产品经理数据分析实用技能
产品经理数据分析 七种方法
产品经理数据分析七种方法数据分析一直是我们互联网人辨别方向的不二法门，我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势，也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考。
下面就给大家详细拆解七种常见的数据分析，让我们的数据分析少走弯路。
一、象限分析法象限一：高点击高转化，点击高代表营销创意打动了受众，转化高代表被打动的受众是产品的目标用户；象限二：高转化低点击，同样的，高点击代表被打动的受众是产品的目标用户，但低点击代表的是营销创意没有打动用户；象限三：低点击低转化，这个象限是最糟糕的营销活动了，投放广告点击少，点击用户转化低，创意无效，用户不精准；象限四：高点击低转化，这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿，但就要给渠道扣绩效了。
这种象限的营销活动一定程度上有标题党的嫌疑。
1. 象限分析法的作用（1）找到问题的共性原因通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。
例如案例中第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如提升象限二的投放创意，象限四的投放渠道。
二、公式拆解法1. 什么是公式拆解分析法所谓公式拆解法就是针对某项指标，用公式表现该指标的影响因素，例如日销售额的影响因素是各商品的销售额，找到影响因素后，需要对影响因素的影响因素进行拆解。
看这张图，以日销售额为例做了一次公式拆解分析，这次拆解一共包括了5层，最后一层是对推广效果的衡量。
第一层：找到日销售额的影响因素：日销售额=各商品的销售额之和，也可以拆解为各渠道的销售额之和、各销售人员的销售业绩之和。
公式拆解分析法的第一步是需要确定要分析的指标，然后找到这个指标的直接影响因素。
第二层：找到各商品销售额的影响因素：各商品销售额=销售数量*单价。
第二层拆解需要找到影响目标指标的影响因素，例如各商品销售额的影响因素是商品的销量和单价，这里是简单举例算法，在实际分析中，还需要计算优惠政策等因素。
产品经理的基本技能
产品经理的基本技能摘要：一、产品经理的定义与重要性二、产品经理的基本技能1.市场调研与分析能力2.产品设计与规划能力3.团队协作与沟通能力4.项目管理能力5.数据分析能力三、产品经理的进阶技能1.用户体验设计能力2.商业模式创新能力3.战略规划能力四、产品经理的素质与特质1.强烈的责任心与使命感2.持续学习的热情与能力3.敏锐的市场洞察力4.优秀的团队协作能力5.敢于创新与承担风险正文：产品经理（Product Manager）是互联网公司中非常重要的角色，负责产品的整个生命周期，从市场调研、产品设计、开发、上线、推广到运营，需要具备多种基本技能和素质。
首先，产品经理需要具备市场调研与分析能力。
他们需要深入了解市场、竞争对手和行业趋势，通过市场调研和数据分析，发现并挖掘用户需求，为产品的设计和规划提供有力支持。
其次，产品经理需要具备产品设计与规划能力。
他们需要将市场需求转化为产品需求，设计合适的产品功能和用户体验，并制定产品规划，包括版本管理、迭代计划等。
团队协作与沟通能力也是产品经理必备的基本技能。
他们需要与开发、设计、测试等团队成员紧密协作，确保产品的顺利开发和上线。
此外，产品经理还需要与销售、市场等团队沟通，确保产品的推广和运营。
项目管理能力是产品经理必须具备的另一项技能。
他们需要制定项目计划，跟踪项目进度，确保项目按时按质完成。
同时，产品经理还需要对项目的风险进行识别和控制，确保项目的顺利进行。
数据分析能力是产品经理进阶必备的技能。
他们需要通过数据分析，了解产品的运营状况，发现产品的问题和不足，为产品的优化提供支持。
除了以上基本技能，产品经理还需要具备一些进阶技能。
用户体验设计能力是其中之一，产品经理需要关注用户的使用体验，设计符合用户需求和习惯的产品。
商业模式创新能力也是产品经理需要具备的技能，他们需要跳出传统思维，为产品创新商业模式，提高产品的竞争力和盈利能力。
战略规划能力是产品经理必须具备的重要技能。
产品经理必备能力——数据分析（一）
产品经理必备能力——数据分析（一）数据分析基本思路及手法数据分析，是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。
首先，我们来看比较常见的分析方法：5W2H分析法：What(用户要什么?)Why(为什么要?)Where(从哪儿得到?)When(我们什么时候做?)Who(对谁做?)Howmuch(给多少?)How(怎么做?)PS：(what)用户要极品装备!(why)因为他们要增强战力(where)装备从BOSS身上得到;(when)我们国庆节做这个活动!(who)针对所有玩家!(howmuch)BOSS爆率设定为XX(how)活动以怪物攻城形式进行。
