数据分析——不是kan数字，是kan真相

kan完数据不行动，等于白kan。每次分析完， 一定要输出“具体动作”：我养成了一个习惯：每次数据分析后在Trello上建3个任务：①本周要Zuo的 ②下周要Zuo的 ③需要跟进的。这样数据才不会变成“纸上谈兵”。

数据四象限法，排需求优先级

我用“数据四象限法”排需求优先级：

3个必kan的效果数据

清晰的逻辑对数据分析非常重要。这是主要原因是数据来源是否有效、整理过后是否真实、分析方法是否得当等分析过程dou会影响分析后来啊的价值。

正确Zuo法kan任何数据dou要“拆维度”——按用户类型、 渠道、时间拆，找到问题到底出在哪，我们都...。

就比如我们网购，我们每个人的淘宝首页dou是不一样的，这就体现出了数据分析的作用。我们Zuo产品的就geng需要数据分析，妥妥的！。

找到异常，别停留在表面

找到异常后别停留在表面。比如发现“支付成功率降了20%”，要继续问：“这个功Neng用户肯定喜欢！”我曾拍着胸脯对老板说。后来啊上线后点击量不足预期的10%，项目差点被砍。复盘时才发现：我所谓的“用户喜欢”， 不过是自己的直觉——后台数据明明显示，同类功Neng的使用率一直低于5%。

数据分析是产品经理的“导航仪”

hen多产品经理觉得“数据分析就是kan报表”， 其实它是产品经理的“导航仪”——告诉你用户在哪，该往哪走，别走错路。

蚌埠住了... 单独kan一个数据没意义，要对比。比如“今日活跃用户1000人”，不知道好不好，但和昨天、上周同期比，就知道“降了30%，有问题”。

数据分析不是“kan数字”， 是“解决问题”

不用学复杂的统计学，产品经理Zuo数据分析，目的是“解决问题”，不是“Zuo学术研究”。这5步流程足够应对80%的场景：，最后强调一点。

数据比用户访谈geng诚实用户可Neng不好意思说“我就是想kankan评价再买”，但数据会告诉你“他们在评价区停留Zui久”“没kan评价的用户购买率低40%”，哭笑不得。。

用户说的需求往往是“表面现象”。有次Zuo电商APP，用户反馈“商品详情页加载太慢”，我差点就去催开发优化速度。但kan数据发现：用户在详情页的平均停留时间是8秒， YYDS... 比行业均值还短；真正的流失点是“没kan到评价就退出了”。后来把“用户评价”移到详情页顶部，转化率涨了25%。

数据分析的作用——解决生活问题

一句话。 其实数据分析的作用早就Yi经渗透进我们的生活中了 数据分析的作用具体就是分为三个地方，就是对业务进行优化、帮助业务发现机遇、创造新的商业价值、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。

是吧？ Ru果单单说数据分析的作用其实并没有什么意义，一般数据分析工作就是为了大众。

数据分析， 就是利用一些数据分析工具、手段、方法或者思维，从海量的数据中发现规律， 害... 从而揭示出数据背后的真相，为公司或者业务提...

数据分析的实用技巧

可以。 再说说想问你：你有没有主要原因是没kan数据而Zuo过错决策？或者靠数据解决过什么问题？评论区聊聊，让geng多人知道数据的重要性——毕竟产品经理的每一个决策，dou应该有数据撑腰。

3种对比方式

PPT你。 产品经理每天要面对十几个需求，怎么判断先Zuo哪个？不是kan“老板催得紧”，也不是kan“开发好实现”，而是kan数据。

有次kan数据，发现“首页点击率下降15%”，赶紧拉着团队优化首页。但细分到“新用户”和“老用户”才发现：老用户点击率没变化， 公正地讲... 是新用户降了50%。后来针对新用户简化首页，问题解决了。Ru果一直盯着总数，可Neng会Zuohen多无用功。

每个问题对应2-3个核心指标，不用面面俱到。比如分析“注册流程”， 给力。 kan这3个指标就够了：

挽救一下。 进而 出geng多的功Neng，使得发现geng多的商业机遇。再说说说说创造新的商业价值模式方面 通常来说创造新的商业价值模式就是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为商业模式或离商业geng近的过程。这一点就是数据分析的作用的Zui高体现。

摆烂... 一边， 数据分析工作在企业运营的时候还Neng够及时的发现出企业...

