产品经理在日常分析数据中所必须掌握的逻辑分层拆解框架：

虽然产品涉及到的方方面面的指标非常的多，但产品经理不可能对每一个指标，每一个环节都了如指掌，产品经理更多关注的是反应业务核心的关键指标，针对社交类的产品，产品经理每天最关注的指标之一就是日活；对于电商类的产品经理按理说，每天醒来想看到的第一个指标就是销售额，对于游戏的产品经理来说，用户的每天ARPU就是不得不关注的指标；而当产品经理关注的核心指标发生变化的时候，需要看是什么原因导致数据的上升或下降呢？我们需要怎样解释这些变动呢？这个时候就会通过逻辑分层拆解的框架来寻找答案了，逻辑分层拆解框架有两个方面逻辑拆解和分层拆解。
逻辑拆解需要我们去寻找和核心指标有逻辑相关的一些指标，找到的指标一定要能影响到核心指标的变动，他们之间要存在强烈的逻辑关联，必须清楚的了解他们是如何影响核心指标的。
当核心指标发生了变动，我们一般会去看和核心指标相关的一些变动，从而去定位核心指标变动的原因。
另外一个方面是分层拆解，因为我们解释核心指标的相关指标也能够细分成很多小的相关指标，这个里面就会有分层的概念，
第一层一般会去解释核心指标变动的大的方向，第二层是针对大的方向的细分，从而能够将问题定位的更加准确和可操作性。这里有一个原则需要注意的是同一层里面的各个指标都是代表了一个寻找方向，所以他们之间是不能有相关性的，拿电商网站中的销售额举例来说。销售额自然是电商网站中最为关注的核心指标，一般我们都知道有个万能公式，销售额=UV*转化率*客单价
一般我们都会从流量、转化和客单价三个方面来去分析销售额的变化，假如销售额出现降低的时候，我们会首先去看一下这三个指标的变化，以便来分析到底是来到我们app上的人少了，还是在我们app上买东西的人少了，还是用户买的金额减少了。
假设是流量降低导致了销售额的降低，那么我们就会去分析流量相关的指标，来去寻找导致流量降低的因素，分析流量的时候我们一般会去关注流量的来源，看看是否是有一些渠道的流量变化，导致了整体流量的下降，另外还可以区分新访客和老访客，来看一下是否是网站的推广或者是用户的回访出了问题，当然我们还会把渠道和新老访客做一些交叉分析，形成第三层的拆解，一层层的分析下来，直到我们能最终定位到能根本解释最终销售额降低的原因，当然有的时候不一定是那一个原因，有可能是多方面的原因导致这一现象的产生。