上述是一种需求的转换形式，就产品而言，又要以数据为支持，不能因某个元素而动整体;从大局出发，根据整体数据趋势进行细化分析，那么就目前而言的分析手法，又有对比分析、交叉分析，相关分析，回归分析，聚类分析等等。
如果某款游戏下载量高，注册量低;是否因为服务器登陆问题或注册流程繁琐，是否近期网络出现故障........如果某款游戏数据一直良好，某段时间数据突然跌落;是否因为市场宣传力度减弱，是否因为用户生命周期上限，是否因为其他竞品冲击........真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述;数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变;那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。
立体式分析，也就是维度分析;产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品;大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析;要知道，数据分析是基于商业目的，而商业离不开用户和市场;说白了就是结合不同维度进行有目的的数据收集、整理、加过和分析，他的存在价值就是通过数据提取有价值的信息去优化产品从而拉更多人，赚更多钱。
那么如何分析，大致思路又是如何?[为什么分析?]首先，你得知道为什么分析?付费同比、环比波动较大?[分析目标是谁?]数据波动，目标是谁?付费总额波动，付费用户数据如何?[想达到什么效果?]通过分析付费用户，找到问题，解决问题从而提升收入?[需要什么?]想做出分析，需要什么?付费总额，付费人数?付费次数?付费人数各等级占比?[如何采集?]直接数据库调取?或者交给程序猿导出?[如何整理?]数据出来，如何整理付费等级、付费次数报表?[如何分析?]整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?用户资源是否饱和?市场其他明星产品充值活动更具吸引力?产品付费系统是否出现问题，是否失去新鲜感?[如何展现?]找准问题，老付费用户流失了很多，低端付费转化低;很多是多少?转化低是什么概念?如何用图表表现?[如何输出?]找准问题，如何输出;如何将这份知识报表转换为产品商业价值体系;如何说服程序?如何说服策划?如何具体执行?如何将知识转换为生产力?上述是比较系统的分析思路，细化而言;对于数据分析，又需要我们根据不同人群建立不同的用户模型;例如流失模型、流失特征;充值模型等等。
产品工程师的数据分析技巧
产品工程师的数据分析技巧在当今数字化时代，数据分析已经成为产品工程师工作中不可或缺的技能之一。
通过对大量数据的收集、整理和分析，产品工程师可以获取深入洞察，为产品的改进和优化提供有力支持。
本文将介绍产品工程师在数据分析中应用的技巧和方法。
1. 数据收集和整理数据分析的前提是有可靠、准确的数据作为基础。
产品工程师需要学会收集各种类型的数据，包括用户行为数据、市场竞争数据、产品销售数据等。
可以通过调研问卷、用户反馈、市场调研以及数据采集工具等方式进行数据收集。
收集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
可以使用数据分析工具如Excel、Python等来进行数据整理和清洗。
2. 数据可视化数据分析的结果往往通过可视化的方式呈现，这样能够更直观地展示和传达数据的洞察。
产品工程师可以使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将数据转化为图表、图形和仪表盘等形式进行展示。
通过直观的可视化效果，产品工程师可以更好地理解数据，从中发现问题和机会。
3. 探索性数据分析在数据分析过程中，探索性数据分析（EDA）是必不可少的环节。
产品工程师需要对数据进行探索性的分析，寻找数据中的规律、趋势和异常情况。
可以通过统计分析、数据可视化等方式来进行EDA。
通过对数据的深入了解，产品工程师可以对产品的现状做出更准确的评估，并提出相应的改进方案。
4. A/B测试A/B测试是产品工程师常用的数据分析方法之一。
通过将用户分为两组，分别给予不同版本或参数的产品或功能，然后收集用户的反馈和数据指标，来评估不同版本的效果。
通过A/B测试，产品工程师可以对产品的各项指标进行量化评估，进而决定是否要全面推广新版本或新功能。
5. 数据建模和预测产品工程师可以运用数据建模和预测技术来预测产品的发展趋势和未来可能出现的问题。
可以使用机器学习、回归分析等方法进行数据建模，并通过模型的输出结果来预测产品的销售量、用户需求等指标。
产品经理校招如何展现对数据分析的熟练掌握
产品经理校招如何展现对数据分析的熟练掌握在当今数字化的时代，数据分析对于产品经理来说是一项至关重要的技能。
对于即将参加校招的同学们来说，如何在求职过程中有效地展现自己对数据分析的熟练掌握，是获得心仪产品经理岗位的关键之一。
