一、引言
最近我的工作重点是处理数据 。各种数据呈现和内部挖掘都得定策略，加上之前的产品策略经验 。所以总结一些常用的策略和方法是个不错的主意 。
二、概述
结合实际工作场景和经验，将从以下几个方面展开:
定量分析：如何将定性、不确定的场景/因素进行量化的数据表达 。迭代思想：数据持续变化，如何利用数据构建可靠的模型，进行深度挖掘？概统知识：基础的概率统计学知识在数据分析中那是必不可少的 。关联分析：数据林林总总，不同的维度/事务是否存在千丝万缕的关联？
当然，这样的拆分是基于个人经验，不一定合理 。其实会有很多重叠的地方，而且只是冰山一角，所以学什么都不晚 。
三、定量分析
在实际工作场景中，我们经常会遇到各种需要拍脑袋的场景，定性成分占比较大 。除了基本的服务表现，其他的很难量化评估 。
比如我们在给作者评分的时候，往往会在作品数量、播放数量、粉丝数量、互动数量这些指标之间纠结 。谁更重要，有多重要？
【举例说明产品策略有哪些 产品策略包括哪些内容】经过热烈友好的讨论，决定了“播放音量” 。
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