以帮你改变未来，但很难找到100%因果关系，“因”会有很多。
> 2）找到一个相关性，进行控制变量试验并测量因变量的变化。（AB 测试）
2. 跳出书本思考点：平时工作中会把产品分为两类，价值驱动与行为驱动。价值驱动例如电商产品，尤其是B2B平台，只有给买家真正带来了生意，对方才会留存在体系内。行为驱动例如社交产品，用户建立的关系越多，留存的概率越大。本质上行为驱动产品，也是因为用户的行为反映了产品给用户带来的价值，所以也是价值驱动。价值驱动产品会较少关注用户行为，更关心为用户创建了多少商机，赚了多少钱。行为驱动产品较多关注用户行为，用户用的不爽，可能就再也不用了。因此，用户行为的数据分析方法容易在行为驱动产品上大显身手，如facebook等，但在价值驱动产品上，总不可避免地遇到“用户这么用和最终的价值有关系吗？”，“体验会影响留存吗？”等问题。如何拿着所发现的先见性/相关性指标去回答这些问题，我现在也不知道，因为不少相关性的解释力是很弱的，只能靠测试，但测试需要投入资源去做，于是形成了死结。
《精益数据分析》：力荐，每个互联网从业者都可一读
《精益数据分析》热门书评
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创业公司构建数据指标体系
10有用 0无用 Welf 2016-06-30
作者：桑文锋，神策数据创始人 & CEO，前百度大数据部技术经理 我在《如何用数据驱动产品和运营》一文中讲解了什么是数据驱动，也讲解了如何做数据分析。这篇文章我来讲解对于创业公司来说，如何构建数据指标体系。对于从 BAT 等互联网公司出来的人，已经经历了数据分析的历练，会有一个做事情看数据的...
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如果说lean startup讲的是方法论，那么这本就是方法
6有用 0无用 冰糖葫芦 2015-01-16
定位嘛，就是产品经理入门级读物了吧。不过也不用每章都读。前面的一些方式方法的问题搞清楚，后面分开商业模型，每一类可以选取着读。数据需要定性还是定量？Initially, you're looking for qualitative data. 在产品还没有庞大的稳定的用户群体时，定性分析是关键。好数...
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精益创业里的数据迷信
3有用 1无用 张描c 2016-11-17
《精益数据分析》全书四十多万字，用了十天的时间读到70%左右，我弃书了。并非书不好，相反是书籍内容太干了，需要思考的内容太多，而我只能利用在地铁上的时间阅读，阅读压力太大，最终电子书只读到70%，写笔记时又在电脑上看PDF过了一遍，做了脑图，最后写下此文。本书相当于是精益系列鼻祖《精益创业》数据驱动...
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创业初期如何靠数据分析来积累客户
1有用 1无用 猴子 2013-05-17
Amazon评分还不错。评价摘录下面是“This is one of these books that make you feel like you spent too little money for the value it provides. It's that good.It is one ...
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精益数据分析
0有用 1无用 chris 2017-03-27
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