首先，要明确数据分析在产品管理中的重要性。
数据分析能够帮助产品经理深入了解用户需求、行为和市场趋势，从而做出更明智的决策。
通过对用户数据的分析，产品经理可以发现用户的痛点和偏好，优化产品功能和用户体验；通过对市场数据的研究，能够洞察竞争态势，找到产品的差异化竞争优势；通过对业务数据的监控，能够评估产品的表现，及时调整策略以实现业务目标。
那么在校招中，具体可以从以下几个方面来展现对数据分析的熟练掌握：一、简历中突出相关经历和技能在简历中，要清晰地呈现与数据分析相关的课程、项目经历、实习经验和掌握的工具技能。
1、课程学习如果在学校学习过数据分析、统计学、数据库管理等相关课程，务必在简历中列出，并注明取得的成绩或收获。
2、项目经历参与过的数据分析相关项目是非常有说服力的。
例如，在课程项目中进行过用户行为分析、市场调研数据分析等，详细描述项目的背景、目标、所使用的数据分析方法和得出的结论。
3、实习经验如果有过产品实习经历，强调在实习中如何运用数据分析来解决实际问题，推动产品的改进和优化。
4、工具技能熟练掌握数据分析工具是必不可少的。
常见的工具如 Excel（包括数据透视表、函数运用等）、SQL（用于数据查询和处理）、Python（用于数据清洗、分析和可视化）、Tableau 或 Power BI（数据可视化工具）等。
在简历中明确列出自己熟悉的工具，并提及能够运用这些工具完成的具体任务，比如使用 Excel 进行数据清洗和分析，用 SQL从数据库中提取数据等。
二、笔试中展现扎实的数据分析知识校招笔试通常会涉及一些数据分析的基础知识和问题解决能力的考察。
1、统计学知识掌握基本的统计学概念，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，以及概率分布、假设检验、相关性分析等。
产品经理-入门级数据分析师,该掌握哪些技能
入门级数据分析师，该掌握哪些技能想成为一个优秀的数控据分析师，靠网课和理论是不够的；数据分析需要不惧面对具体的业务问题，应付具体的系统状况，有自己的思考；本文无名氏分析了作为一名入门级数据原始数据分析师，应该认清哪些技能。
很多同学很困惑：想做数据分析师，结果学了一大堆ESP软件操作，看了一堆统计学、机器学习书、跑了很多数据集，结果现职以后每天都在取数——而且还是相当基础的数据。
那到底自己算不算入门？啥水平才算是真正的数据分析师？今天系统讲解一下。
本质上看，问题来自于：网上对数据分析的建模描写太过理想主义，把原本工作需要整合性技能的工作，抽象成一些表与简单操作。
从而造成了一种错觉——只要我对着案例抄几遍代码，会做几道SQL题，会把模型代码输入Sklearn跑一遍就算是数据分析了。
可实际上，作为一个工作，交互式可视化需要在具体企业上班，面对具体业务问题，应付具体的系统经济状况，和各色同事打交道，需要的远不止基础操作（如下图）。
况且，刚入门新兵，干的最多的就是跑数，就是脏活累活。
招你进来不干脏活别以为，难道让老鸟们干吗；原本抱着“数据驱动业务”“成为数据科学家”的理想，一下办成扫地抹桌倒尿罐，巨大的申请加入心理差异性肯定让新人接受不了。
唯一的问题是：如何在烦闷的基础工作中积累四大技能，应尽快让自己脱颖而出。
不懂业务肯定分析不出个屁，可业务本身含义非常广泛，分为：商业模式、组织架构、业务流程、业务策略、落地执行五个部分，恐怕一次性指望新人全部搞懂是不现实的。
作为中低端数据分析师，最核心的人格结构是搞明白以下五个问题：这五个环境问题非常简单，只要看一眼OA，需求量在接数据需求的时候和对接人聊上两句就能整明白。
虽然简单，但这一步非常关键：这是做搞工作和学课本的惟一区别，现实企业里没人把准备好了喂进嘴，必须自己动手。
入门级数据分析师都抱怨：每天都在跑数，不知道咋分析。
其实只要懂得做下边这张图，就算入门级分析技能合格，就这么简单（如下图）：找标准至关重要！因为数据本身不反应风险问题，数据+标准才是问题。
产品经理需要掌握的技能
产品经理需要掌握的技能作为一个拥有多年从业经验的产品经理，我想分享一些我认为是产品经理需要掌握的技能和知识。
1. 了解行业和市场趋势作为一个产品经理，你需要了解所在行业发展的趋势，包括竞争对手、客户需求和市场变化。
这需要你积累一些行业和市场研究的知识，以便做出有前瞻性和市场导向的决策。
2. 掌握市场定位和目标客户群体正确的市场定位和目标客户群体对于产品的成功至关重要。
了解客户的需求和利益点，会帮助你开发出更具针对性的产品，从而提高销售量和收益。
3. 实现项目管理作为产品经理，很重要的一项技能是完成项目管理。
这意味着你需要熟悉项目的计划、开发、测试、发布和维护的整个过程，并协调资源以确保项目按时完成。
良好的项目管理实践将会提高效率和减少错误，从而增加效益。
4. 学会数据分析和解读大量数据的搜集、分析和解读对于产品经理是至关重要的。
通过这些数据，你可以了解消费者的习性和所需，提高产品设计的精准度。
