說到活動運營，很容易想到天馬行空的創意和瘋狂傳播的玩法，而創意idea和策劃運營背后也需要數據分析提供有力的支持。所以，今天我們就拉力看看活動運營中常用的必備數據分析方法都有哪些?方法一：對比分布分析法對比分布分析法是最常用分析方法，幫助分析前期找出差異界定問題。對比核心是解決如何有效比較、找出差異明確特征的問題。與外

編輯導語：數據分析是每一位產品經理必備技能，如果你想掌握一些好用又簡易的數據分析方法，那么，我推薦你看這篇文章，本文作者據此總結了許多類型的分析方法，既簡單又好用，感興趣的朋友來一起學習吧。前面《數據分析之前知道這 7 件事，少花 80% 時間》講了在數據分析之前需要知道的事，在進入數據分析階段，筆者總結整理了一些好用

我們講了需求采集的方法，接下來看需求來源有哪些。第一個，來自老板的需求。老板的需求常常是突如其來的，很多時候會打亂產品經理的步驟和計劃。第二個，來自團隊內部的需求。比如：運營團隊，銷售團隊，等等。那么，產品經理要如何接招呢？產品經理需要管理好你的老板和同事，用同理心與本著認真負責的態度做事。更多產品經理相關介紹，請看小

其實，我們的需求不僅僅來源于用戶，需求很可能來源于四面八方。來源于用戶的需求是重點關注之一，因為我們的使用人群就是我們的用戶。用戶需求的采集與用戶研究與洞察的方法是有很多交集的，我們可以通過資深人士的溝通、競品分析、行業數據、內部需求、數據挖掘等來進行采集需求。那種 老板說什么就做什么的產品經理是很難

編輯導語：當我們面對繁雜的業務數據時，我們需要對數據進行處理、篩選、整理，否則數據只能是數據，而不能成為輔助我們推進下一步業務的依據。那么數據分析人員可以采納什么方法進行數據整理？本文作者就數據處理、及數據分析的常見方法做了闡述，一起來看一下吧。本文針對性地講講數據分析整個流程最關鍵的階段：數據處理與分析階段。該階段我

這是諸葛io的第433篇數據分析干貨數據分析一直是我們互聯網人辨別方向的不二法門，我們通過對數據的觀測來判斷事物的發展趨勢，也常常利用數據的思維來辯證的為決策做參考。下面就給大家詳細拆解七種常見的數據分析法，讓我們的數據分析少走彎路。01象限分析法從這張圖，你能分析出來什么呢？X軸從左到右是點擊率的高低，Y軸從下到上是

編輯導語：在平常工作中，我們常常會需要衡量兩者之間的關系，這時，我們就可以用到一種基礎的分析方法——相關分析法。本文介紹了相關分析法的使用方法以及其不足之處，希望對你在數據分析中有所幫助。在工作中，我們經常會問：下雨和業績下降有多大關系？銷售上漲和新品上市有多大關系？營銷投入與業績產出有多大關系？這些問題，都有一個基礎

編輯導語：每個做產品或者運營的同學都會遇到需要處理業務數據的情況。處理業務數據首先要了解業務這件事，找到處理業務數據的規律。作者總結了他業務數據的分析框架與思考，與你分享。一、這是個什么事？1. 給業務數據分析下個定義業務數據分析這件事下個定義就是對于業務關注的指標數據的變化進行分析解讀。基本上每個做產品或者運營的同學

上一篇“ 你知道嗎？產品常見的數據分析方法——內外因素分解法 ”，我們了解了外因素分解法的相關內容，本篇我們將來看一下產品常見的數據分析方法——DOSS分析法。 比如說，某在線教育平臺，既提供免費的課程視頻，又出售付費會員，為付費會員提供更多高階課程內容。假如想向一群一直在觀看C++免費

隨著大數據時代的到來，互聯網行業必將向精益化經營方向發展。在許多互聯網人的工作中，數據分析變得越來越重要，特別是對產品經理來說，更是如此。今天我們就一起來看一看產品常見的數據分析方法——內外因素分解法。內外因素分解法是將問題分成內因、外因、可控制、不可控制四個方面，然后一步一步地解決。比如說：社會招聘類網站，一般分為求