數(shù)據(jù)行業(yè)

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互聯(lián)網(wǎng)IDC圈5月12日?qǐng)?bào)道，網(wǎng)上有個(gè)故事很有趣，說3個(gè)人去投宿,一晚30元.三個(gè)人每人掏了10元湊夠30元交給了老板. 後來老板說今天優(yōu)惠只要25元就夠了,拿出5元命令服務(wù)生退還給他們, 服務(wù)生偷偷藏起了2元, 然后,把剩下的3元錢分給了那三個(gè)人,每人分到1元.這樣,一開始每人掏了10元,現(xiàn)在又退回1元,也就是10-1=9,每人只花了9元錢, 3個(gè)人每人9元,3 X 9 = 27 元 + 服務(wù)生藏起的2元=29元，還有一元錢去了哪里?

猛地一看，合情合理，并且陷入思維陷阱。可仔細(xì)一琢磨，發(fā)現(xiàn)了問題，大的問題是邏輯混亂和偷換概念。服務(wù)生獲取的2元包含在三人支出的27元內(nèi)，通過偷換支出的概念來企圖建立30=3*9+2+1的偽等式，造成1元“離奇丟失”的假象。

我這里提供了兩種思維方式來幫助大家梳理思路，還原事情本質(zhì)。

1、按照金錢流的方向分析

按照金錢的流向，三個(gè)房客共流出了30元，在流通過程中，老板獲得25元，服務(wù)生獲得2元，最終還剩余3元流回到房客手中，滿足30=25+2+3*1等式。

2、按照財(cái)務(wù)上的收入和支出思路

無需考慮中間的各種過程，從財(cái)務(wù)支出端看，3個(gè)房客支出27元;從收入獲取端看，其中老板獲得25元，服務(wù)生獲得2元，27=25+2，等式成立。

數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品經(jīng)理重要的一項(xiàng)技能，幾乎所有的產(chǎn)品需求的出發(fā)點(diǎn)都是基于數(shù)據(jù)分析。產(chǎn)品的功能邏輯越復(fù)雜，用戶量越大，決策對(duì)數(shù)據(jù)的依賴程度越大。以上兩種方法也是數(shù)據(jù)分析常用的兩種方法，第一種是基于用戶路徑的數(shù)據(jù)分析，針對(duì)用戶在各個(gè)步驟的行為分析，包括操作、流失和停留時(shí)長(zhǎng)，對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn);第二種常常用來對(duì)節(jié)點(diǎn)定位，進(jìn)行轉(zhuǎn)化率、占比等數(shù)據(jù)的分析。

那么作為一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，在數(shù)據(jù)分析方面要重點(diǎn)關(guān)注那幾點(diǎn)呢?我自己對(duì)數(shù)據(jù)方面接觸的相對(duì)比較多，分享幾點(diǎn)自己的心得。

數(shù)據(jù)目標(biāo)明確

目標(biāo)明確是產(chǎn)品經(jīng)理在做所有事情必須要考慮清楚的事情，不僅僅指數(shù)據(jù)。考慮清楚產(chǎn)品最重要滿足了用戶那些需求，項(xiàng)目在某個(gè)節(jié)點(diǎn)需要達(dá)成怎樣的目標(biāo)，具體在數(shù)據(jù)分析方面，就是考慮清楚數(shù)據(jù)的目的是什么。

在張嘴麻煩開發(fā)進(jìn)行手動(dòng)查詢數(shù)據(jù)前(大部分公司的后臺(tái)只有普通的常規(guī)性的數(shù)據(jù)，一些詳細(xì)的數(shù)據(jù)一般需要手動(dòng)查詢和導(dǎo)出)，產(chǎn)品經(jīng)理一定要想清楚自己想要從這份數(shù)據(jù)中得到怎樣的結(jié)果。無論是了解產(chǎn)品截止到目前為止的累計(jì)用戶數(shù)等了解性質(zhì)的數(shù)據(jù)查詢，或是為了分析付費(fèi)轉(zhuǎn)化率低原因等探索性質(zhì)的問題分析，一定要帶著目的去獲取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)定義清楚

在清楚了目的之后，對(duì)需要的關(guān)鍵數(shù)據(jù)已然心中有數(shù)，這時(shí)要對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的定義清楚，這里的清楚包含兩部分：