此外，还可以通过数据分析帮助你更准确地确定市场营销策略，制定经济决策。
5. 销售技能虽然产品经理的主要工作是研发和设计产品，但销售仍然是一个不可避免的部分。
因此，作为产品经理，需要掌握一些基本的销售技能，如与客户建立联系、了解他们的需求、应对客户投诉等。
6. 沟通和领导能力一名成功的产品经理应该有很好的沟通技巧和领导本领。
沟通技巧不仅涉及到与客户、团队成员沟通，还包括向高管讲述你的产品的价值等等。
领导能力则意味着你必须能够激励团队成员，促进团队协作，确保产品项目的成功。
7. 用户体验在以用户为中心的设计理念下，用户体验已成为产品世界中的一个热门话题。
作为产品经理，了解用户体验，能够从用户的角度出发进行产品设计，从而提高产品的满意度和用户黏性。
8. 了解编程知识尽管产品经理不一定要成为高级工程师，但掌握一些基本的编程技能仍然很重要。
编程技能可以帮助你更好地与技术团队合作，更好地理解产品功能和遇到的技术问题。
总结以上是我认为产品经理需要掌握的一些技能和知识。
产品经理 - 数据分析的正确做法
数据分析的正确做法产品经理的核心工作流程，主要分为这样几步：①需求分析②可行性分析③产品策划④产品设计⑤项目管理⑥数据分析⑦版本迭代。
刀哥把这个流程系统的梳理了下，写成了一个系列，本文是这个系列的最后一篇：数据分析。
产品对于数据，就像飞机对于仪表盘一样，没有仪表盘的飞机，是盲飞，没有数据的产品，是抓瞎。
数据分析，对产品经理来说，太重要了。
本文结合刀哥多年的工作经验，来分享产品经理如何做数据分析，关注刀哥公众号回复『数据分析』，可以获取数据分析工具包。
01.数据分析数据分析，就是将产品相关的数据进行收集、整理，然后通过数据分析的方法，总结出模型和规律，以指导决策。
做为产品经理，通过数据分析，可以获知产品的运营情况，版本迭代的效果，数据还能指导运营策划活动、做用户分群、差异化营销等。
数据分析，将决策模式由拍脑袋变为有据可循。
02.搭建数据体系在做数据分析之前，要先弄清楚做数据分析的目的，即通过数据分析，得出什么结论，而要得出这个结论，必须有哪几个指标支撑。
这就需要提前搭建数据指标体系，搭建数据指标体系，有以下几种方法：海盗指标法海盗指标法从用户的角度，分成5个阶段，每个阶段都有核心指标。
1）获取用户。
通过各种手段，让更多人接触到产品，就是我们常说的拉新，其核心指标有访问量、注册量、认证量、CAC等。
2）提高活跃度。
用户触达到产品后，如何对其进行激活，并让用户持续活跃。
每个产品都有一个核心价值，让用户接触到核心价值才能发挥产品的作用，让用户受益。
常见的指标如充值转化率、消费转化率、DAU、MAU等。
3）提高留存率。
留存率是衡量产品价值最重要的指标之一，只有留得下用户，才能持续获得收益，提高用户生命周期价值。
Facebook针对游戏行业提出了一个40-20-10法则，即如果你想让游戏的DAU超过100万，那么新用户次日留存率应该大于40%，7日留存率大于20%，30日留存率大于10%。
4）获取营收。
只有用户愿意付费并持续使用产品才能获得营收，获得营收才能让产品持续发展，如果不能形成这个商业闭环，产品无法持续，其核心指标有CLV(客户生命周期价值)、ROI(投资回报率)、ARPU(每用户平均收入)。
产品经理的基本技能
产品经理的基本技能1. 沟通技巧作为一名优秀的产品经理，良好的沟通技巧是必不可少的。
产品经理需要与各个部门进行紧密的合作，如开发团队、设计团队、销售团队等。
良好的沟通技巧可以帮助产品经理与团队成员有效地交流，了解他们的需求和反馈，并确保项目顺利进行。
2. 问题解决能力产品经理经常会面临各种问题和挑战，他们需要具备解决问题的能力。
这包括识别和分析问题，提出解决方案，并与团队成员合作实施。
产品经理应该能够思考全面，并能够快速做出决策。
3. 用户研究用户研究是产品经理设计和改进产品的重要手段之一。
通过与目标用户的调研和访谈，产品经理可以了解他们的需求、偏好和行为模式。
这些信息对于决策产品功能和用户体验非常有帮助。
4. 数据分析产品经理需要能够使用数据分析工具和技术，从产品使用情况和用户行为中提取有价值的信息。
通过数据分析，产品经理可以找到产品的瓶颈和改进点，提出相应的优化策略。
5. 项目管理作为一个产品经理，他们通常会参与到多个项目中。
因此，良好的项目管理能力对于产品经理来说非常重要。
产品经理需要能够合理分配资源，制定项目计划，并保证项目按时交付。
6. 竞争分析了解竞争对手的产品和市场策略对于产品经理来说非常重要。
通过进行竞争分析，产品经理可以评估竞争对手的优势和劣势，并据此制定相应的竞争策略。
7. 用户体验设计良好的用户体验是产品成功的关键之一。
产品经理需要具备一定的用户体验设计能力，能够理解用户需求，设计出符合用户期望的产品界面和交互流程。
8. 行业知识产品经理需要对所处行业和市场有一定的了解。
了解行业趋势和市场需求可以帮助产品经理更好地规划和定位产品，提高产品的竞争力。
9. 创新思维创新是产品经理的一项核心能力。
产品经理需要有创新思维，能够提出新的产品理念和功能，满足用户需求并保持竞争优势。
