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作为一名产品新人，如何快速的掌握统计数据分析方法?
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作为一名产品新人，作育数据阐发的头脑、学习数据阐发要领最紧张的一点是要创建数据阐发的知识体系和要领论。这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等见解的传播，数据阐发的头脑越来越深入民气。处于...
&&&&作为一名产品新人，作育数据阐发的头脑、学习数据阐发要领最紧张的一点是要创建数据阐发的知识体系和要领论。&&&&这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等见解的传播，数据阐发的头脑越来越深入民气。处于互联网最前沿的产品经理们打仗了大量的用户数据，但是却不停困扰于怎样做好数据阐发事变。&&&&那么产品经理该怎样搭建本身的数据阐发知识体系？数据阐发的代价又在那边？产品经理做数据阐发有哪些详细的要领？又怎样学习数据阐发？本文将和大家分享一下这些题目。&&&&Part1|数据阐发体系：道、术、器&&&&「道」是指代价观。产品经理要想是做好数据阐发，起首就要认同数据的意义和代价。一个不认同数据阐发、对数据阐发的意义缺乏明白的人是很难做好这个事变的。&&&&「术」是指精确的要领论。如今新兴的「GrowthHacker」（增长黑客）见解，从AARRR框架(获取、激活、保存、变现与保举五个关键）入手举行产品阐发，这是一个非常好的阐发要领。&&&&「器」则是指数据阐发东西。一个好的数据阐发东西应该能资助产品经理举行数据征求、数据阐发、数据可视化等事变，节流产品经理的时间和精力，资助产品经理更好明白用户、更好优化产品。&&&&Part2|数据阐发的代价&&&&产品经理不克不及为了数据阐发而阐发，而要将落脚点放到产品和用户上。数据阐发应该资助产品经理不绝优化产品计划和迭代，驱动产品和用户增长。&&&&当你和我上线了一个新的产品（product）大概成果时，必要对其举行数据监控和衡量（measure）。然后从监控中征求到产品的用户举动数据（data），并对这些数据举行阐发和总结（learn）。末了从阐发中得出结论和见解（idea），要是数据证明你和我的新产品/成果是良好的，那么可以大力大举推广；要是数听阐明你和我的产品还存在题目，就必要对产品举行新一轮的优化（build）。&&&&在「产品——数据——结论」的不绝循环中，你和我不绝用数据来优化你和我的产品，加快产品迭代的步调、提拔用户体验。&&&&Part3|数据阐发的要领&&&&1.流量阐发&&&&a.访问/下载源头，搜索词&&&&b.自主投放追踪&&&&平常你和我在微信等外部渠道投放文章、H5等，很多产品都市很苦末路无法追踪数据。&&&&阐发差别获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的步伐有UTM代码追踪，阐发新用户的告白源头、告白内容、告白媒介、告白项目、告白名称和告白关键字。&&&&c.及时流量阐发&&&&及时监测产品的访问走势，尤其要体贴流量非常值。举个例子，某互联网金融平台由于一个产品Bug导致用户猖獗抢购造成的流量峰值，产品司理发明及时数据非常后敏捷下线该产品修复Bug，克制了丧失扩大。&&&&2.转化阐发&&&&无论是做网站还是App，产品内里有很多地方必要做转化阐发：注册转化、购买转化、激活转化等等。一样平常你和我借助漏斗来衡量用户的转化进程。&&&&影响转化率的因素很多，你和我总结了三个大的方面：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。以渠道流量为例，通过优选渠道并且量化分派你和我的投放资源，可以有效提拔总体的转化率。&&&&3.保存阐发&&&&在互联网行业里，通常你和我会通过拉新把客户引过来，但是颠末一段时间大概就会有一部分客户渐渐流失了。那些留下来的人大概是通常回访你和我公司网站/App的人就称为保存。&&&&在一段时间内，对某个网站/App等有过恣意举动的用户，称之为这个网站/App这段时间的活泼用户，这个恣意举动可以是访问网站、打开App等等。&&&&如今大家通常会用到所谓的「日活」（日活泼用户量，DAU）、「周活」（周活泼用户量，WAU）来监测你和我的网站，有的时间会看到你和我的「日活」在一段时期内都是渐渐地增长的，以为黑白常好的征象，但是要是没有做保存阐发的话，这个结果很大概是一个错误。&&&&保存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才华不绝增长。一条保存曲线，要是产品经理不做什么的话，那么用户就渐渐流失了。