1、清楚上報(bào)機(jī)制

要清楚自己的數(shù)據(jù)是從客戶端還是底層上報(bào)至服務(wù)器，上報(bào)的節(jié)點(diǎn)是什么，是否只在wifi狀態(tài)下上報(bào)，在本地的字段保存有效期是多久，丟失的可能性有多大。了解數(shù)據(jù)上報(bào)機(jī)制能否方便產(chǎn)品經(jīng)理更好的理解產(chǎn)品，對(duì)原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率心中有底。

2、明確指標(biāo)定義

產(chǎn)品經(jīng)理要明確各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的詳細(xì)定義。拿常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)活躍用戶來說，不同的產(chǎn)品有不同的定義，比如MIUI可能吧聯(lián)網(wǎng)定義為活躍，而迅雷把有下載行為(新建、暫停、刪除、下載完成等)定義為活躍，淘寶可能吧有購買行為定義為(有效)活躍用戶。

明確指標(biāo)定義是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的前提，如果對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)不清楚，那數(shù)據(jù)分析也就無從談起了。

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)基本正確的情況下，對(duì)目的的分析一般有兩類：

1、定性分析

定性分析是對(duì)實(shí)物“是什么”的定義，是對(duì)事物性質(zhì)的歸納。比如9月初，迅雷用戶活躍用戶數(shù)大增，結(jié)合對(duì)迅雷服務(wù)器每天top100下載量排行榜分析，均是iCloud流露女星相關(guān)文件，因此可以下結(jié)論：9月初用戶活躍用戶量增加主要是由iCloud熱門事件引起的，這就是定性分析。

2、定量分析

對(duì)應(yīng)定性分析的“是什么”，定量分析就是“有多少”，是對(duì)事物數(shù)量的統(tǒng)計(jì)。9月初日活用戶數(shù)增長(zhǎng)了10%，就屬于定量分析。

一般來說，數(shù)據(jù)分析就是對(duì)“是什么”做假設(shè)，然后用“有多少”來不斷做驗(yàn)證的試錯(cuò)過程。通過不斷的假設(shè)，分析，推翻假設(shè)，再次分析的方式來得出結(jié)論。根據(jù)數(shù)據(jù)量和目的的不同，采用不同的分析方法，常用的分析方法有對(duì)比分析、回歸分析和相關(guān)分析法。

excel工具

單獨(dú)把excel列出來的主要原因是因?yàn)閑xcel太重要了，除非特別龐大的數(shù)據(jù)量，否則excel幾乎能滿足你所需要的所有功能。excel目前支持59999條數(shù)據(jù)量，大部分人對(duì)excel的功能使用量不足1/3，一些公式函數(shù)的使用，大部分人該是沒有接觸過的。

目前我也正在努力成為excel的深度用戶，關(guān)于excel的使用方法和技巧，歡迎大家和我交流共同提升。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證

在數(shù)據(jù)結(jié)論得出后，千萬不要著急輸出，一定要去做驗(yàn)證，同一組數(shù)據(jù)在不同的環(huán)境下能反映不同的問題。還拿9月份迅雷日活增加的數(shù)據(jù)來說，除了iCloud時(shí)間之外，可能迅雷做了應(yīng)用內(nèi)的增量升級(jí)，導(dǎo)致日活增加。這個(gè)時(shí)候就要來區(qū)分兩種因素的權(quán)重，得出更準(zhǔn)確的結(jié)論。

以上是個(gè)人在工作中對(duì)數(shù)據(jù)分析的一些心得，在用戶群體特征復(fù)雜多樣的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，數(shù)據(jù)是很重要的一個(gè)做群體分類的渠道和方法，良好的數(shù)據(jù)分析能力能夠幫助產(chǎn)品經(jīng)理做出更優(yōu)的決策。但是又不能盲信數(shù)據(jù)，產(chǎn)品經(jīng)理豐富的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)也是不可或缺，否則容易出現(xiàn)幸存者偏差的尷尬(有興趣的同學(xué)可以自行百度：幸存者偏差現(xiàn)象)。

本文標(biāo)題：產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析到底該怎么做?一則小故事為你啟發(fā)
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