10. 领导能力作为产品经理，他们需要带领团队完成产品开发和推广工作。
因此，领导能力是产品经理必备的技能之一。
产品经理必学的数据分析技巧
产品经理必学的数据分析技巧在当今这个数据爆炸的时代，数据分析已经成为了产品经理必须掌握的一项技能。
因为只有通过数据分析，我们才能够更好地了解用户的需求和行为，从而优化产品的设计和推广策略。
但是，要想成为一名优秀的产品经理，仅仅掌握一些基础的数据分析方法还远远不够，我们需要学习更加高级和实用的数据分析技巧。
下面就来介绍一些产品经理必学的数据分析技巧。
1.模型分析法模型分析法是一种广泛使用的数据分析技术，它通过建立和优化数学模型来解决现实问题。
产品经理在进行市场调研和用户研究时，可以通过模型分析法来分析用户的行为和需求，从而更好地理解他们的心理和行为特征。
常见的模型分析方法包括回归分析、聚类分析、因子分析和决策树等。
2.数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习是一种用计算机和统计学方法来识别模式和规律的技术。
在产品推广和用户营销方面，数据挖掘和机器学习可以帮助我们更好地优化广告投放和精准营销，从而达到更好的市场效果。
此外，在产品测试和认证方面，也可以使用数据挖掘和机器学习技术来分析用户的测试数据和维修信息，以便更快地解决问题和提高产品质量。
3.社会网络分析社会网络分析是一种用数学和计算机技术来研究个体和组织之间相互作用的技术。
在产品设计和推广方面，社会网络分析可以帮助我们更好地了解用户的社交圈和消费者行为，找出产品推广的最佳渠道和策略。
4.大数据分析大数据分析是一种基于大规模数据集的分析技术，在产品设计和市场策略方面应用越来越广泛。
通过大数据分析，产品经理可以更好地了解市场动态和用户需求，并及时调整产品策略以适应市场变化。
例如，可以通过大数据分析来分析用户的浏览记录和行为特征，从而更好地设计曝光排名策略和搜索推荐算法。
5.情感和语义分析情感和语义分析是一种用来分析用户评论、社交媒体和在线消息的技术。
在产品推广和用户调研方面，情感和语义分析可以帮助我们更好地了解用户对产品的态度和反馈，从而及时调整产品策略和提高客户满意度。
产品经理必备技能有哪些
产品经理必备技能有哪些关键信息项：1、市场分析能力：＿___________________________2、用户需求洞察能力：＿___________________________3、产品规划与设计能力：＿___________________________4、项目管理能力：＿___________________________5、团队协作与沟通能力：＿___________________________6、数据分析能力：＿___________________________7、技术理解能力：＿___________________________8、创新能力：＿___________________________9、问题解决能力：＿___________________________11 市场分析能力产品经理需要具备敏锐的市场洞察力，能够准确把握市场趋势和竞争态势。
这包括对市场规模、增长趋势、市场份额、消费者需求、竞争对手产品特点等方面进行深入的研究和分析。
通过市场调研、行业报告、数据分析等手段，收集相关信息，为产品的定位和发展方向提供有力的依据。
111 了解行业动态关注行业的最新发展趋势、技术创新和政策法规变化，及时调整产品策略以适应市场的变化。
112 市场细分与定位能够对市场进行细分，明确目标客户群体，并确定产品在市场中的独特定位，突出产品的竞争优势。
12 用户需求洞察能力深入了解用户的需求和痛点是产品成功的关键。
产品经理需要通过用户调研、用户反馈、用户行为分析等方法，挖掘用户的真实需求，理解用户的期望和使用场景。
121 建立用户画像创建详细的用户画像，包括用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好、消费习惯等特征，以便更好地满足用户的个性化需求。
122 需求优先级排序能够对收集到的用户需求进行评估和排序，区分关键需求和次要需求，确保产品的开发资源优先投入到最核心的功能上。
13 产品规划与设计能力根据市场需求和公司战略，制定产品的长期规划和短期目标。
产品经理-数据产品经理必备技能之分析方法
数据产品经理必备技能之分析方法本文我将与你分享三种数据分析方法：常规分析、统计模型分析以及自上建模型分析。
掌握这三种分析思路，就能解决大部分分析资金需求，消解并根据分析需求固化为数据产品。
很多人觉得，做数据产品经理就没有必要掌握数据分析相关了，终于可以远离了枯燥的数据分析工作。
如果真这么觉得，那么就大错特错了，一个好的数据产品经理，不仅要有产品sense，还要有好的剖析思路，因为一个数据产品需求大部分都是由分析需求固化而来的。
很多时候，数据产品线和分析是分不开的，一个好的数据产品经理，要掌握常用的数据分析框架和方法，才能使做出来的数据产品让数据和分析师业务人员使用更顺手，更贴近业务。
