据统计，在今天的互联网上，每60秒会产生10万个微博信息、400万次search、facebook上50万次contact。我相信，今天稍大一些的公司，都会采集一些行为数据，但绝大多数公司，都没有好好利用这成千上万的零散数据。

　　事实上，互联网中的数据，需要用商业的眼光去分析和关联，才有价值。今天的数据分析师，必须有从枯燥的数据中看到解开市场的密码的本事。

　　比如，当一个具有商业意识的数据分析师发现，网站上婴儿车的需求增加了，那么他基本可以预测哪些关联产品的销量也会跟着上去。再比如，不同产品起到的作用并不一样。有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了引流量，不同的产品在网站上摆放位置当然是不一样的。这也可以从数据中发现。

　　再比如，一家刚踏入市场的B2C和已经占领大部分市场的B2C，他们的公司目标是不一样的。前者看重流量以赚人气为目标，但流量对后者的意义就没有那么大，成熟的公司重点是看交易、转化率及回头率。

　　当下的数据分析师多是统计学出身，一堆数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批数学人才较缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中谁和谁有关系，也就不知道该用什么逻辑分析，更无法充当老板的眼睛了。所以说，数据分析师不应该是单纯做数学题。

　　比如，一个好的仪表盘，出现好的情况和坏的情况，仪表盘都会有提示。构成仪表盘的正是行为数据和商业数据之间的逻辑关系。

　　我自己习惯了这样一种称谓：前端行为数据和后端商业数据。前段数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据，而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、ROI（转化率）、LTV（Life time Value终身价值）。

　　目前有些人关心行为数据，有些人关心商业数据，但较少人把行为数据和商业数据联系起来看。大家往往只单纯看某一端数据。国内小有名气的网站CEO，每天也只看一个结果数据：网站今天的成交量是多少，卖了多少件产品。

　　但看数据走火入魔的人会明白，每个数据彼此之间布满了关系网，只要轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一些数据的变化。

　　一个平台运营商，反应用户行为的前端数据与后端商业数据千千万万，卖家和买家也是千千万万，其中前端哪个数据对整个网站后端的交易量产生最大影响，只要针对这个前端数据猛下药，必然会刺激后端数据的增加。

　　反过来，后端哪个交易数据比较高，摸清楚是从哪个渠道来的，主要贡献用户是谁，网站的产品设计就要倾斜于他们，对他们好一点，如此才会有渠道前端的“转化率”等关键数据的提升。