產品經理平日里最重要的工作便是需求分析然后輸出一個最合適的方案，而需求分析的過程中數據的跟蹤監測分析是必不可少的，也是影響接下來功能迭代的重要依據（數據簡直是撕逼專用，實乃產品經理居家必備之良藥也），那么今天這篇文章就來談一談平日里上線新版本后的數據分析報告。

做數據分析的目的是什么

通過分析數據來驗證我們的功能是否有效，我們的猜想是否正確，以便對之后的版本進行相應的調整。

做成報告形式的目的是什么

1. 歸檔存根，是一個特定時期內特定功能的數據分析，方便后來者查閱對比分析。

2. 階段成果的展示，不管這個成果是好是壞，都需要進行總結。

3. 報告會讓你清晰條理的關注到底哪些是最值得分析深究的數據。

怎樣做數據分析報告

我在寫數據報告的時候一般喜歡按照這樣的格式：

1. 基于什么樣的背景
2. 為了達成怎樣的目的
3. 做了怎樣的功能
4. 監控了哪些指標項
5. 各指標分結論
6. 總結

報告的格式僅供參考，只要能把事情說清楚，能梳理清楚自己的邏輯就好。

數據分析要注意什么

1. 數據只是量化事物的手段，它代表了一個客觀情況，沒有好與壞，對與錯，無感情色彩

數據具有天然的客觀性，無論我們是否觸碰它，它已經發生并且不會改變，所以當我們面對海量的數據時，更像一個“求知者”，我們要做的是去讀取它，分析它，解讀它。

2.根據業務與對產品功能的認知了解，定義核心分析指標

提出數據需求的過程往往是一個數據分析報告的源頭，你所有的分析都來自你最初定義下的指標。而提出數據需求是一個“界定產品目標，根據目標提出假設，預判產品效果”的過程，要求對這些過程有著清晰的預判與掌握。

3. 分析數據要膽大心細

我們要對數據足夠敏感，能夠敏銳的發現數據中的隱含信息，并通過邏輯去推理，進一步提出大膽的假設與追問，最后通過進一步的跟蹤和其他手段去驗證。

4. 分析的結論一定要嚴謹，切忌主觀性

猜測性的結論只能叫做猜想，一定要經過橫向對比，縱向對比后才能寫成最后的結論。

5. 建立相關指標

一個功能的核心指標是大方向，但還需要核心指標下的細分相關指標，這些相關指標是能夠影響核心指標變動的，他們之間必須有著強邏輯關系并且建立的這些相關指標我們要清楚的知道他們是如何影響核心指標的。

6. 數據分析要控制好變量，多做同比

新版本的功能數據要多與老版本的同期比較，如上線后第一周的數據同比老版本上線后第一周的數據，一般新升級的用戶往往更活躍，同比能盡量控制用戶群體的一致性。

7. 數據分析報告盡量圖表化

人類也是是視覺動物，圖形化的界面總是會更加直觀形象的傳遞你的信息。作為一枚產品汪，你的產出物也是你的產品，可以照顧一下讀者的用戶體驗。當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從。

8. 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案

做報告的很大目的是為了總結并指導接下來的工作，你既然很努力地去了解產品并進行了深入的分析，那么這個過程就決定了你可能比別人更清楚的發現了問題及產生的原因，那么你做出的建議和結論想必也會更有意義。

9. 不要害怕或回避“不良結論”

分析就是為了發現問題，并為解決問題提供決策依據的，在產品缺陷和問題造成重大失誤前意識到并解決它就是你的分析的價值所在了。

10. 行文切記通俗易懂

這一點是屬于看似最不重要也最容易被忽視的一點，你的讀書往往都是不像你這么了解這塊功能，業務及背景的，如果你的報告行文不夠通俗易懂，還有一大堆專業難懂的詞匯的話，你的讀者往往會半途而廢。

希望這篇文章能夠幫到你。

作者：阿拉丁大神燈（簡書ID：阿拉丁大神燈）歡迎交流。

本文由 @阿拉丁大神燈 授權發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。