“对数据敏感，能够通过数据分析和反馈不断改进和优化产品”等招聘要求并不少见。诚然，数据分析能力已经成为产品经理不可或缺的技能。数据的敏感度和分析能力的高低，往往能看出一个产品人的底子。虽然我几乎每天都在和数据打交道，但我总觉得要想获得进阶的能力，还是需要系统的学习和实践。因此，本文做出以下梳理和思考，希望对大家有所帮助。
一、本文目的列举常见的数据分析问题，自我反思，对症下药。给出一些分析思路，提高日常数据分析的效率。学习课表制定指南，逐步掌握数据分析工具。
二、文章框架5常见问题，学习动机，日常分析，类型分析，思路，制定学习计划表的数据分析工具(excel，文末赠送学习包)
三、为啥要学数据分析你可能会说，这不是废话吗？！你必须学会！但我还是要强调，没有足够的驱动力，最多三天就能捞上来，这是不可持续的。
数据分析有什么好处？总之，数据改变生活。
哈，那有点可笑。任何时候发帖，每个人的动机都不一样，只要有用就好。
四、5大常见问题在过去的两个星期里，通过调查和自我反思，学生们重点关注了数据分析中的五大问题，作者将其简称为“四不一不”。如果不能妥善解决，将会严重影响工作效率和身心健康。
1. 无思路：数据杂乱，不知到从何入手原因:分析的业务目标不明确，导致数据收集过多；分析方法和分析场景不知道怎么结合，导致无从下手。
对策:第一步，了解业务背景和业务目标；熟悉各种分析方法和应用场景，后面会介绍。
2. 无侧重：分析逻辑不严谨，生搬硬凑乱猜想原因:没有从整体上考虑数据波动的可能原因，把相关性指标作为因果性指标，变成了“为分析而分析”。
对策:数据分析要形成闭环，确定分析目标——收集数据——列出可能的原因(金字塔/公式化思维，后面介绍)——验证猜想——得出分析结论——后续优化对策。
3. 无规划：分析时，却发现数据缺失，采集难度高原因:上线的产品价值和收益不明确，聪明的女人没有事先规划好观察指标和制定好相关的数据收集需求，无米之炊难！
对策:明确产品的成功指标，可以提前构思分析思路，进而推导出所需的数据需求细节。
4. 无记录：数据异常，却不知道做了什么原因:团队内部信息同步不及时。可能是活动导致产品数据激增，也可能是产品更新导致系统故障数据下降。
对策:建立团队内部的协作机制，及时将信息同步到共享平台。比如运营活动开展前x天，及时同步到产品相关的活动策划，并做好备份记录，通知相关部门。
5. 不熟练：对分析工具不熟悉，分析耗时大原因:excel等分析工具，如果学校没有专门的课程，基本都是自学或者相关课程。工作忙，没时间一个人学习是根本原因。
对策:建议列出自己的薄弱环节，有就找相关课程学习。如果是小白，建议系统学习地理，后面会讲到。
五、日常分析类型日常数据分析的类型可以从产品设计五要素、数据类型、产品进化流程、时间四个角度进行分类。
分类的目的是为了帮助我们更好的梳理日常的数据分析场景，以便更有针对性的整理归类，提前储备。比如在数据类型的纬度上，提前整理出存储用户数据和交易数据的数据库和表字段，可以提高数据采集的效率；整理项目周报的报表格式，如有数据增加直接更新。
1. 从产品设计五要素看多关注战略层面的数据。老板们会时不时的问一下，查了半天数据会很尴尬。
2. 从数据类型看下面这些数据在个性化推荐或者精准营销场景中会有非常高的使用频率，数据的质量决定了推荐效果。
3. 从产品进化流看产品推出前后，产品的关注数据会有所不同，相关的数据收集和分析要靠我们自己不断的总结和反思。
4. 从时间上看建议同学们自己盘点一下:哪些是一次性的？哪些是周期性的？对应的采集需求或分析报告如何更好的呈现？
六、数据分析思路这部分是关键环节，思路不清晰，像无头苍蝇，费时费力，没用。在分析之前，你可以问问自己，这个数据分析的目的是什么？
在我看来，基本上分为以下三类:
之前:制定/预防；控制/调整；之后:关闭/优化
所以数据分析的思路是:始终围绕现阶段的业务目标进行数据分析。
分析思路和建议参考:金字塔+公式化思维，将可能的影响因素穷尽列出，逐一分析排除，找出可能的原因。
温馨提示:建议先列出可能的原因，进行数据收集和分析，避免返工。
比如某电商平台订单转化率下降时，可以列出订单转化率公式:CR=订单数/UV。下降原因:可能是订单量减少了，或者是进来的客户量增加了。根据这两个指标，列出可能的原因，并对数据进行验证和分析。
七、数据分析方法有了数据分析的思路，就需要用适合场景的分析方法进行分析，从而探索出规律。
一些常用的分析方法如下:
1. 趋势分析法比较两个或两个以上指标或比率，以计算其增加或减少的方向、数量和范围的分析方法。
2. 对比分析法比较两个或多个索引以找到规则。静态比较，不同指标的横向比较。动态比较，同一指标的纵向比较
3. 多维分解法把一个产品或者一个市场现象放在一个二维以上空的坐标上进行分析。
4. 用户分群根据用户与产品的互动程度，以便更好地管理用户。
5. 用户细查用户抽样，具体观察用户行为和交易的特征数据，从而观察是否有明显的特征，再对宏观数据进行推演，找出数据规律。
6. 漏斗分析法划分业务流程节点，建立整个业务流程的转换漏斗，并进行跟踪分析。
7. 留存分析用户注册后，跟踪用户第二天/周/月的活动。
8. AB测试法A/B测试的本质是控制测试，即通过比较几个不同的版本，选出最佳方案。
八、学习日程因为计划往往赶不上变化，所以希望同学们列出时间表，而不是计划。这部分分两步走:第一步，想清楚自己需要什么，第二步，制定合适的学习时间表。
step1：需要什么根据第五节数据分析的类型，梳理日常高频分析场景。总结自己的弱点:可以反思一下分析过程，做什么最痛苦，大佬们有哪些高超的技巧？选择一个未来的研究方向:行业分析，BI方向，机器学习。
以上，确定一个学习优先级。
step2：学习日程一个可持续的学习习惯:什么时候是最有效率和可执行的学习？一个阶段性的学习目标:先看excel的基础知识，再看统计学，再学SQL。规律作息，具体作息根据自己的时间。
九、数据分析工具最后一部分，先做好热身学习，奉献excel必备技能。以下仅是关键点:
好了，这周的分享就到这里。下周见。
作者:15年毕业于华南理工大学，有运营和产品经验。现在负责金融大数据产品:个性化推荐、意向搜索、AI智能客服。个人微信微信官方账号:大雄收拾行李。