在进行数据分析前两年，一般都会都会先想一下分析框架和分析方法，数据分析方法一般有常规分析、统计二维模型分析以及自新建模型分析。
掌握这三种分析思路，就能解决问题大部分分析需求，并根据分析需求固化为数据产品。
下面重点讲研究重点一下这二个分析方法。
其实很多公司80%的分析需求都是可以通过常规分析解决，很多分析师一般把业务相关数据从hive或者mysql中导入到excel，然后在excel中均通过简单的表格、线图等方式来简单直观的分析数据。
常规分析经常会用到同环比分析法和ABC分析法，即分析对比趋势和分析占预测比情况。
同环比分析应用到数据产品中常见的有周、月、日报等，例如，许多拿很多互联网公司都关注的核心指标DAU（日活跃用户数），周报里一般都会对比DAU的周环比变化，如果上涨或者下跌的比较大点的话，就要进一步查找分析业务原因。
同比：某个周期的时段与上一个周期的相同时段比较，如今年的6月比去年的月，本周的周一比本周的周一等等。
同比增长率=（本期数－同期数）/同期数×100%。
环比：某个时段与其上一个时长相等的时段做比较，比如本周环比上周等等。
环比增长率=（本期数－上期数）/上期数×100%。
至于ABC分析法，一般是以某一指标为参与者，进行数量分析，以该计算方法当前各维度数据与总体数据的比重为依据，按照比例微小顺序排列，并按照一定的比重或创纪录比重标准，将各重要组成部分分为ABC三类。
产品经理技能｜10种数据分析方法，提升转化率！
产品经理技能｜10种数据分析方法，提升转化率！••数据分析方法道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。
层次区别：“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；“道”是指方向，是指导思想，是战略。
在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。
那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。
01 细分分析细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。
细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
细分用于解决所有问题。
比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。
02 对比分析对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。
时间对比有三种：同比，环比，定基比。
例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。
通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。
03 漏斗分析转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。
但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两方面的问题：1.在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。
2.在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
产品经理基础技能
产品经理基础技能产品经理是负责产品开发、规划和运营的关键角色。
为了成功地执行这些任务，他们需要具备一系列的基础技能。
以下是一些重要的技能，帮助产品经理在他们的职业生涯中取得成功。
1.市场调研市场调研是产品经理的核心技能之一。
它涉及对市场趋势、竞争对手、目标客户和行业发展的深入研究。
通过市场调研，产品经理可以获得对市场的深入了解，帮助他们确定产品的潜在机会和挑战。
2.用户研究用户研究是产品经理必须掌握的另一个重要技能。
它涉及对目标用户的深入了解，包括他们的需求、痛点、行为和偏好。
通过用户研究，产品经理可以更好地理解用户的需求，从而开发出更符合市场需求的产品。
3.产品规划产品规划是产品经理的一项关键任务，它涉及制定产品的战略和路线图。
产品规划应考虑市场需求、竞争环境、技术趋势和业务目标等因素。
通过良好的产品规划，产品经理可以确保产品的发展方向与市场需求保持一致。
4.需求分析需求分析是产品经理在开发新产品或更新现有产品时的一项重要技能。
它涉及对用户需求和市场趋势的深入研究，以确定产品的关键功能和特性。
通过需求分析，产品经理可以确保产品能够满足用户的需求，同时具备市场竞争力。
5.产品设计产品设计是产品经理的另一项核心技能。
它涉及将市场需求和用户反馈转化为具体的产品设计和规格。
