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本文為讀者詳盡闡述了如何進行全面的數據分析，包括數據分析的目的設定、數據收集與清洗、可視化展示以及數據分析與結論提出等多個步驟，并通過實際案例進行了深入解析。同時，作者還提出了自己在數據分析過程中遇到的挑戰及改進建議，強調了在工作以外的生活場景中有意識地培養各項能力的重要性。

數據分析，是產品經理必備的基礎能力之一，C端產品經常用到，B端次之，G端基本不會用到，而且市面上大部分產品經理其實都是功能型產品經理，在日常工作中主要是畫原型為主，很難接觸到一些業務、用戶數據，所以更不要提數據分析，用數據來支撐自己的產品規劃和迭代了。

其實本人也是，因為長期做G端，用戶量相對比較固定，很少用到數據分析，但是我想利用日常生活中的一些數據，來有意識的鍛煉自己的數據分析能力，今天，我就拿我自己的公眾號“晨陽產品筆記”來帶大家走一遍數據分析全流程。

一、數據分析流程

數據分析簡單可分為以下6個流程：

1. 明確分析的目標
2. 收集數據
3. 數據清洗和預處理
4. 可視化圖表繪制數據
5. 數據分析
6. 總結給出建議

二、開始分析

1.明確分析目的

①旨在分析公眾號用戶的閱讀喜好，分析文章內容，優化內容策略。

②分析傳播途徑，優化傳播方式。

2.收集數據要廣泛

收集數據，不管最終對分析有沒有用，只要是有關的，都收集過來。

因為微信公眾平臺后臺沒有一鍵導出所以文章數據的功能，我只能手動將公眾號發表的所有文章，用excel進行數據匯總，費時費力，無力吐槽，主要字段有標題、類型、閱讀量、點贊量、轉發量、閱讀后關注，總計140篇文章。

微信公眾平臺，后臺提供了內容分析、用戶分析、菜單分析，所以這些數據我就不用再收集整理了，直接拿來分析即可。

3.數據清洗和預處理

首先將公眾號里面之前接的廣告文章、直播預告等文章給剔除掉，以免影響我們數據分析結果。

然后將自己制作的文章excel表格，不同類型的文章分為產品經理、軟件體驗、個人隨筆、書籍電影四個不同的sheet，方便我進行對比分析。

產品經理這個sheet其實是一個大類，繼續將其細分品類，比如面試經驗、產品認知、日常工作、職場認知、其他分享五個類別。

4.5.可視化圖表繪制數據+數據分析

為了使得大家觀看文章時方便，就將可視化圖表繪制和數據分析放在一起。

所有文章數據：

兩個時間節點我在表格中重點標出了，一個是我2022年5月21日創建了晨陽產品交流1群，一個是我2023年5月8日創建了G端晨陽產品交流2群，在我創建相關產品社群之后，閱讀量有了明顯的提升。

（1）文章類型分析

文章總數據：

剛開始數據中只有總的閱讀量、點贊量、分享量，但是如果直接拿這個數據進行分析，因為文章數量相差較大的原因，會導致數據分析的結果不準確，因此采用平均數的方式更加合理準確。

因為平均點贊量、分享量相差不大，主要對平均閱讀量進行繪圖分析。

通過餅狀圖可以得出，發布的文章類型里面，產品經理最多，占比43%，軟件體驗和個人隨筆次之，兩個相差不大，各占比22%和28%，電影書籍最少。

這個文章類型的占比分布其實也是我公眾號的定位，主要輸出產品經理相關知識，但是也不限于此，日常也會給大家分享一下體驗的新奇的軟件和日常生活感受。

通過柱狀圖可以看出，最高的是軟件體驗，其次是個人隨筆和產品經理，確實如此，因為我的產品文章也會同步到《人人都是產品經理》網站，我也查了相關數據，軟件體驗的文章普遍閱讀量較高。

這說明了大家對于一些新奇的軟件還是比較感興趣的，這個其實和干產品經理崗位性格有關，大部分干產品經理的，都有一個很強的好奇心，喜歡嘗試和體驗。

（2）文章內容分析

最大值：

產品經理類別，這幾篇文章都是屬于純干貨分享，里面的理論知識可以直接指導我們日常的產品工作，因此大受歡迎。

軟件體驗類別，大家都喜歡含國風、文化傳承，畫面制作精良，可玩性強的軟件。另外一個就是滿足用戶日常工作生活需求的軟件，就比如這個現在微信視頻號的軟件，全網找了很多工具，都是收費的，最終才github找到一個免費的工具。

個人隨筆類別，一個就是大家最關注的就業面試問題，大家有了共鳴，擊中了找工作的小伙伴的痛點。一個就是我我分享了我當爸爸的喜悅，閱讀量高可能也包含著大家對我的祝福，很多人也好奇這一路的感受。

