數據分析產品設計有哪些坑

⑴ 為何要進行數據分析如何提高數據分析的效率

【導讀】數據剖析是指用恰當的統計剖析方法對收集來的很多數據進行剖析，提取有用信息和構成結論而對數據加以具體研究和歸納總結的過程。在實際應用中，數據剖析可協助人們作出判別，以便採取恰當行動。面臨海量數據時，進步數據剖析的功率成為困擾剖析師的難題。那麼，為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率呢?

為何要進行數據分析?

1、評價產品時機

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品時機評價對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決議了一個產品的未來和核心理念。

2、剖析解決問題

產品出現欠好狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只要通過必要的數據實驗才幹追溯到問題源頭，進而制定合理的解決計劃，徹底解決問題。

3、支撐運營活動

你這個產品功能上線後作用怎麼樣?A計劃和B計劃哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個「標准」的問題。評判一個問題的好壞，最牢靠的恐怕就是數據了。曾經我就說過「人是不牢靠的，人們總是樂意相信自己想看見的東西。」只要給出實在、牢靠、客觀的事實——數據，才幹對具體的活動作出最實在的評判。

4、猜測優化產品

數據剖析的成果不只能夠反應出以往產品的狀況，即所謂的後見性數據;也能夠給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都能夠付諸行動，差異只是先見性數據能猜測未來發生什麼，縮短迭代周期，精雕細鏤。

如何提高數據分析的效率?

一、明晰剖析的意圖

數據剖析的數據源往往龐大且無規矩，這個時分就需要明晰數據剖析的意圖。需要經過數據剖析展現什麼樣的成果。數據需求直接源於最終的剖析結果，如果你現已全面地規劃了要做哪些剖析、產生什麼結果，那麼你將知道數據需求是什麼。

二、剖析思路系統化，邏輯話

在進行數據剖析時，能夠借鑒管理學營銷學等理論知識，打開剖析思路，將數據剖析形成系統化，邏輯化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析辦法

熟練掌握數據剖析的一般流程，掌握剖析辦法。理論與實踐相結合，培育數據剖析辦法與數據之前邏輯能力的把控，全面深刻的認識數據的價值，科學進行數據剖析工作。

四、選擇適宜的剖析東西

一個適宜的數據剖析東西是協助數據剖析的利器，但是面臨市場上很多的剖析東西，怎麼才能找到簡略易用的剖析東西似乎成為困擾業務人員的問題。大數據魔鏡作為一款調集數據剖析挖掘一體的可視化軟體，易用性極強，只需簡略拖拽即可完成數據剖析工作。

五、用圖表說話

簡略明晰的圖表能夠協助更好的展現數據結果，發現問題所在。在數據剖析的過程中，圖表能夠協助理清剖析思路，跳出剖析瓶頸。

六、多種可視化展現

跟著信息化的發展，數據井噴時代帶來海量數據，以往一般單調的展現方式現已無法滿足需求。一起，關於企業來說，明晰多元的數據能更好的開掘問題所在，為企業決議計劃帶來科學依據和參閱。大數據魔鏡有500多種可視化效果且烘托速度到達秒級。

七、會集精神有規則的歇息

關於相關業務人員或許大數據剖析師來說，高效專注的剖析時刻是有限的，或許會集在幾個小時內，因此在進行數據剖析工作時應該合理分配時刻，有規則的歇息，放鬆大腦。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「為何要進行數據分析?如何提高數據分析的效率?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

⑵ 在做數據分析時，具體分析的關鍵是

數據分析的關鍵是層次，而理解層次的推薦方式是假想有一座「數據冰山」。每當要進行分析時可以先把數據表中的所有欄位想像為冰山底層的顆粒，明細數據是分析的「原料"，而把問題所在的層次比作「海平面」。以零售行業為例，每分鍾、每家門店都在發生商品交易。每一筆交易的欄位，構成了冰山底層的顆粒。我們要查看「每個品類的銷售額總和"，問題的層次(即海平面)就是「品類"，而「銷售額總和」是這個層次的答案，只需要把每一筆交易累加(即聚合)。數據分析的過程就是找到問題所對應的數據層次，並生成這個層次!海平面)的聚合結果。業務中常見的鑽取分析，就是從一個特定層次開始，比如各品類的銷售狀況，然後根據數據線索不斷調整分析的層次和高度。數據分析的關鍵是層次，而理解層次的推薦方式是假想有一座「數據冰山」。每當要進行分析時可以先把數據表中的所有欄位想像為冰山底層的顆粒，明細數據是分析的「原料"，而把問題所在的層次比作漏碰粗「海平面」。以零售行業為例，每分鍾、每家門店都在發生商品交易。每一筆交易的欄位，構成了冰山底層的顆粒。我們要查看「每個品類的銷售額總和"，問題的層次(即海平面)就是「品類"，而「銷售吵罩額總和」是這個層次的答案，只需要把每一筆交易累加(即聚合)。數據分析的過程就是找到問題所對應的數據層次，並生成這個層次!海平面)的聚合結果。業務中常見的鑽取分析，就是從一個特定層次開始，比如各品類的返鎮銷售狀況，然後根據數據線索不斷調整分析的層次和高度。

