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寫給產品經理:如何有效的進行產品數據分析(上)

我是創始人李巖:很抱歉!給自己產品做個廣告,點擊進來看看。  
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。
寫給產品經理:如何有效的進行產品數據分析(上) “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。

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