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對產品經理而言，掌握數據分析方法，將很大程度上為日常工作提供助力，那么，有哪些常用的數據分析方法可供產品經理們使用呢？這篇文章里，作者總結了數據分析在產品經理工作中的重要性，并對常用的兩種數據分析方法做了分析，一起來看。

作為一個產品經理，數據分析在產品管理中起著至關重要的作用。

一般來說在產品上線后我們需要字各個方面去運用數據分析的方法解決各階段的生產問題，所以對于產品經理來說，數據分析是我們必須掌握的方法之一。

雖然大部分公司都會有專門的數據分析師，但是對于數據分析的能力，對于我們掌握整個產品的狀態確實非常重要的一步。以下是一些關于為什么要做數據分析以及數據分析的方法的分析：

1. 輔助決策：數據分析可以幫助產品經理基于客觀的數據和事實做出決策。通過收集、整理和分析數據，產品經理可以獲取關于產品性能、用戶行為、市場趨勢等方面的洞察。這些洞察可以用于權衡各種選擇并做出更有根據的決策，從而降低決策風險。
2. 了解用戶需求：數據分析可以幫助產品經理深入了解用戶的需求和行為。通過分析用戶數據，包括用戶行為數據、用戶反饋和市場調研數據，產品經理可以獲得關于用戶喜好、痛點和行為模式的洞察。這些數據可以用于優化產品功能、改進用戶體驗，并滿足用戶的需求。
3. 監測產品性能：數據分析可以用于監測產品的性能和效果。產品經理可以收集和分析各種指標，包括用戶增長、用戶留存率、轉化率等，以評估產品的表現和效果。這有助于發現問題和機會，并根據數據做出相應的調整和優化。
4. 發現市場趨勢：數據分析可以幫助產品經理發現市場趨勢和競爭動態。通過收集和分析市場數據和競爭對手數據，產品經理可以獲得關于市場需求、競爭格局和市場趨勢的洞察。這些洞察可以用于產品策略的制定和調整，以保持產品的競爭力。

關于數據分析的方法，以下是一些常用的數據分析方法：

一、數據分析六步法則

適用于數據分析，廣告營銷。

數據分析也需要技巧，千萬記得不要一昧的沉溺于數據的海洋，數據只是工具，我們應該利用工具。

1. 提出問題：首先應清晰，我們解決的問題是什么？
2. 做出假設：在此問題基礎上，我們預先的假設是什么？
3. 數據采集：根據這個假設，開始采集數據。
4. 數據處理：對收集到的原始數據進行加工，包括數據的清洗、分組、檢索、抽取等處理方法。
5. 數據分析：數據整理完之后，需要對數據進行綜合、交叉分析。
6. 結果呈現：可視化數據，得出具體的結論性資料。

運用這個方法可以比較詳細的去分析數據各個階段的問題。

二、內外因分析方法

這種方法主要用于分析組織所處的內部和外部環境因素，以評估其對組織績效和決策的影響。這種方法有助于組織識別和理解內外環境的關鍵因素。

這種方式主要把問題分解為四個部分，包括內部因素、外部因素、可控和不可控，然后在解決各個部分的問題。

1. 內部可控因素

產品近期上線更新、市場投放渠道變化、產品粘性、新老用戶留存問題、核心目標的轉化。

2. 外部可控因素

市場競爭對手近期行為、用戶使用習慣的變化、招聘需求隨時間的變化。

3. 內部不可控因素

產品策略（移動端/PC端）、公司整體戰略、公司客戶群定位（比如只做醫療行業招聘）。

4. 外部不可控因素

互聯網招聘行業趨勢、整體經濟形勢、季節性變化。

通過內外因素分解法的步驟，組織能夠全面了解自身的內部情況和外部環境，從而制定更具針對性和可行性的決策和戰略。這種方法有助于組織發現機會、應對挑戰，并最大程度地利用現有資源和優勢，產品經理在運用這種方法的時候，更多的需要注重外部不可控因素。