面對海量的數據，我們需要對其進行篩選過濾，進行分析后才能對業務、運營等部門產生有效的價值。而如何做好產品數據分析呢？本文作者將從心法和招式兩個方面進行分析，希望對你有幫助。
“Make it right 保持正確動作”

我在最初接觸射箭運動時，感覺自己動作還可以，并且時不時地也能命中靶心，剩下的只是大量練習而已。但是事實上，我的技術動作等所有事情都很糟糕，是運氣和其他一些因素，讓我并沒有意識到這一點。所以我錯誤地認為“我沒有問題！”于是隨著時間的推移，我懊惱地發現自己的努力并沒有換來進步。

同樣身為一名數據產品經理，我常常思考，我們在數據分析上有沒有過錯誤地認為過“我沒有問題！”

實際上我見過很多的無效的數據分析和相關的數據需求，它們都有幾個和上面的疑問類似的“共同點”：

1.引用了大量的“虛榮指標”，但又似乎什么都沒說，導致看起來沒有問題；

2.把分析結果，強加在預先設定的結論上，強制沒有問題；

3.引用了大量錯誤的指標，進而得出更加錯誤的結論，沒有發現有問題；

4.得出結論后，并不能付之以行動，無法解決問題。

毫無疑問，大家都知道，這樣的分析行為是錯誤的。但很多時候，我們都在做著類似的事情，并對此毫無察覺。

其實，即便是很多做數據分析多年的老鳥也會時不時犯類似的錯誤。就像是我們需要判斷“產品需求”的真偽一樣，我們在做分析時，它的“目的”、“方法”、“結論”，也存在真偽和一些細微的動作差異。而我們稍一不留神，就會踩上“數據分析的坑”，并且這是常有的事兒！

所以能夠找到數據分析的問題并改正，從而進行有效的分析，來自“數據感”?！

我們在做數據分析的時候，第一重要的就是“數據感”。它是一種思維方式甚至是一種直覺，可以幫助我們快速的分辨我們所要分析的場景下，分析的指標、度量值，等等是否正確有效。

但這是一種需要長期的正確練習，才能獲得的能力，而往往我們沒有那么多的時間和精力去打磨。那么作為產品經理，我們有必要掌握數據分析？（說數據分析簡單不需要刻意掌握，那都是騙人的）

其實，對產品經理來說，其實數據分析沒有那么的“雞肋”，也不必擔心這有多難。在做數據產品經理之前，我也或多或少的做過一些面向業務的項目。我寫這篇文章的目的，也是借此機會，想通過自己一些經驗，來盡我所能的講解“如何有效的做產品數據分析 ”這件事，進而通過一些“動作改善”，讓我們的分析能力提升。

由于篇幅限制，我試著總結幾點干貨，以求可以快速的產生“數據感”：

1.好的指標天然具有比較性和計算性（只能看的指標，也只能看看）；

2.結論必然是可執行的（做不到的事情，先放到一邊去）；

3.正確的結果一定是有參照的（否則就容易產生錯覺）；

4.平均值和總數，不是只有這倆計算結果的方法（眾數、中位數、上下四分位、方差同樣也很重要）；

5.同一件事，存在兩者皆可的指標口徑，必只取其一（新用戶，是注冊算新，還是下單算新）。

6.指標與前后分析，一定存在邏輯關系或直接影響的關系（能夠前后自圓其說）

在“Make it right 保持正確動作”之后，接下來就是“Just do it 做起來就是了” ，什么意思呢？下篇文章繼續給大家詳細介紹，趕緊去看看吧！

以上就是“寫給產品經理：如何有效的進行產品數據分析（上）”的內容了，如果你還想了解其他相關內容，可以來 產品壹佰 官方網站。