对于首席增长官而言，需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。
1.数据分析的目标
对于企业来讲，数据分析可以辅助企业优化流程、降低成本、提高营业额，我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。
2.数据分析的作用
通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来，再通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成一个完整的业务闭环。这样完整的业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。
3.数据分析进化论
我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。
4.数据分析的EOI框架
EOI（Empower-Optimize-Innovate，助力-优化-创新）的架构是包括LinkedIn、谷歌在内的很多公司定义分析型项目目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中的一种基本的、必备的手段。
其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得了很多利润。谷歌的战略性任务（在2010年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必成型。风险任务对于创新来说是十分重要的，比如谷歌眼镜、自动驾驶汽车等。
数据分析项目对这三类任务的目标也不同，对核心任务来讲，数据分析是助力（E），帮助公司更好地盈利，提高盈利效率；对战略任务来说是优化（O），如何能够辅助战略型任务找到方向和盈利点；对于风险任务，则是共同创业（I），努力验证创新项目的重要性。首席增长官需要对公司业务及发展趋势有着清晰的认识，合理分配数据分析资源、制定数据分析目标方向。
