科技猎产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？（上）
产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？面对海量的数据，我们需要对其进行过滤和分析，才能对业务、运营等部门产生有效的价值。而怎样做好产品数据分析呢？作者将从心法和招式两个方面进行分析，希望对您有所帮助。
01 “Make it right 保持正确动作”
当我第一次接触射箭时，我觉得我的动作还可以，并且时不时地也能命中靶心，剩下的只是大量的练习。但实际上，我的技术动作等一切都很糟糕，是运气等因素，让我没有意识到这一点。因此，我错误地认为我没有问题！所以随着时间的推移，我懊恼地发现自己的努力并没有取得进步。
作为一个数据产品经理，我经常会想，我们在数据分析上有没有误以为我没问题！
其实我见过很多无效的数据分析和相关的数据需求，他们都有几个类似于以上问题的共同点:
引用了大量的虚荣指标，但似乎什么都没说，导致看起来没问题；
将分析结果强加到预设结论中，强制无问题；
引用大量错误指标，得出更错误的结论，没有发现问题；
得出结论后，不能行动，不能解决问题。
毫无疑问，众所周知，这种分析行为是错误的。但是很多时候，我们都在做类似的事情，没有意识到。
事实上，即使是许多做了多年数据分析的老鸟也会时不时地犯类似的错误。正如我们需要判断产品需求的真伪一样，我们在做分析时，它的目的、方法、结论，也有真伪和一些细微的动作差异。而且我们稍有不慎，就会踩上数据分析坑，而且这是常事！
因此可以找出数据分析的问题并进行纠正，从而进行有效的分析，来自于数据感！
当我们做数据分析时，首先重要的是数据感。它是一种思维方式，甚至是一种直觉，可以帮助我们快速区分我们要分析的场景、分析指标、测量值等是否正确有效。
但是这是一种需要长期正确练习才能获得的能力，我们往往没有太多的时间和精力去打磨。所以作为产品经理，我们有必要掌握数据分析吗？(说数据分析简单，不需要刻意掌握，都是骗人的)
事实上，对于产品经理来说，其实数据分析并没有那么鸡肋，也不用担心这有多难。在做数据产品经理之前，我或多或少做过一些面向业务的项目。本文的目的，也是借此机会，想通过自己的一些经验，尽我所能地讲解如何有效地做产品数据分析这件事，然后通过一些动作改进，让我们的分析能力得到提高。
由于篇幅的限制，我试图总结一些干货，以便快速产生数据感:
良好的指标自然具有比较性和计算性(只能看指标，也只能看)；
结论必须可执行(做不到的事，先放在一边)；
正确的结果必须有参考(否则容易产生错觉)；
平均值和总数不仅仅是这两种计算结果的方法(众数、中位数、上下四分位、方差也很重要)；
同样的事情，有两者都可以的指标口径，必须只取一个(新用户，是注册算新，还是下订单算新)。
指标和前后分析必须有逻辑关系或直接影响关系(可以前后自圆其说)
02 “Just do it 做起来就是了”
首先，在分析开始之前设定分析目标。对你所负责的每一条产品线来说，都是第一件事。
在不同的产品开发阶段，我们需要关注不同的分析目标。举例来说，在解决用户转换问题之前，大可不必过多关注用户的留存、流失指标。由于我们在没有保证核心产品形态稳定之前，大部分用户去留，都是由是否满足用户需求决定的。因此此时，用户的留存、流失分析就成了后置结论。可以，但不是重点，因为它们不能帮助我们解决眼前的问题。(在产品上线初期，我知道我们第二天的流失率是80%，但这只是一个结论。我们不能通过这个指标改变任何事情，因为结论不能改变结论本身！
关于分析目标，我们通常有四类目标可以逐个关注，拿四类目标呢？下篇文章会详细给大家介绍，继续去看看吧！
以上就是“产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？（上）”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。
01 “Make it right 保持正确动作”
当我第一次接触射箭时，我觉得我的动作还可以，并且时不时地也能命中靶心，剩下的只是大量的练习。但实际上，我的技术动作等一切都很糟糕，是运气等因素，让我没有意识到这一点。因此，我错误地认为我没有问题！所以随着时间的推移，我懊恼地发现自己的努力并没有取得进步。
作为一个数据产品经理，我经常会想，我们在数据分析上有没有误以为我没问题！
其实我见过很多无效的数据分析和相关的数据需求，他们都有几个类似于以上问题的共同点:
引用了大量的虚荣指标，但似乎什么都没说，导致看起来没问题；
将分析结果强加到预设结论中，强制无问题；
引用大量错误指标，得出更错误的结论，没有发现问题；
得出结论后，不能行动，不能解决问题。
毫无疑问，众所周知，这种分析行为是错误的。但是很多时候，我们都在做类似的事情，没有意识到。
事实上，即使是许多做了多年数据分析的老鸟也会时不时地犯类似的错误。正如我们需要判断产品需求的真伪一样，我们在做分析时，它的目的、方法、结论，也有真伪和一些细微的动作差异。而且我们稍有不慎，就会踩上数据分析坑，而且这是常事！
因此可以找出数据分析的问题并进行纠正，从而进行有效的分析，来自于数据感！
当我们做数据分析时，首先重要的是数据感。它是一种思维方式，甚至是一种直觉，可以帮助我们快速区分我们要分析的场景、分析指标、测量值等是否正确有效。
但是这是一种需要长期正确练习才能获得的能力，我们往往没有太多的时间和精力去打磨。所以作为产品经理，我们有必要掌握数据分析吗？(说数据分析简单，不需要刻意掌握，都是骗人的)
事实上，对于产品经理来说，其实数据分析并没有那么鸡肋，也不用担心这有多难。在做数据产品经理之前，我或多或少做过一些面向业务的项目。本文的目的，也是借此机会，想通过自己的一些经验，尽我所能地讲解如何有效地做产品数据分析这件事，然后通过一些动作改进，让我们的分析能力得到提高。
由于篇幅的限制，我试图总结一些干货，以便快速产生数据感:
良好的指标自然具有比较性和计算性(只能看指标，也只能看)；
结论必须可执行(做不到的事，先放在一边)；
正确的结果必须有参考(否则容易产生错觉)；
平均值和总数不仅仅是这两种计算结果的方法(众数、中位数、上下四分位、方差也很重要)；
同样的事情，有两者都可以的指标口径，必须只取一个(新用户，是注册算新，还是下订单算新)。
指标和前后分析必须有逻辑关系或直接影响关系(可以前后自圆其说)
02 “Just do it 做起来就是了”
首先，在分析开始之前设定分析目标。对你所负责的每一条产品线来说，都是第一件事。
在不同的产品开发阶段，我们需要关注不同的分析目标。举例来说，在解决用户转换问题之前，大可不必过多关注用户的留存、流失指标。由于我们在没有保证核心产品形态稳定之前，大部分用户去留，都是由是否满足用户需求决定的。因此此时，用户的留存、流失分析就成了后置结论。可以，但不是重点，因为它们不能帮助我们解决眼前的问题。(在产品上线初期，我知道我们第二天的流失率是80%，但这只是一个结论。我们不能通过这个指标改变任何事情，因为结论不能改变结论本身！
关于分析目标，我们通常有四类目标可以逐个关注，拿四类目标呢？下篇文章会详细给大家介绍，继续去看看吧！
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