編輯導語：在做toB或者toC業務時，數據分析怎么做？本文從toB或者toC業務的線上和線下兩個場景、場景中的前臺、中臺、后臺三個流程分析并解答了該問題，推薦對數據分析感興趣的同學閱讀。很多同學很疑惑：為什么我做的數據分析和別人講的差別那么大？？？有一個重要的原因，是數據分析的問題場景不一樣。不同的問題場景，意味著數據

產品經理的核心工作流程，主要分為這樣幾步：①需求分析 ②可行性分析 ③產品策劃 ④產品設計 ⑤項目管理 ⑥數據分析 ⑦版本迭代。產品對于數據，就像飛機對于儀表盤一樣，沒有儀表盤的飛機，是盲飛，沒有數據的產品，是抓瞎。數據分析，對產品經理來說，太重要了。01.數據分析數據分析，就是將產品相關的數據進行收集、整理，然后通過

編輯導語：在數據分析工作中，如何提升DAU？關鍵在于滿足用戶的真正需求，站在用戶的角度上看問題。其中，數據分析一側需要做好用戶分層，找到合適的方式提升用戶活躍度。本篇文章里，作者總結了數據分析中提升DAU的策略，一起來看一下。DAU漲啦，DAU又降啦；DAU又漲了，DAU又降啦……大量數據分析師的工作，就消耗在這種無聊

產品經理怎么做數據分析？如何有效的分析數據？面對海量的數據，我們需要對其進行過濾和分析，才能對業務、運營等部門產生有效的價值。而怎樣做好產品數據分析呢？作者將從心法和招式兩個方面進行分析，希望對您有所幫助。 01 “Make it right 保持正確動作” 當我第一次接觸射箭時，我覺得我的動作還可以，并且

產品經理怎么做數據分析？如何有效的分析數據？接著上篇文章的內容“ 產品經理怎么做數據分析？如何有效的分析數據？（上） ”，關于分析目標，我們對于一個產品線，通常有以下四類目標可以逐個關注： 1.產品設計是否符合預期，每個環節的基本轉換是否正常，目前哪里有問題？(我們已知的不確定問題)；

編輯導語：數據分析不僅僅是擺數據，同時深度的結論也很重要。空有數據，沒有結論，對于決策者來說沒有明確的用處。那么，針對一堆數據，我們該如何得出深度的結論？作者結合一個簡單的場景，分享運營數據分析，怎么做才有深度？“做分析不能光羅列數字，要有有深度的結論！”這是很多公司對數據分析師的要求。然而到底怎么做才有深度？除了羅列

編輯導語：在各行業各領域，只要有核心的業務指標，都要預測核心業績未來的走勢，銷售，市場營銷，運營，財務等。一方面可以對未來的發展趨勢有個大致的掌握，另一方面也可以提前規劃，設定各下屬部門的KPI，以便盡可能地完成或者超過KPI。所以，數據分析師作為公司業務的策略官，掌握正確的預測方法，無疑是非常重要的，今天就帶大家一起