&&&&这是一个常见的保存曲线，我把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是安稳期。&&&&从产品计划的角度出发，找到触发保存的关键举动，资助用户尽快找到产品保存的关键节点。之前你和我发明你和我产品内里，利用过“新建”成果用户的保存度非常高；于是你和我做了产品改造，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户利用，结果非常好。&&&&硅谷盛行的MagicNumber（邪法术字）也是保存阐发的一部分，比如Facebook发明「在第一周里加10个摰友」的新用户保存度非常高。作为产品经理，你和我也必要通过数据阐发来不绝探索你和我产品内里的邪法术字，不绝进步用户保存度和活泼度。&&&&4.可视化阐发&&&&用户体验，是一个非常抽象的见解，你和我可以对其举行形象化。如今一个广泛的要领便是对用户的数据举行可视化，以热图的情势出现。&&&&借助热图，产品经理可以非常直观相识用户在产品上的点击偏好，查验你和我的产品计划大概布局是否公道。&&&&5.群组阐发发掘用户需求、改造及优化产品&&&&千人千面，产品经理对用户风雅化的阐发必不可少。差别地区、差别源头、差别平台乃至差别手机型号的用户，他们对产品的利用和感知都大概存在巨大的差别。产品经理可以对差别属性的用户举行分群，观察差别群组用户的举动差别，进而优化产品。&&&&之前你和我做过一次阐发，网站的总体注册转化率是6%；但是利用Chrome欣赏器的新用户注册转化率高达12%，利用IE欣赏器的新用户注册转化率才1%。如许一分的话，题目就很明显了，极有大概是欣赏器兼容性的题目，产品经理应该存眷一下这个题目。&&&&Part4|数据阐发的册本&&&&做好数据阐发，不是一朝一日就可以的，必要在产品筹划计划、产品升级迭代中不绝实践。下面的这些册本对付产品经理学习数据阐发都有肯定的资助：&&&&这是海内对付增长黑客的第一本细致先容，作者从AARRR的视角切入，形貌了大量产品优化、产品增长的案例，对付产品经理非常有益。&&&&保举2：埃里克·莱斯的《精益数据阐发》&&&&在这本书内里，作者先容数据阐发的相干指标、差别行业的数据阐发要点，并且有大量的数据阐发案例和翔实数据。要是想要把数据阐发落地，这本书对产品经理黑白常有资助的。&&&&这内里汇编了你和我一年多来数据阐发、产品优化的实战案例，内里不少文章被被大号转过，比方《怎样成为一个良好的数据产品经理》等等。&&&&保举4：埃里克·莱斯的《精益创业》&&&&作者提出了最小可行性产品（MVP）、小步快跑，快速迭代等产品计划和优化的理念，影响深远。&&&&|结语&&&&数据阐发是一门多学科、多范畴的交错学问，涉及到的东西非常多。产品经理要想做好数据阐发，应该有一套完备的头脑体系，在代价观、要领论和东西三个层面上储备相干知识。同时驻足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来查验迭代，不绝提拔用户体验。
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作为一名产品新人，如何快速的掌握统计数据分析方法?
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1人关注了此问题产品经理必学的数据统计：如何利用相关性分析原因？产品经理必学的数据统计：如何利用相关性分析原因？敏生活百家号相关阅读：产品经理必学的数据分析：如何避免数字陷阱有依据的假设为什么相关性是要计算的，不是靠猜的？以下来源于运营的数据分析报告：目前企业买家订单数占比很低，导致没有吸引更多的注册企业买家购买的原因是不是***还不够好，****不合适，****不贴合企业买家，企业买家采购决策周期性等，这些问题值得我们好好思考。为什么订单量低，原因可能有很多很多，宝贵的假设无法指导工作。分析的目的是探索背后的依据。衡量相关性的相关系数我们引入一个概念——相关性。相关性体现的是两个现象之间相互关联的程度。如果其中一个变量的改变引发另一个变量朝着相同的方向变化，那么我们说这两个变量存在正相关性，比如天热，吃冷饮的人就多；如果一个变量的改变引发另一个变量朝着相反的方向变化，那么这两个变量就存在负相关性，比如健身与体重，keep 1个月，体重减少2斤。如果两个变量无论在什么分析模式下都无法呈现出规律，那么这两个变量之间就不存在或基本不存在相关性。但问题是很多时候，现实情况要复杂的多，比如天冷也有很多人去吃冷饮；有的人健身一个月，体重没变化，甚至还胖了。那究竟该如何描述关联程度呢？相关系数，它是一个区间为-1到1的常数。如果相关系数为1，即完全相关，表示一个变量的任何改变都会导致另一个变量朝着相同方向发生等量的改变。如果相关系数为-1，即完全负相关，代表一个变量的任何变化都将会引发另一个变量朝着相反方向发生等量的改变。