产品设计应考虑用户体验、功能实现、技术可行性和成本效益等因素。
通过优秀的产品设计，产品经理可以创造出具有吸引力和竞争力的产品。
6.项目管理项目管理是产品经理在推动产品开发过程中的关键技能。
它涉及规划、组织、协调和控制产品的开发过程。
项目管理应考虑时间表、预算、资源分配、风险管理和质量保证等因素。
通过有效的项目管理，产品经理可以确保产品按时交付，同时满足预算和质量要求。
7.数据分析数据分析是现代产品经理必备的技能之一。
它涉及对市场数据、用户反馈和产品性能的深入分析。
通过数据分析，产品经理可以了解产品的市场表现、用户行为和业务趋势，从而为产品的优化和改进提供指导。
产品经理-8步教你最有效的数据分析方法
8步教你最有效的数据分析方法随着数字化进程的发展，跨国企业越来越多的企业依赖于数据，数据分析的影响力威望也越来越重要。
通过数据分析，可以取出简单明了到有用的信息并进行相对应的动作。
今天，在本篇文章中，我回答了什么是数据分析方法，并且教给同学们如何通过8步，快速完成数据分析。
在这个数据丰富的时代，如何理解并中才分析企业中曾所获取的数据，成为推动企业转型发展、经济发展的重要动力。
在今天，数据分析已然成为互联网数据模型时代必须具备的技能之一。
尽管我们每天创建的数据量前所未有，但实际上只有0.5%的数据被预测并用于数据发现、改进和智能化。
虽然这苍白不算多，但考虑到我们掌握的固定成本数字信息量基数，0.5%的数据分析目前仍然仍然占了巨大的信息量。
在数据如此之多、时间如此之略长的情况下，如何收集、管理、组织和理解所有这些潜在的可以促进业务的信息，成为困扰绝大数人的其原因。
为了帮助分析以及如何使用数据来改进业务实践，接下来不仅将探索数据分析方法和技巧讲诉给紧接着大家，还将研究不同类型的数据分析，同时展示如何在现实世界中展开进行数据分析。
什么是数据分析方法？首先，数据分析方法侧重于以获取原始数据，挖掘与企业主要目标相关大多的信息，并深入研究这些内部信息，将指标、事实和数字转化为有利于促成企业发展进行数据进而的分析。
数据系统方法多种多样，主要基于两个核心领域：等效数据分析方法和定性数据分析方法。
在定量研究和定性研究当中，更好地理解不同统计分析的数据分析技术和方法，将为信息分析工作提供一个更明确的方向。
因此，花时间让这些特定的知识融入其中是十分有价值的。
现在已经解释了这个问题，‘什么是数据分析？’考虑到不同类型的数据分析方法，将教给大家通过10步，快速完成数据分析。
在开始分析数据或深入研究技术之前，与创业团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略重点是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于须要发展，或哪些数据对发展壮大的前景数据最有帮助。
产品经理所需的知识和能力技能清单
产品经理所需的知识和能力技能清单
产品经理所需的知识和能力技能清单主要包括以下几个方面：
1. 市场及行业分析：了解市场趋势、竞争态势和行业动态，以便为产品制定合适的战略和规划。
2. 用户研究：通过用户调研、访谈、数据分析等方式了解用户需求和痛点，为产品设计和改进提供依据。
3. 沟通协作：与设计、研发、销售等团队成员进行有效的沟通和协作，确保产品从概念到实际推出的顺利进行。
4. 产品设计：熟练掌握产品设计的流程和方法，包括用户调研、需求分析、原型设计等环节，能够将用户需求转化为具体的产品设计方案。
5. 项目管理：能够制定合理的项目计划，管理项目进度，确保项目按时完成。
6. 数据分析：具备数据分析能力，通过数据监控、分析、优化等手段提升产品的性能和用户体验。
7. 竞品分析：关注竞争对手的产品动态，通过竞品分析了解市场变化，为产品创新和优化提供参考。
8. 用户体验优化：关注用户体验，通过优化产品设计和功能提升用户满意度。
9. 业务拓展：具备市场拓展的能力，能够开拓新市场、新业务，提升产品的市场占有率。
10. 领导能力：具备一定的领导能力，能够带领团队实现产品的战略目标。
以上是产品经理所需的知识和能力技能清单的简要介绍，具体要求可能因岗位、公司、行业等因素而有所不同。
产品经理数据具体做什么工作？需要掌握哪些技能？(三)
首先呢，我们要知道数据产品经理仍然是产品经理，所以核心职责就是解决客户问题。
产品经理的岗位职责，数据产品经理都有。
那么，数据产品经理具体做什么工作？需要掌握哪些技能呢？
前面我们介绍了临时需求对接，接下来就是项目承接了。
项目承接
除了上面提到的大量临时数据需求问题外，承接各业务部门启动项目是我们的主要工作。
项目承接的主要工作是：按项目要求对需要输出的报表或可视化看板需求等进行研发实施。
一般来说，业务部门在开始项目之前已经完成了之前的所有过程，包括立项、内容计划、项目价值、项目输出等，我们的数据团队负责实现项目整体的最后一环-内容输出。
项目实施过程与上述临时数据需求过程基本一致:需求沟通与确认、产品设计与用户界面设计、研发跟踪、功能与数据测试、项目验收、产品上线与试运行、产品跟踪与优化。
