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行业主流分析通常会把两两直接相连的主要节点人为地串起来，从而形成一个网络产品（或网站）详细的主流路径。但是值得注意的是，这种人为串联的主流路径最多能反映路径的繁忙程度，并不代表一个用户或一群用户是沿着此路径一路走来的。虽然这种分析方法有少许漏洞，但它仍然是目前互联网行业主流的路径分析思路。关于该分析方法，具体内容如表13-3所示。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497697]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 13.6.5 主要分析结论的落地应用跟踪
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商业产品的优化和升级，要考虑的因素很多，这其中既要有客观的数据分析支持做参考，又要有企业管理层和产品设计师的主观考虑，故而本案例所发现的这些数据分析结论并不能立刻推动产品的优化和改版。在案例中，得到了一系列核心发现、结论之后，产品的设计师综合考虑了其他因素，最终对产品进行了一系列的优化和升级。可以这样说，路径分析为产品的设计优化和改版提供了一个重要的分析工具和许多参考意见。
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本案例的具体发现如下：
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1）从分析报告的多个表格及多个规则中，比如“PM钩子”是最重要的X产品功能结点，“PM钩子”是X产品的重要使用入口，“记录询盘里在线洽谈”后有52%的可能性会下一次返回“PM详情页面”等，得到了一个共同支持的猜想，即X的付费用户中有相当数量是因为其为PM核心用户而成为X产品的付费用户的，如果没有PM产品，X产品的用户数量以及使用率会大打折扣。根据随后提取的专题数据分析验证，2010年8月27日在服务期内的X产品付费用户共有***个，其中当前也是全功能的PM用户有***个，即42%的X产品付费用户在同时享受全功能的PM产品功能（基本上可以理解为PM付费用户），其中主动订购PM的用户***人，至少35%的X付费用户同时也是主动订购PM产品的用户。这个比例基本上可以支持上述的设想。这个结论对于产品运营和PD、UED来说比较有现实意义。从运营来说，PM的订购用户，甚至是PM的高质量用户很有可能会转化成X的预付费用户，这是X转付费运营的一个新思路新来源。另外，产品交叉使用的普遍性可以为下一步（适当时机）的交叉用户分析提供新的思路和方向。在后期的产品运营中，该建议得到运营方的贯彻和落实，并逐渐成为X产品的一个重要的售卖思路和运营主线。
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2）从分析报告中的“用户登录后台的入口分析”相关结论来看，“从**助手这个正规入口进入”的比例目前已经达到28%，这个比例不算低，而且从这个入口进入的用户是否有可能是主动用户、高质量用户、成熟用户的一个重要的、新的辅助判断指标呢？这个需要进一步的数据抽取来验证；如果果真如此，对于今后的产品预付费运营和用户粘连度和成熟度划分，将会是一个新的有意义的指标和维度。在后期观察中，该入口的使用情况的确反映了用户的网站使用成熟度，使用该入口用户的活跃度和付费转化率都明显大于其他用户群体。基于相关分析和认证，目前该入口已经改版成为一个更加重要的用户自我教育平台，主要强调的是有关SAAS产品的用户自我了解、自我学习、自我提升和自我应用。
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3）在Link Analysis算法所罗列的重要规则中：从“雷达浮起”到“7天动态筛选”这个直接路径所反映出的不正常高百分比，揭示了其开发环节的逻辑错误，提醒设计师要进行修改。
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4）对于产品设计师和运营人员来说，Link Analysis算法所罗列的一些典型且重要的当前页面和下一页面之间的支持度和置信度的关系，可以有重点地提醒他们思考并了解用户的路径行为特征，进而在后期的迭代和运营中扬长避短，提升产品价值和运营效率。个中的事例太多太琐碎，就不一一列举了。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第14章 数据分析师对业务团队数据分析能力的培养
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是故学然后知不足，教然后知困。
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知不足然后能自反也，知困然后能自强也。故曰教学相长也。
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——《礼记·学记》
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14.1 培养业务团队数据分析意识与能力的重要性
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14.2 数据分析师在业务团队数据分析意识能力培养中的作用
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14.3 数据分析师如何培养业务团队的数据分析意识和能力
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14.4 数据分析师培养业务团队数据分析意识能力的案例分享
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本书第4章详细讲解了数据化运营是跨专业跨团队的协调与合作。现代企业的数据化运营实践绝不只是数据分析部门和数据分析师的事情，只有企业全员都具有数据分析意识和数据分析的自觉性和主动性，才可以最有效地提升企业整体的数据化运营效果。而对于企业非数据相关的广大业务部门来说，如何有效培养、提升每位员工的数据分析意识和能力呢？这就离不开数据分析师的参与、推进和言传身教了。在提倡数据化运营的现代企业中，一名合格的数据分析师不能仅仅关注自身的能力培养和进步，而必须把自己同企业全员的数据分析意识和能力的培养紧紧捆绑在一起，这是现代数据化运营企业对数据分析师的要求，也是数据化运营的本质对数据分析师的呼唤，呼唤数据分析师拿出更多的布道热情，致力于业务团队的数据分析意识和能力的培养。
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本章将围绕数据分析师如何致力于企业业务团队数据分析意识和能力的培养，进行深入的分析、梳理和探讨，并在本章的最后以一个真实的案例说明作为一名数据分析师应该如何真正融入业务实践，跟业务团队一起有意识、有目标、有效果地逐渐提升业务团队的数据分析意识和能力。
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