編輯導語：在產品經理的工作中，要結合具體業務、數據分析、數據工程這三個方面來進行數據分析，而其中所涉及的步驟工具又可以分為6個模塊。本文作者對其中的一個模塊——指標建模進行分析闡述，一起來看一下吧。產品經理所要進行的數據分析要結合3個方面來進行——具體業務、數據分析、數據工程，而整個數據分析所涉及的步驟工具等又可以分為

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

數據產品經理和數據分析師這兩個崗位我們經常聽說，那么，他們到底有什么區別呢？下面就來看看吧！ 以下是一些網友的回答，大家可以參考一下： 網友1： 數據產品經理從事數據產品(埋點平臺、BI系統等)的版本設計和迭代； 數據分析師主要負責數據分析，支持業務部門(市場、產品、運營

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)；

承接上一篇“產品經理收藏篇！教你看網絡營銷產品的數據分析（六）”的文章內容，如下：產品和內容的維度，事實上，這一維度也應放在操作層面上，但這一部分的確會被許多人忽視，所以也將這個維度單獨提出來。在電商方面，出了對整個網站用戶和銷售數據的關注，同時也關注單個品種和單個商品的數據。每一類商品的銷售，平均每次采購數量，金額，

承接上一篇“產品經理收藏篇！教你看網絡營銷產品的數據分析（五）”的文章內容，如下：新增加的關注，新的評論，轉發等，這幾個數據，整個社區的整體互動氣氛。自然也要考慮流失的情況，兩周沒有登錄、一月份沒有登錄、兩個月未登錄所占的比例，對于社區產品和經營者來說，比例越高，對社區的產品和經營者來說就很危險了，要好好關注。自然對社

承接上一篇“產品經理收藏篇！教你看網絡營銷產品的數據分析（四）”的文章內容，如下：較少被關注的數據是投訴率，電子商務的用戶體驗是一個從線上到線下的整個過程，如果某個服務環節出錯，則是致命的。用戶的抱怨，常常是某一個環節出了問題，給用戶留下的印象很差。投訴率是電商整體服務水平的一次體驗，創建一個品牌很難，但摧毀一個品牌卻

承接上一篇“產品經理收藏篇！教你看網絡營銷產品的數據分析（三）”的文章內容，如下：運營維度是用戶到網站后端的行為，在此方面社區和電子商務都有自己要去關注的點。對電子商務網站而言，分析用戶的維度主要是對用戶來源進行分析，運營維度即分析收益狀況。首個數據點是每日訂單數，這是要看電商網站整體銷量的最重要指標之一。其次是客單價