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经过两轮和点评老师的沟通，终于完成了一个相对比较完美的《OKR工作法》思维导图。下面做一下复盘：
我的3处优点：
（1）这次是复训了，相比于上次，这次我的时间管理做得比较好，完全按照打卡进度来，没有像上次那样赶时间，每天有足够的时间听课、看书、思考，所以思路清晰，也能较早提交初稿，及时得到老师的点评；
（2）之前在听了樊登老师讲解的这本书以后，对OKR有过一次失败的践行，所以这次精读我会着力去找当时失败的原因是什么，从而对OKR获得了更深刻的理解；
（3）在第一次得到了老师的点评以后，一方面虚心接受老师的建议，另一方面，也没有完全盲从，而是针对可能引起误解的地方做了澄清，从而收到了老师更具针对性的修改意见。
需要改进的地方：
（1）如果下次还参加复训，选书的时候要时刻关注群消息，在第一时间选书，从而选到自己更喜欢的书；
（2）虽然自己对全书理解相对比较透彻，但没有从读者角度出发规划思维导图框架，导致做出来的思维导图容易让人引起误解，比如明明想表示what，但是别人以为我想讲why；
（3）对三级标题怎样最好地与二级标题呼应还需要多磨练。
如果你想得到这个经过三次打磨而形成的思维导图，请在下方评论。
做好复盘，是为了更好地成长
一、清楚数据分析目的
任何一件事在做之前都是有目的性的，数据分析也是如此，在进行数据分析之前首先要清楚为什么要做数据分析?
动摇说明型：某天的销售额忽然下降了，某天的新用户留存忽然下降了，这时候往往需求分析师去说明动摇的原因，分析较为聚焦，首要是找到动摇的原因。
数据复盘型：类似于月报、季报，在互联网范畴常见于app某某功用上线了一段时间后，数据分析师往往需求复盘一下这个功用的体现情况，看看有没有什么问题。
专题探求型：对某个主题建议的专项探求，比方新用户丢掉、营收分析等等。
二、数据获取
在清楚分析政策后，就可以依据政策去获取所需求的数据，数据获取首要可以分为三大类。
(1)通过一些依据前端页面的数据搜集东西获取;
(2)在产品规划过程中通过数据埋点的办法，在需求数据时可以进行简略提取，这种办法的条件是在产品规划阶段就现已对未来的数据获取提前做好了预备;
(3)假设前期没有进行功用埋点、可视化的搜集东西也无法获取数据时，找研制团队通过后台脚本或技能研制的办法获取数据。
三、数据处理
数据处理阶段首要做的作业是数据清洗、数据补全、数据整合。
四、数据分析
数据分析思路又名数据分析办法，数据分析必定是以目的为导向的，通过目的挑选数据分析的办法。
五、数据可视化
数据分析的目的是通过数据清楚的了解用户、产品和当前业务情况，然后得到有效的运营决策辅导下一步的开展。
怎么通过数据清楚了解用户、产品和业务情况?一行行单调的数字无法让业务部门或外部客户直观地了解数据背面的意义，所谓?一图胜千言?，咱们需求把数据进行可视化的展现。
六、总结与建议
数据分析陈述其实是对整个数据分析过程的一个总结与出现。通过对数据全方位的科学分析来点评企业运营质量，为决策者提供科学、谨慎的决策依据，以下降企业运营危险，前进企业中心竞争力。
关于如何更好地对数据做分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解
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希望本篇文章《《OKR工作法》思维导复盘》能对你有所帮助！
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