数据分析的作用和意义

试试水。 一、数据分析的作用——解决生活问题。说实话， 数据分析是人人dou会的，只是没有把它提升到一个分析的过程，在每个人的脑子里dou有不同的思考的方式。

PUA。 不用记太多指标， 这3个Zui实用，Neng覆盖90%的产品场景：

谨记... 多问几个为什么才Neng从“解决表面问题”到“避免再犯”。

我曾发现“用户在晚上8点使用频率Zui高”，就想把重要活动dou放在8点推。但细分数据显示：8点的用户主要是学生，而我们的付费用户70%是上班族，他们在10点后才活跃。差点就主要原因是“错误归因”搞错了运营时间，不错。。

有产品经理觉得“要收集所有数据才Neng分析”，后来啊等了1个月还没开始。其实早期产品数据不完整hen正常，关键是用现有数据Zuo判断。

数据分析的验证因果的小技巧

在理。 验证因果的小技巧：ZuoAB测试。比如觉得“按钮颜色影响点击”，就一边放红色和蓝色按钮，kan哪个点击高，而不是凭“红色geng醒目”的直觉。

比如“支付失败”是A类需求：80%的用户遇到过 解决后支付成功率Neng涨30%； 躺平... 而“按钮颜色不好kan”是D类需求：只有10%的用户提到，且不影响点击。

数据分析对产品经理的重要性

今天这篇文章，就来聊聊数据分析对产品经理到底有多重要。不是讲“怎么用ExcelZuo图表”，而是说清楚：数据Neng帮你解决哪些实际问题？怎么用数据避免“瞎忙活”？再说说附一个“产品数据分析5步流程”，kan完就Neng上手。

数据分析不是“kan数字”那么简单，kan错数据比不kan数据geng可怕。

数据显示“冰淇淋销量和溺水事故数正相关”， 但不Neng说“吃冰淇淋导致溺水”——真相是“夏天到了两者dou增多”。产品经理也常犯这种错，泰酷辣！。

Zuo功Neng就像Zuo菜，好不好吃不是自己说了算，要kan食客的反应。有次我Zuo了个“个性化推荐”功Neng， 自己觉得算法hen牛，但数据显示：用户点击推荐内容的比例比之前还低10%。后来发现是推荐逻辑错了——数据显示用户喜欢“新品”，但算法推的是“热销品”，尊嘟假嘟？。

我Zuo第一个项目时主要原因是“用户画像数据不全”，迟迟不敢确定目标用户。后来老板说：“先kanNeng拿到的数据——注册用户里80%是女性， 一句话概括... 70%来自一线城市，这就够了。”先按这个方向Zuo，上线后再根据新数据调整，比一直拖着强多了。

我刚开始Zuo分析时总说“kankan用户数据”，后来啊对着一堆报表发呆。后来改成“kankan新用户在注册哪一步流失Zui多”， 栓Q！ hen快就找到问题：手机验证码收不到导致30%的用户放弃。

产品经理Zui容易犯的错，就是把“我觉得”当成“用户需要”。Zuo产品3年， 我从“拍脑袋决策”到“靠数据说话”，踩过的坑Neng装满一箩筐：主要原因是没kan数据，花2周Zuo的功Neng成了摆设；主要原因是kan错数据，优化方向完全搞反。但也靠数据救回过项目：用用户行为数据找到隐藏痛点，让留存率从20%涨到45%，当冤大头了。。

数据分析的作用和意义是什么吧。大体上大数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用：

私信TA数据分析的作用主要包括以下几个方面：改进优化业务：通过对业务数据的分析， Ke以优化原有业务流程，为用户提供geng好的体验。这种想法其实是对的， 但是hen多人不知道数据分析工作的作...

生活职业群像大数据分析互联网数据分析师君发消息搬运工，但合法。大数据求偶BFB，我不敢苟同...。

拿到数据前，先问自己：“我想通过数据知道什么？”比如“为什么Zui近注册用户少了？”“新功Neng上线后用户满意吗？”目标越具体，分析越有效，不错。。

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