⑶ APP數據分析，到底是在分析什麼

​當下，逢運營必談數據分析，APP運營更是如此。數據分析的用意本不在於數據本身，而是要打造一個數據反饋閉環。收集數據，設計基礎數據指標，多維度交叉分析不同指標，以數據甄別問題，再反向作用產品，最終形成數據驅動產品設計的閉環。

從運營小白到產品經理，提到APP數據分析，必談DAU、MAU、留存率、頻率、時長…..那麼，究竟如何將這些數據分析和日常運營結合起來呢？針對同一款產品的數據分析，一定要根據產品的生命周期（PLC, Proct Lifetime Cycle）來做分析工作，不同時期數據分析的重心也有所區別，下面就從產品的幾個重要時期——初創期、成長期、成熟期、衰退期，結合案例來聊聊。

一、初創期

這一階段是檢驗產品定位和運營對用戶與市場判斷是否正確的時期，即驗證產品或服務是否解決了某個群體的問題，也即常說的痛點；對運營來說，則是能否找到用戶與產品的契合點，並根據用戶的反饋快速迭代調整產品，以此獲取第一批種子用戶並擴大他們的影響力。

產品和運營階段要有MVP思想，要用比較小的成本來驗證產品和運營手段等。在產品同質化的互聯網環境下，獲取長尾用戶的成本比搶占巨頭的用戶成本要小的多，因此，初創時期的產品一定要找准自己的定位，否則很容易陷入運營的困境。

關鍵數據——留存率

當前用戶符合目標受眾特徵時，核心關注這些用戶的留存率、使用時長/頻率、用戶的黏性等指標，這里就產品和運營比較關注的留存率展開來講。

留存率的分析，對運營和產品人員來說非常重要。在前期沒有參考指標的情況下，可以通過了解行業數據，知道自己的APP在整個行業的水平，然後從新增用戶、活躍用戶、啟動次數、使用時長等多個維度去對比自己產品與行業平均水平的差異以及自己產品的對應的指標在整個行業的排名，再考慮優化調整產品。

二、快速成長期

經過了產品打磨的初始階段，產品有了一定累積用戶，加以運營手段讓產品進入快速成長期。這一時期，需要關注用戶留存、用戶時長、用戶畫像的變化等數據，但可以將側重點關注在用戶的整個生命周期的管理，其中以新用戶的增長、激活、轉化到產品穩定活躍用戶的整個漏斗分析為主。

新用戶的增長和激活

這個階段對運營來說，就是小步快跑、快速試錯的營銷突擊戰，最大程度和范圍內實現病毒式營銷，實現用戶的自增長。

所謂的「小步快跑」，就是快速地、不停歇地執行一個個的營銷項目，不要花費太多時間在項目前的討論中，而是要用實際效果去檢驗項目質量。

三、成熟期

當產品進入成熟期，意味著：技術穩定，成本降低，實現規模化生產，潛在的購買者逐漸轉向為現實的購買者，有很多的忠實用戶；競爭對手也比較多和強大。運營人員需要採取比較主動的策略，延長成熟期。

這時候需要關注的數據主要在：總用戶數、新增用戶、流失用戶、迴流用戶；各渠道的日活躍（DAU）、周活躍（WAU）、月活躍（MAU）；

流失與迴流

用戶流失無法避免，但產品和運營人員必須了解用戶流失的原因，同時加入運營手段進行流失用戶的召回和沉睡用戶的喚醒。

營銷廣告投放渠道轉化率

對於一些穩定的投放渠道，要多關注轉化率，並進行渠道的優化，此時可以採用一些第三方數據分析服務的產品，監控廣告的播放與轉化，採取一些運營手段，提升轉化率；

例如，先關注各渠道的投放和轉化率，並分析各落地頁面以及跳出頁面的比率，隨之調整優化產品頁面。

APP內部內容通過網頁、簡訊、社交媒體推廣時的困難——APP內部的具體內容，如某網店、某網紅的直播室、某件商品的優惠界面等，如果通過網頁或是各種社交媒體宣傳時，用戶點擊宣傳鏈接，只能打開APP，然後得使用APP搜索功能才能找到它們，而不是點擊後直達所推廣的網店、網紅的直播室、該商品的優惠界面。這就造成了用戶體驗的割裂，影響到網店、網紅等對APP內部內容推廣的積極性。、