如果相关系数为零（或者接近零），则意味着变量之间不存在有意义的联系。计算方法不复杂，Excel 直接有公式。相关关系并不等于因果关系。上述的运营数据报告里还提到一点：从买家带来的订单数来看买家的推广渠道，效果比较好的是 EDM 和 Google 两个渠道。如果我们得出：买家看了 EDM 才下了订单，因此 EDM 这个渠道很好。其他假设成立吗？比如 ——下单的用户，本身就已经对网站比较关注，因此才会看EDM ？从没有下订单的买家来看推广渠道，他们其实也看了EDM，或者也来源于Google，因此可以说 EDM跟 Google 的效果并不好。订单数与渠道有相关关系，并不代表其中一个变量的改变是由另一个变量的变化引起。这是很常见的一个误区。产品经理如果不能跳出这个思维误区，放弃了后续相关条件的比较跟踪；或者是始终不能在相对全面公平的条件下进行对比，的确在上述案例中容易造成一个既定印象：多多发 EDM，多多投放 Google 广告，订单自然增加。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。敏生活百家号最近更新：简介:生活壹分享，分享生活分享快乐作者最新文章相关文章注册 | 登录
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做产品的同学在产品上线后经常离不开一个词，数据分析。那么要如何进行数据分析呢？不妨先问自己这么几个问题。
你要分析什么问题？是找问题还是验证？
关于这些问题你需要哪些数据？
这些数据从哪里来？
要怎么解决这些问题呢？答案是数据埋点。首先通过产品定位及目标来确定自己需要哪些数据，其次通过在产品各个流程环节中设置数据埋点，最后，当用户使用产品时，后台就能源源不断地接收到数据了。
那么，问题又来了。如何做好数据分析的第一步，数据埋点呢？还是从三个问题来回答
1.数据埋点是什么？
初级的数据埋点：在产品流程关键部位植相关统计代码，用来追踪每次用户的行为，统计关键流程的使用程度。
中级的数据埋点：在产品中植入多段代码追踪用户连续行为，建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。
高级的数据埋点：与研发及数据分析师团队合作，通过数据埋点还原出用户画像及用户行为，建立数据分析后台，通过数据分析、优化产品。
2.为什么要做数据埋点？
一个简单的逻辑：你不做数据埋点，你就做不了数据分析。你不做数据分析，你就会不知道产品上线情况。你不知道产品上线情况，你产品就会做差。你产品做差，你的业绩就会不好。你业绩不好你就会被辞，你被辞就会没钱。你没钱就会去睡马路。你睡马路你就可能会被车撞，你被车撞就会…
所以为了不被车撞，一定要做好数据埋点！
3.怎么做好数据埋点？
（1）数据埋点的内容
数据埋点可以分为产品内部埋点和市场埋点，内部埋点通常分析用户使用产品的行为及流程，提升用户体验。市场埋点分析该产品在市场上的表现及用户使用场景，如产品在不同市场和地域的下载量，不同地域人群使用时间等等。
产品流程通常分为主干流程和分支流程，所以相应的数据埋点可以分为主干埋点和分支埋点，数据埋点通常不会一步搞定，在产品的第一次上线时通常会埋以下几个点：PC&Web端会统计产品的PV/UV，注册量，主要流程页面之间的转化率、日活人数等等。而移动端还要统计产品在Appstore，各大安卓市场的下载量。
第二次埋点会根据产品目标及上线后的问题进行分析。比如，当你发现产品首页的UV很高， 注册量却非常低，你就需要分析出用户在首页的行为，如30%的用户退出了产品，60%的用户进入了注册页，但只有1%的用户注册了该产品。这也就意味着，注册流程可能出现了问题，需要进一步细化注册各个流程，增加数据埋点，分析各个流程之间的转化率，找到产品出现的问题并解决。
具体到自己的产品，怎么数据埋点，就需要根据自己产品的任务流及产品目标来设计。这是一个由粗到细，优化迭代的过程。
（2）分析方法
任务流程分析法：根据产品设计的任务流，在任务流开始和结束处埋点，分析用户处理任务的情况。
页面转化分析法：统计相关页面的转化率及页面元素点击率，分析用户行为。
情景分析法：列出各种用户使用场景，自己或多人体验不同场景下产品的使用流程，寻找依据设立数据埋点，通过数据反馈验证用户行为。
（3）数据埋点的方式
目前主流的数据埋点方式分为两种：
第一种：自己公司研发在产品中注入代码统计，并搭建起相应的后台查询。
第二种：第三方统计工具，如友盟、百度移动、魔方、App Annie、talking data等。
最后，还是要说，数据埋点是产品数据分析的基础，也是个循序渐进的过程。基础的数据分析并不难，让数据来驱动产品迭代。
本文由 @placeless 原创发布于人人都是产品经理 ，未经许可，禁止转载。
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