書籍電影因為數據量不大，就不做分析了。

閱讀量前10名的文章：

閱讀量前十名我將表格羅列出來后，我發現通過這個數據的分析和我上面分析文章類型分析的總數據，分析的緯度和得出結論是一致的，因此對于文章類型分析中，分析總數據和分析前10名數據的意義是一樣的，總數據因為數據量較大，分析的結果準確度肯定要優于前10名的準確度，因此文章類型的分析數據源最終采用總數據。

上面分析了文章類型和文章內容，因為“晨陽產品筆記”，輸出的重心肯定在于產品經理類的文章，那我們就將產品經理再次細分品類，繼續分析。

（3）產品經理細分數據（61）

文章類型分析：

通過餅狀圖可以得出，產品類型中產品認知類型發的最多，占比31%，日常工作和面試經驗次之，兩個一致，占比11%，實戰分享和職場認知相對較少，這個和我日常的產品經理的工作有關，做公司產品或者項目，或者幫助公司招聘產品經理，在其中都會有一些感悟和收獲。

通過柱狀圖，結合餅狀圖可以看出，雖然實戰分享類型發布和職場認知雖然發布的文章少，但是平均閱讀量卻很高，這個也符合常理，因為做產品經理公眾號、產品課程、產品書籍大部分都是在講一些理論知識，當遇到真正的項目，其實很多沒有產品經驗的小伙伴都會蒙圈，所以有一些真正的項目實戰分享，他們會很受用。

職場認知，現在這種職場環境，我相當于一個嘴替吧，替大家說出了很多的心聲，大家看到文章會得到共鳴，因此也會受到喜愛。

文章內容分析：

日常工作類別中，最高閱讀量、點贊量、分享量、閱讀后關注集中在流程和標準文檔上，這個是經驗較少或者剛轉行產品經理比較關注的。

產品認知類別中，主要集中的產品的需求、設計，其實這個也是產品經理最重要，也是最難的兩個階段。

實戰分享中，大家比較喜歡物聯網相關知識的分享，因為萬物互聯的時代，都需要軟硬相關知識，物聯網作為基礎，深受大家關注。

面試經驗，因為找產品工作的小伙伴眾多，都需要一些面試題來應對產品經理面試，因此這些文章符合當下的形式，也滿足了用戶的需求。

職場認知，最高閱讀量、分享量、閱讀后關注文章是《大環境下，怎么能躲避裁員？》，可能最近行業形勢也不好，各大公司都在裁員進行“廣進”計劃，大家都比較關注，蹭了熱點。最高點贊量《看看阿里系的公司是怎么進行入職培訓的？》，這篇文章是滿足了大家的好奇心。

內容分析–流量來源：

用戶分析–渠道構成：

微信渠道上，最主要的就是文章頁和搜一搜關注，除了這兩個還需要加強視頻號、掃描二維碼渠道的關注量。

用戶分析–人口特征：

地域歸屬：

性別、年齡、地域，包括機型，這些數據其實對我的分析目的來說，沒有什么作用，但可以從上面的圖表看出從事產品經理崗位的男生要比女生要多，差不多多一倍，并且一線城市居多，因為產品經理這個崗位在二三線城市相對較少一些，大部分都分布在北上廣深等一線城市。

6.給出結論

文章內容方面：

軟件體驗類型的文章深受大家喜歡，給自己定一個目標，每個月至少深度體驗一款產品，整理發布軟件體驗的文章；

產品類型中，之后也會嘗試多分享一些實戰項目，幫助大家更好上手日常工作。

將相關文章按照類型加以整理，方便用戶集中觀看，比如面試類、解決方案類、產品日常工作類等等。

傳播途徑上面：

長久以來只能用一篇篇圖文文章來吸引更多的用戶關注，其他途徑也就是依靠《人人都是產品經理》來獲得行業影響力，手段和途徑較為單一。

要想進一步增加傳播范圍，提高粉絲量，計劃用以下方式：

啟用視頻號，將日常簡單的產品知識點或者熱點事件用短視頻的形式進行制作傳播。

視頻直播，之前嘗試過2場視頻直播，還需要繼續嘗試一些有趣的或者干貨分享的視頻直播。

啟用小紅書，是一個非常好的宣傳引流的平臺，深受年輕的喜愛。

三、最后

說實話，本人也沒有很多的數據分析的經驗，以上分析也是看了一些數據分析的書籍，拿公眾號的數據練練手，分析不全面或者不到位的大家輕點噴。

其實我們在從事產品經理的過程中，不能只依靠工作來鍛煉我們產品的能力，這樣會很局限，因此在工作之外或者生活中，我們要有意識的去鍛煉自己的某些能力，比如數據分析能力、語言表達能力、文檔撰寫能力等等，這樣才能讓我們的產品的能力更加全面，讓自己更具競爭力。