京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
产品经理数据分析方法有哪些
对产品经理而言,用事实说话,即用数据说话,真实有效的数据是做出一切决策的支持和依据。数据能让我们认识到当前存在的问题,分析原因,进而预测未来可能性。
产品经理想做好数据分析,简单来说,分为三步:1.做好数据的挖据采集追踪; 2.存储、简单处理数据; 3.精准分析数据,将数据以可视化的形态表现出来。用以发现问题,解决问题,并作为决策依据。
数据分析工具
数据统计和分析工具像大家熟知的SPSS、minitab、GrowingIO等。
数据分析常用图表法:
柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。
数据分析方法有很多,先给大家介绍几种比较经常用到的,剩下的改天再分析。
一、对比分析法
如果是一项常规性或曾经做过的项目,那么就要考虑到与上一次相比,本次效果如何。同比环比效果如何。
如果是一个新项目,就要时刻检查进度,是否达到每一阶段预期目标,同行有无可比较目标。
产品经理一定要清楚知道自己在做什么,为什么要这么做,以及要达成一个什么样的目标。不要做一个只是烧钱的产品经理。
二、热图(颜色可视化)
目前有基于鼠标点击位置的热图(如百度统计热图)、基于鼠标移动轨迹的热图(如MoseStats)和基于内容点击(如GrowingIO)的热图3种。对于产品经理和运营人员而言,我们更关心的是每篇文章、每个商品带来多少转化。因此如果内容、商品更新频度不高,三种热图都可以满足需求。如果想精准查看用户点击行为和喜好,那么第三种基于内容点击的热图更能满足需求。
热图这部分推荐大家可以去了解一下:
产品经理:没看过这张图,谈不上懂数据分析?
三、分组分析法
这里主要介绍等距分组法,不等距分组大家可以参考这种方法。分组时必须遵循两个原则:穷尽原则和互斥原则。可以借助工具excel,利用VLOOKUP函数实现数据分组。此类方法的关键在于组数与组距的确定。
确定组数:根据数据大小取合适值。组数划分是否合理会影响到数据分布的密度,是否过于密集或分散。分组可以参考下面这个公式,组数四舍五入取整:
确定组距:
确定好最大值和最小值。
组距=(最大值-最小值)/组数
这个是比较好理解的。
小组数据分析:
一般会取组中值来代表该组情况。
四、渠道流量分析
投放时一定要选择优质渠道,确保投入产出比的最大化。这就需要我们在尝试过程中做好关键路径的漏斗转化分析。只看最终转化结果远不能解决问题。需要借助数学方法,精准量化不同渠道和总体的转化率之间的关系,取最优解。
注:转化率t:现在转化率;
t-1:上一周期转化率;
M:总花费
上述转化率意即最终转化率。要得到这个结果我们需要明确转化率和各个渠道流量间存在一个什么样的函数关系。函数关系确定可参考线性模型和时间序列等方法。
五、高级数据分析法
如聚类分析、对应分析等数据分析方法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28