採用Shareinstall方案，APP內部具體內容通過網頁、簡訊、社交媒體推廣時，用戶點擊鏈接，可以直接打開APP並自動到達相應的推廣界面（對於用戶終端沒有安裝APP的情況，則在安裝後直接展示所推廣的APP內部界面），使得用戶體驗流暢，推廣內容到達率大大提高。

四、衰退期

任何產品都可能隨著科技的發展和市場消費的升級等，進入衰退期。而產品想要不斷有新的用戶進來，就需要用優良的內容和卓越的產品功能吸引用戶。

作為一款APP，不論是用戶調查還是演算法分析都要分析出用戶的關注點，只有這樣才能緊跟用戶需求，抓住他們的吸引力。

⑷ 數據分析的作用有哪些

1.評估產品機會

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品機會評估對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決定了一個產品的未來和核心理念。

2.分析解決問題

產品出現不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只有通過必要的數據試驗才能追溯到問題源頭，進而制定合理的解決方案，徹底解決問題。

3.支持運營活動

產品功能上線後效果怎麼樣?A方案和B方案哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個“標准”的問題。評判一個問題的好壞，最可靠的恐怕就是數據了。以前我就說過“人是不可靠的，人們總是願意相信自己想看見的東西。”只有給出真實、可靠、客觀的事實——數據，才能對具體的活動作出最真實的評判。

4.預測優化產品

數據分析的結果不僅可以反應出以往產品的狀態，即所謂的後見性數據;也可以給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都可以付諸行動，區別只是先見性數據能預測未來發生什麼，縮短迭代周期，精益求精。

⑸ 產品運營如何做好數據挖掘與分析

產品經理在日常工作中，最重要的是要提高數據分析能力，除了數據產品經理，其他產品經理並不需要數據挖掘能力。而提高數據分析能力，則要建立數據分析的知識體系和方法論。

這兩年，隨著大數據、精益化運營、增長黑客等概念的傳播，數據分析的胡御思維越來越深入人心。處於互聯網最前沿的產品經理們接觸了大量的用戶數據，但是卻一直困擾於如何做好數據分析工作。

那麼產品經理該如何搭建自己的數據分析知識體系？數據分析的價值又在哪裡？產品經理做數據分析有哪些具體的方法？又如何學習數據分析？本文將和大家分享一下這些問題。

Part1|數據分析體系：道、術、器

「道」是指價值觀。產品經理要想是做好數據分析，首先就要認同數據的意義和價值。一個不認同數據分析、對數據分析的意義缺乏理解的人是很難做好這個工作的。

「術」是指正確的方法論。現在新興的「GrowthHacker」（增長黑客）概念，從AARRR框架(獲取、激活、留存、變現與推薦五個環節）入手進行產品分析，這是一個非常好的分析方法。

「器」則是指數據分析工具。一個好的數據分尺做慧析工具應該能幫助產品經理進行數據採集、數據分析、數據可視化等工作，節省產品經理的時間和精力，幫助產品經理更好理解用戶、更好優化產品。

Part2|數據分析的價值

產品經理不能為了數據分析而分析，而要將落腳點放到產品和用戶上。數據分析應該幫助產品經理不斷優化產品設計和迭代，驅動產品和用戶增長。

當我們上線了一個新的產品（proct）或者功能時，需要對其進行數據監控和衡量（measure）。然後從監控中採集到產品的用戶行為數據（data），並對這些數據進行分析和總結（learn）。最後從分析中得出結論和觀點（idea），如果數據證明我們的新產品/功能是優秀的，那麼可以大力推廣；如果數陵答據說明我們的產品還存在問題，就需要對產品進行新一輪的優化（build）。

