《精益数据分析》读后感锦集

《精益数据分析》是一本由[加] 阿利斯泰尔·克罗尔 / [加] 本杰明·尤科维奇著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：79.00元，页数：356，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《精益数据分析》读后感(一)：精益分析

通过这本书，学习到了如何正确的找到指标。以及六个商业模式的详细介绍，受益匪浅。

商业模式一，电子商务。

商业模式二，SAAS。

商业模式四，媒体网站。应用。。

商业模式四，媒体网站

商业模式五，用户生成内容。

商业模式六，双边市场。

其实不懂我们选择什么样的市场模式，这个本身，都是根据自家产品来定的。

《精益数据分析》读后感(二)：精益数据分析

本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验，值得每位创业家和企业家一读。

深入理解精益创业、数据分析基础，和数据驱动的思维模式

如何将六个典型的商业模式应用到各种规模的新企业

找到你的第一关键指标

确定底线，找到出发点

在大企业中应用精益分析，打造新产品

《精益数据分析》读后感(三)：在LOW的翻译也不能埋没的好书！

研读一年多，终于看完了。抛开精益理论，是我目前看过最好的大数据分析书籍；既适合菜鸟入门，又适合进阶。个人给8.5分，如果翻译好些我能给9.5分。

作者除了大数据分析，挖掘的理论知识外，还有很多案例和工具方法；操作简单又实用。而且从创业，企业内创新和企业内工作三个维度介绍大数据的应用。同时将创业，企业内创新细分成不同阶段；非常捧。更难能可贵的是，里面有很多作者的经验分享；不少我遇到过，确实很有帮助。可惜被翻译糟蹋了，翻译没有将原文更通俗更专业介绍给读者；我基本按自己的理解重新翻译了一遍。

《精益数据分析》读后感(四)：重要的是形成自己的体系

产品的入门书籍，虽然一直在说创业创业，虽然只有最后部分明确提到"企业内部的精益之道"，但定位明显在产品，当然这俩本身有很多联系。刚开始比较枯燥，后来慢慢的就很好看了，这个好看主要是让人感觉维度丰富、联系实际且可应用。

从各个角度介绍了很多的模型，不少我以前是没接触过的，比如创业画布。不过这类模型更多的是维度上的更新，实际和其他模型没有本质上的区别，所以并没有让我感到眼前一亮。还有一点，作者在书中真的是写了各式各样的模型，列举了不少实际真实公司的案例，但没有深入讲，很可惜，就只能当做是留的课后作业了。

全书主要内容是分框架、商业模式、创业阶段、底线来说明，各章之间有联系有区别，这是设计的很好的一个点，实际工作确实如二八原则所说：80%的时间用的都是20%的技能，重要的东西就是应该反复讲，这点似乎有人诟病但我认为这就是正确的方式，重点内容从不同的角度和不同的场景全方位的说明。

再说我自己在这本书的角色，刚实习的时候做的最多的就是数据指标体系的搭建，那时候什么都不懂，很多东西在业务应用中自己琢磨，不少内容虽然做出来但并没有在脑袋中形成体系，这就是我读本书的目的——将杂乱的经验和知识形成一套完整的体系，不一定全是按书本写的来，书本更多的是提供方法论，而大框架中填充的一定是自己的想法和实践经验——形成自己的体系才能在实际工作中变得顺畅高效而非机械模仿。

《精益数据分析》读后感(五)：重读最精华的第一二章

一、为什么要数据分析

1.有衡量才有管理，有衡量才有目标，有目标才有决策。

2.让用户来教育公司（不是人人都是乔布斯，能教（niu）育（qu）用户。）

ex：Airbnb美化图片的MVP测试提高转化率的例子，说明数据可以验证团队对用户的直觉。

二、如何数据分析

1.找到好的数据指标

好的数据指标是可比的，最好是个比率。

因为比率：可以告诉我们需要平衡的两个指标，是一个可以保持的状态，是可以指导执行的目标。此外，还可以避免受虚荣指标的引导。

剔除相关性因素。

2.如何数据分析

好的数据是验证直觉（不知道我们知道），最好的数据分析是用来探索（不知道我们不知道）的。

而大多数公司以为的数据分析是流程化（知道我们不知道的）。

好的目标是移动的，因为我们的假设和真实情况有可能是不符合的。

先验性指标更敏捷，先验和后验都能指导优化。

- A/B test：大公司其实更适合做A/Btest，因为样本量足够大，A/Btest可以忽略两拨用户的不同。而创业公司就是很难控制变量的，且成本也很高，因此一次尽可能多试一些变量，做尽可能剔除多个无关变量（联想到二分法）。

- 细分市场成功路径分析，是否可复制到其他人群

- cohort分析：针对用户生命周期完善信息和优化