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。