在「產品——數據——結論」的不斷循環中，我們不斷用數據來優化我們的產品，加快產品迭代的步伐、提升用戶體驗。

Part3|數據分析的方法

1.流量分析

a.訪問/下載來源，搜索詞

網站的訪問來源，App的下載渠道，以及各搜索引擎的搜索關鍵詞，通過數據分析平台都可以很方便的進行統計和分析，分析平台通過歸因模型判斷流量來源，產品經理在分析這些流量時，只需要用自建或者第三方的數據平台追蹤流量變化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；

b.自主投放追蹤

平時我們在微信等外部渠道投放文章、H5等，許多產品都會很苦惱無法追蹤數據。

分析不同獲客渠道流量的數量和質量，進而優化投放渠道。常見的辦法有UTM代碼追蹤，分析新用戶的廣告來源、廣告內容、廣告媒介、廣告項目、廣告名稱和廣告關鍵字。

c.實時流量分析

實時監測產品的訪問走勢，尤其要關心流量異常值。舉個例子，某互聯網金融平台因為一個產品Bug導致用戶瘋狂搶購造成的流量峰值，產品經理發現實時數據異常後迅速下線該產品修復Bug，避免了損失擴大。

2.轉化分析

無論是做網站還是App，產品裡面有很多地方需要做轉化分析：注冊轉化、購買轉化、激活轉化等等。一般我們藉助漏斗來衡量用戶的轉化過程。

影響轉化率的因素很多，我們總結了三個大的方面：渠道流量、用戶營銷、網站/APP體驗。以渠道流量為例，通過優選渠道並且量化分配我們的投放資源，可以有效提升總體的轉化率。

3.留存分析

在互聯網行業里，通常我們會通過拉新把客戶引過來，但是經過一段時間可能就會有一部分客戶逐漸流失了。那些留下來的人或者是經常回訪我們公司網站/App的人就稱為留存。

在一段時間內，對某個網站/App等有過任意行為的用戶，稱之為這個網站/App這段時間的活躍用戶，這個任意行為可以是訪問網站、打開App等等。

現在大家經常會用到所謂的「日活」（日活躍用戶量，DAU）、「周活」（周活躍用戶量，WAU）來監測我們的網站，有的時候會看到我們的「日活」在一段時期內都是逐漸地增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤。

留存是產品增長的核心，用戶只有留下來，你的產品才能不斷增長。一條留存曲線，如果產品經理不做什麼的話，那麼用戶就慢慢流失了。

這是一個常見的留存曲線，我把它分成了三個部分：第一部分是振盪期，第二部分是選擇期，第三部分是平穩期。

從產品設計的角度出發，找到觸發留存的關鍵行為，幫助用戶盡快找到產品留存的關鍵節點。之前我們發現我們產品裡面，使用過「新建」功能用戶的留存度非常高；於是我們做了產品改進，將「新建」按鈕置於首頁頂部刺激用戶使用，效果非常好。

矽谷流行的MagicNumber（魔法數字）也是留存分析的一部分，比如Facebook發現「在第一周里加10個好友」的新用戶留存度非常高。作為產品經理，我們也需要通過數據分析來不斷探索我們產品裡面的魔法數字，不斷提高用戶留存度和活躍度。

更詳細的留存分析方法，可以參考這篇文章你能找到的最深入的留存分析文章-留存·增長·MagicNumber?。

4.可視化分析

用戶體驗，是一個非常抽象的概念，我們可以對其進行形象化。目前一個普遍的方法就是對用戶的數據進行可視化，以熱圖的形式呈現。

藉助熱圖，產品經理可以非常直觀了解用戶在產品上的點擊偏好，檢驗我們的產品設計或者布局是否合理。

5.群組分析&挖掘用戶需求、改進及優化產品

千人千面，產品經理對用戶精細化的分析必不可少。不同區域、不同來源、不同平台甚至不同手機型號的用戶，他們對產品的使用和感知都可能存在巨大的差異。產品經理可以對不同屬性的用戶進行分群，觀察不同群組用戶的行為差異，進而優化產品。

之前我們做過一次分析，網站的總體注冊轉化率是6%；但是使用Chrome瀏覽器的新用戶注冊轉化率高達12%，使用IE瀏覽器的新用戶注冊轉化率才1%。這樣一分的話，問題就很明顯了，極有可能是瀏覽器兼容性的問題，產品經理應該關注一下這個問題。

