如果将数据分析的输出结果看作是“产品”，91调研根据“产品演进模型”可以将数据分析结果的作用分为五个维度，每个维度都有对应的工作内容和价值体现。

初级产品阶段

大多数成功产品的创造，都是在最开始时基于某个痛点，在简单功能上从最实用的角度去解决实际问题，针对的问题越单一越符合精益创业原则。

数据分析的初级产品就采集到的原始数据，需要根据数据的产生方式、来源和分析目标进行清洗。这是很多数据分析师最不愿意做的一件事，但它又是日常工作中避免不了的任务。数据清洗是一个纯执行的、力求实用的工作，单一且流程固定，如果你的日常工作主要是为业务部门提取数据、清洗数据的话，就属于数据分析中的初级产品维度，价值不高且非常容易被替代。

标准产品阶段

想超越能用就必须考虑可靠性了，产品要高质量的长时间正常运行，拓展一下就是指数据的完整性。例如：买一辆汽车，能正常开着上下班。在一个购票网站买票，信息应当是最新的、准确的。在一个数据网站下载资料，数据来源应该是可靠的。这些都是一个产品能正常使用的基本条件。 

数据分析在这个维度提供的也是标准产品，产出物是按业务逻辑整理后的标准化数据表。

首先，不会包含所有的原始数据，已经对原始数据进行了清洗及处理。其次，除了简单的绝对值指标以外还会有一些经过运算的复合指标。再次，数据间具有一定的业务逻辑，而不是随意零散的堆砌。

标准产品比初级产品最有价值的一点是数据的标准化，再简单一点来说就是数据具有了可比性和批量处理能力。当前的数据和历史的数据，以及未来的数据，甚至与竞争对手或者行业其他公司的数据都按统一标准产生，提取，处理，通过运算就能得到数据背后的含义。例如：91调研超市人流转化率，综合满意度，VIP人群复购率等。

便于使用阶段 

简单的满足用户做完一件事是不够的——还必须确保这件事不难做。这里就涉及了到了便于使用的维度。数据分析的第三个阶段就是便于使用阶段，对应的产出物是图表，基于Excel或word的各类分析报告(日报，周报，月报)，还有数据模型。数据服务是在标准化数据中按业务问题进一步选择数据，并通过图表绘制，撰写文字分析内容，建立数据模型产生的。

这部分中数据本身还是标准产品，但由于增加了数据的选择性，以及数据分析师对业务的理解和思考，以及时间周期、数据指标、图表类型、数据模型的选择，从而分析出结论，使标准数据增加了对业务的服务价值。这个阶段最大的价值是来自于数据分析师的经验、思考和劳作。

令人愉悦阶段

如果说上一级是专注于认知层面，那么这一级则专注于令人愉悦（情感和情绪）。我们如何使某个事物从情感上对人具有吸引力？通过运用亲切的语言和美学，加入幽默元素以及激发人的好奇心，创造流畅的体验等策略做到令人难忘，一般就能达到这个目的。 

数据分析在这个阶段对应的产出物是多媒体展示，其中包括含PPT。PPT是一种演示文稿，与Excel和Word的最大差别在于，Word是一个文字处理和阅读软件，Excel是一个数据运算软件，这两个软件的使用场景都是单人的效率软件，而PPT则是一群人的沟通类软件，会议才是PPT最典型的使用场景。只有使用PPT住撰写了一份分析报告，并且在会议中与业务人员互动沟通，解释指标含义，说明分析过程，对比竞对数据，给出结论，还让业务人员参与其中表达了观点，只有这样才进入了数据分析的第四个阶段。

如果把PPT当成Word和Excel那样使用T，写完了只是通过邮件发给业务方，那么依然停留在第三个阶段。

意义深远阶段 

意义深远是当之无愧的最高维度。优秀的公司知道如何编一个让人们相信的故事。迪士尼乐园里面不是只有游乐设施，苹果公司不仅仅生产电子产品，健康食品公司（Whole Foods）不仅仅销售食品。这些著名品牌都不局限于某种特殊的产品或服务。尽管这个模型的各个维度都建立在彼此的基础之上，一个产品是可以不属于任何一个维度，也可以很有意义。比如，jad有一部1966年的Karmann Ghia汽车（一款在意大利设计，在德国制造的经典车型——大众卡曼格希亚），它已无法启动，但是这部车将jad与其他Karmann Ghia爱好者联系起来，这对jad来说充满了意义。 

数据分析在个阶段对应的产出物是演讲，或者说是讲故事。套用常用的故事叙事结构，将数据分析报告套在一个故事线或叙事板下，有背景，有逻辑，有转折的使用数据，但不是编造故事。例如好莱坞大片中最常使用的英雄之旅的12个阶段。套用故事叙事结构的目的是为了对数据分析结果引起重视和思考，并推进下一步的行动。作为一个数据分析师，谁都不愿意看到自己的分析报告被业务方读完就扔在一边落土。所以，91调研建议——通过故事来推动数据价值最大化，并且带来业务的改变，这是一个非常重要的阶段。同时也解释了提取数据的不如做表的，做表的不如绘制图表和建模的，建模的不如会写PPT的，写PPT的不如做演讲的这件事背后的原因。

产品进化模型的挑战在于，如果真的想创造一个革命性的产品，就必须转变那种自下而上或自上向下地思考问题的思维——而是要知道如何定位。