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“對數據敏感，能夠通過數據分析與反饋，不斷改進和優化產品”之類的招聘要求屢見不鮮。誠然，數據分析能力已經成為產品經理不可或缺的技能。數據的敏感度和分析能力的高低，往往可以看出一個產品人的功底。筆者雖說幾乎天天和數據打交道，但始終覺得要獲得能力進階，仍需進行系統性的學習和實踐。因此本文作如下梳理和思考，希望對大家有所幫助。

一、本文目的

1. 列舉常見數據分析問題，自我反思對癥下藥。
2. 給出一些分析思路，提升日常數據分析效率。
3. 學習日程制定指引，逐步掌握數據分析工具。

二、文章框架

1. 5大常見問題
2. 學習動力
3. 日常分析類型
4. 分析思路
5. 制定學習日程
6. 數據分析工具（excel、文末贈送學習禮包）

三、為啥要學數據分析

你可能會說，這不是廢話嗎？！肯定要學啊！不過筆者還是要強調下：沒有足夠的驅動力，頂多也是三天打魚，難以為繼。

數據分析有啥好處？一句話總結就是：數據改變生活。

哈，有點扯。隨便貼幾點吧，每個人的動機都不一樣，有用就好。

四、5大常見問題

這兩周，通過調研和自我反思，同學們在數據分析這個環節上，主要集中在5大問題，筆者簡稱之為“4無1不”，若未能妥善解決，將嚴重影響工作的效率和身心健康。

1. 無思路：數據雜亂，不知到從何入手

成因：分析的業務目標不清晰，導致數據采集過剩；分析方法與分析的場景不懂得如何結合，導致無從下手。

對策：第一步，理解業務背景和業務目標；熟悉各分析方法及應用場景，后面有介紹。

2. 無側重：分析邏輯不嚴謹，生搬硬湊亂猜想

成因：未整體考慮對數據造成波動的可能原因，將相關性指標用作為因果關系指標，成為了“為了分析而分析”。

對策：數據分析應形成閉環，確定分析目標——采集數據——列舉可能原因（金字塔/公式化思維，后面介紹）–驗證猜想–得出分析結論–后續優化對策

3. 無規劃：分析時，卻發現數據缺失，采集難度高

成因：對所上線產品的價值收益不清晰，未提前規劃觀察指標及進行相關的數據采集需求開發，巧婦也難為無米之炊?。?/p>

對策：明確產品的成功指標，可提前構思分析思路，進而反推所需的數據需求細節

4. 無記錄：數據異常，卻不知道做了什么

成因：團隊內部信息同步不及時。可能是活動導致的產品數據暴增，或者產品更新導致系統故障數據下跌

對策：建立團隊內部的協作機制，信息及時同步至共享平臺。如：運營活動上線前X天，及時同步至產品相關活動規劃，并做好備份記錄和通知相關部門。

5. 不熟練：對分析工具不熟悉，分析耗時大

成因：分析工具如excel，若不是在學校有專門課程，基本是自學或者報相關課程，工作忙沒抽時間單獨學習是根本原因

對策：建議列出自己的薄弱環節，有針對的找相關的課程學習，如果是小白，建議系統地學學，后面會涉及。

五、日常分析類型

日常的數據分析類型可以從四個角度去歸類：產品設計五要素、數據類型、產品進化流及時間。

分類的目的是為了幫助我們更好地理清日常數據分析的場景，以便更有針對性地進行整理歸類、前置學習儲備，比如說：數據類型緯度中，提前整理好存放用戶數據、交易數據的數據庫及表字段，可以提高數據采集時的效率；整理好項目周報的報表格式，有數據增加，直接更新即可。

1. 從產品設計五要素看

戰略層的數據多留點心思，老板們會不定期地問起，找數據比較久就比較尷尬了。

2. 從數據類型看

下面的數據，在個性化推薦或精準營銷場景會用得非常的高頻，數據的質量決定了推薦效果的好壞。

3. 從產品進化流看

產品上線的前中后，產品的關注數據會有所差別，相關的數據收集和分析要靠自己不斷總結反思了。

4. 從時間上看

建議同學們自我盤點下：有哪些是一次性的？哪些是周期性的？相應的采集需求或者分析報表該如何呈現才更佳？

六、數據分析思路

這部分是比較關鍵的一環，構思不清晰，如無頭蒼蠅一般，費時費力還無用。在分析之前，可以先問下自己，這個數據分析，到底目的是為了什么？

筆者認為，基本上為如下三類：

1. 事前：制定/預防
2. 事中：控制/調整
3. 事后：結項/優化

因此，數據分析的思路是：始終圍繞該階段下的業務目標而開展數據分析。

分析思路建議參考：金字塔+公式化思維，這樣可以窮舉可能造成的影響因素，并進行一一分析排除，找到可能的原因。

tips：建議先列清楚可能原因，在進行數據采集和數據分析，避免返工。

舉例：當一個電商平臺的訂單轉化率下降時，可以列出訂單轉化率公式：CR=訂單數/UV。下降的原因：可能是訂單數變少了，也可能是來的客戶增加了。這針對這兩個指標進行羅列可能造成的原因，并通過數據驗證分析。

七、數據分析方法

有了數據分析的思路，就需要通過適合該場景的分析方法進行分析，以進行規律的探索。

常用到的一些分析方法如下：

1. 趨勢分析法

將兩個或兩個以上的指標或比率進行對比，以便計算出它們增減變動的方向、數額、以及變動幅度的一種分析方法。

2. 對比分析法

將兩個或兩個以上指標對比，尋找其中規律。靜態對比，不同指標橫向對比。動態對比，同一指標縱向對比

3. 多維分解法

把一種產品或一種市場現象，放到一個兩維以上的空間坐標上來進行分析。

4. 用戶分群

根據用戶與產品之間的互動程度進行劃分，以更好經營用戶。

5. 用戶細查

用戶抽樣，具體觀察用戶在行為、交易上的特征數據，以觀察是否具有顯著特征，反推宏觀數據，找出數據規律。

6. 漏斗分析法

對業務流程節點進行劃分，建立整個業務流程的轉化漏斗，并追蹤分析。

7. 留存分析

用戶注冊后，追蹤該用戶次日/周/月的活躍情況。

8. AB測試法

A/B測試的實質是對照試驗，即通過對幾個不同的版本進行對比，從而選出最優解。

八、學習日程

因為計劃常常趕不上變化，因此這里希望同學們列的是日程，而不是計劃。這部分分兩步：第一步搞清楚自己需要什么，第二步，制定適合的學習日程。

step1：需要什么

1. 根據第五節的數據分析類型，梳理日常高頻分析場景。
2. 總結自己的薄弱環節：可以反思分析過程，做什么最痛苦和請教大佬們都有哪些高超技藝？
3. 選一個自己未來鉆研的方向：行業分析、BI方向、機器學習。

以上，確定一個學習優先級。

step2：學習日程

1. 一個可持續性的學習習慣：什么時候學習效率最高，最可執行。
2. 一個階段性的學習目標：先看excel的基本知識，再看統計學，再學SQL。
3. 定期時間日程安排，具體的日程編排根據自己的時間來。

九、數據分析工具

最后一部分，我們先來作下熱身學習吧，奉獻上excel的必備技能，以下僅劃下重點：

好了，本周的分享就到這里了，我們下周再見。

作者：15年畢業于華南理工大學，有運營和產品經歷，現負責金融大數據產品：個性化推薦、意圖搜索，AI智能客服。個人微信公眾號：大雄背起行囊。

本文由@大雄 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議