Part4|數據分析的書籍

做好數據分析，不是一朝一日就可以的，需要在產品規劃設計、產品升級迭代中不斷實踐。下面的這些書籍對於產品經理學習數據分析都有一定的幫助：

推薦1：

@范冰XDash

的《增長黑客》

這是國內對於增長黑客的第一本詳細介紹，作者從AARRR的視角切入，描述了大量產品優化、產品增長的案例，對於產品經理非常有益。

推薦2：埃里克·萊斯的《精益數據分析》

在這本書裡面，作者介紹數據分析的相關指標、不同行業的數據分析要點，並且有大量的數據分析案例和翔實數據。如果想要把數據分析落地，這本書對產品經理是非常有幫助的。

推薦3：我們一直在做互聯網行業數據分析知識的普及，目前我們已經做了14期「GrowingIO數據分析公開課」，面向產品經理、運營等等，這里是GrowingIO的產品和分析師寫的《互聯網增長第一本數據分析手冊》

這裡面匯編了我們一年多來數據分析、產品優化的實戰案例，裡面不少文章被被大號轉過，例如《如何成為一個優秀的數據產品經理》等等。

下載電子版的分析手冊，請參考這里互聯網增長的第一本數據分析手冊。

推薦4：埃里克·萊斯的《精益創業》

作者提出了最小可行性產品（MVP）、小步快跑，快速迭代等產品設計和優化的理念，影響深遠。

總之，數據分析是一門多學科、多領域的交叉學問，涉及到的東西非常多。產品經理要想做好數據分析，應該有一套完整的思維體系，在價值觀、方法論和工具三個層面上儲備相關知識。同時立足於產品和用戶，用數據來打磨產品，用數據來檢驗迭代，不斷提升用戶體驗，希望大家都能找到合適自己的崗位實現擇優就業。

⑹ 金融數據產品設計具體是做些什麼工作的

一、金融數據產品設計主要工作內容如下：

1、負孝彎責對現有產品的形態，完成定價、傭金提出修改意見和初步的產品利潤測試；

2、負責互聯網金融交易平台產品線策略及方案的制定、實施及產品生命周期管理；

3、負責管理來自用戶和公司內部的業務需求，並進行管理及分析；

4、根據公司戰略發展目標，對行業、市場、客戶特徵進行深入研究，通過對客戶類別、行業特性、風險級別、額度、期限、費率、保證措施等；

5、產品要素的不同組織與設計，結合理財客戶的特徵與需求，完成信貸產品設計與實施；

6、參與制定產品運營計劃，在營銷和客戶服務中，持續改善產品，包括用戶體驗、流程優化和數據分析等；

7、對產品進行監控與預測，並根據用戶體驗、數據分友岩析持續進行產品的完善，優化流程；好慎御

8、領導交辦的其他工作事項。

⑺ 如何成為一名成功的產品經理

我是一名很普通的互聯網產品經理, 從個人經驗而言, 我覺得產品經理需要的品質分為以下幾方面(按優先順序排序)

sense 對產品要有感覺, 了解用戶喜歡做什麼, 並發現問題, 並提出解決問題的方案
background "硬"背景. 要做產品經理, 需要縝密的邏輯思維, 並且能和UI/UE/Dev做良好的協調, 什麼都得懂一點.
soft-skill 這里可能更注重溝通能力, 信服力, 人格魅力, 產品經理一般都是"什麼事都得摻乎一下", 通常來說PM一個人是幹不成事兒的. 那如何在teamwork中定位並扮演好自己的角色就很重要, 需要強大的溝通技巧和能力.
以上就是我在判斷一個人是不是一個好的產品經理需要考慮的問題.
那可能有人會問, 想要成為一個合格的產品經理, 應該怎麼准備呢? 我想有以下幾點:(可以映射著上面的三點來做些事情)

成為超級用戶 多多使用產品, 關注競爭對手動向, 敏感並且多思考, 看到某一個產品(從某網站的feature到宜家的某個傢具), 問問自己"為什麼要這么做?" "這么做有什麼好? 解決了什麼問題" "還有改進的空間嗎?"

閱讀和學習 我想在豆瓣豆列上搜索"產品經理", 會出現很多書單, 你不得不硬著頭皮去閱讀其中的大部分. 涉及計算機/設計/經濟學/心理學/管理學等等眾多領域.書目參考(入門):
成為一個靠譜的人 這里的靠譜可能延展到如何做人, 一個PM需要知道見到什麼人應該說什麼話, 知道那些數據是應該關注的, 知道哪些問題重要,並且能prioritize, 知道如何做一個team player...等問題. 這些問題需要在工作生活中大量的積累, 如果你沒有資源, 那至少你需要知道向誰去學習這些品質和經驗. 當然, 如果你具備了這些優秀的素質, 我相信除了產品經理之外, 無論任何行業任何職位, 甚至在人際交往, 男女情感上你都應該可以應付自如了.
一些雜談, 請各位笑納, 歡迎盡情拍磚 :)