很多人可能忽略了：数据分析只是手段，而不是目的，最终价值是用在实例上。 运营的数据分析不必苛求精确到小数点后的严谨，要的是 1.结果的可信度 2.操作的可行性 3.非专业人士（对，就是你老板）的可理解性 运营的数据分析，更重实践，而不是纸上谈兵 举两个例子稍后填坑： 案例1：某款产品上线后转化一直不佳，老板考虑是否对这款产品降价，需要你做两件事 a.降价是否对产品转化有显著影响 b.如果有影响，降价多少合适 PS：由于公司流程严谨繁琐，改价牵涉多个部门，价格只能做一次更改，所以无法实际降价测试。 案例2：另外一款产品需要升级换代，老板希望增加产品sku颜色，请你选出你希望添加的3种颜色，同时考察这3个新增颜色会对现有sku的销量影响 PS：单种颜色sku起订量最小1000起，所以该验证同样只有预估无法实践。 更新：因为解决办法说明比较繁琐，如果感兴趣的同学多一点再一并作答
| 