本文主要介绍产品设计环节，产品设计工作是指根据用户需求，设计出更加形象化、体验感更好的数据展示形式。
前段时间承接了一个项目，用户提交了55份报表，经过一段时间的沟通，精简到25份，这一过程暂不详述，总之最后要做25份报表；
其中8张表处于总分状态:首先看一个表上的数据结果，然后需要在某个维度上细化或查看某个指标的相关指标，分析原因或给出解决方案；所以我根据这个逻辑直接把这些表设计成在一个看板上展示，以图表的形式更直观的表达这种逻辑关系；
另外七个表格的结果显示方式分析维度的粒度都是一致的，都是要看商品某一指标一个月内的所有数据，我把这几个表格设计成自助分析形式，图表显示更直观可以看到数据走势，给用户更多的指标组合选择；
剩下的10个表格，每个基本都是大宽表格，主要的用户对象是基层员工的操作报告，这几个表格就不再处理了。
产品经理怎么用好数据分析(一)
现在，由于数据分析的流行，各行各业都开始重视数据分析工作了，尤其是一些企业，都开始要求产品经理用好数据分析这个工具。
渐渐的，数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力之一。
那么大家知道不知道产品经理怎么用好数据分析呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
现在产品经理都或多或少的懂得数据分析的知识。
在产品经理的日常工作当中，要时常盯着数据的报表来分析产品的健康程度。
而数据分析这个工具确实是产品经理的一个利器，下面就给大家讲一讲具体的内容。
首先，作为产品经理，需要能够看出数据的维度。
通过维度发现问题。
这就是在产品经理对一款产品或者一款产品的其中的一个模块进行分析时，我们可以从两个大纬度去分析数据。
首先是从广阔的视角先去查看数据，这里需要对该产品所处的行业数据有一个清晰的了解，该产品所处的行业自己所处的市场占有率的排名，一般市场占有率指的是用户的占有量，一般从行业报告可以看出大概的数据。
然后接下来需要分析这款产品的总的数据情况，以及该产品的最核心的数据是什么，并且如何有可能从侧面去了解这款产品的竞品的相关数据是什么。
看完了这些信息以后，产品经理的心中应该对自己所负责的产品有了一个宏观的概念，自己在行业内所处的位置，以及现在最需要提升哪些数据指标都有了一个清晰的认识。
看到这里我们还要对数据进行各个维度的分析，就是从大纬度切入到小纬度，进一步去分析一些细节的数据。
一般在做分析的时候应该注意的是数据的异常现象，出现局部的极值都需要进行分析。
那么什么才是好的数据指标呢？对于数据指标我们的要求还是比较高的，在做数据分析的过程中，产品经理需要了解什么样的数据才是好数据，如果单纯地去看一个数据是没有太大意义的，数据本身也具有相应的欺骗性，我们在做数据分析的时候一定要看出数据的基本内容。
第一，好的数据一定是首先最好是以比率的形式存在的，不要绝对数，要相对数据。
第二，就是通过对比来判断数据的好坏。
第三，数据不是一成不变的情况，要动态的去看数据。
产品经理如何利用数据分析工具
产品经理如何利用数据分析工具在当今数字化的商业世界中，数据已成为企业决策的重要依据。
对于产品经理来说，有效地利用数据分析工具不仅能够帮助他们更好地理解用户需求，优化产品功能，还能提升产品的市场竞争力。
那么，产品经理究竟应该如何利用数据分析工具呢？首先，产品经理需要明确自己的分析目标。
这是使用数据分析工具的关键起点。
是想要了解产品的用户活跃度？还是关注用户的留存率？又或者是探究某个新功能的使用情况？不同的目标决定了所采用的数据指标和分析方法的差异。
在明确目标后，产品经理要选择适合的数据分析工具。
市场上有众多的数据分析工具可供选择，如 Google Analytics、Mixpanel、Amplitude 等。
Google Analytics 是一款功能强大且免费的工具，适用于网站和移动应用的基本分析，能提供流量来源、用户行为等方面的详细数据。
Mixpanel 则更侧重于用户行为的跟踪和分析，对于深入了解用户在产品中的操作路径非常有用。
Amplitude 则在用户行为分析和产品优化方面表现出色。
选择好工具后，产品经理需要学会收集和整理数据。
这包括确定需要收集哪些数据，以及如何确保数据的准确性和完整性。
例如，如果关注用户的购买行为，那么订单金额、购买时间、购买频率等数据就是关键。
同时，要注意数据的清洗和预处理，去除重复、错误或不完整的数据，以保证后续分析的可靠性。
接下来是数据分析的核心环节——数据解读。
这需要产品经理具备一定的数据思维和业务理解能力。
不能仅仅停留在数据的表面，而要深入挖掘数据背后的意义。
比如，看到用户活跃度下降，不能简单地认为是产品出了问题，还需要进一步分析是新用户的活跃度低，还是老用户的活跃度下降；是某个特定功能的使用频率降低导致的，还是整体用户体验不佳造成的。
除了对单一数据指标的分析，产品经理还要善于进行多维度的数据分析。
通过对比不同时间段、不同用户群体、不同渠道的数据，来发现潜在的趋势和规律。