不懂別做PM丨數據分析硬技能解析

大家都知道，對于產品經理的崗位要求的能力還是比較多的，如果我們對這些能力，按照硬技能和軟技能進行分類的話，就有且不止以下這些能力：

軟技能：溝通能力、決策能力、邏輯分析能力、執行力、項目管理能力等；

硬技能（工具能力）：文檔能力、Visio、Axure、Mindmanger等；

那么，今天，我們要再討論討論產品經理的另一種非常重要的能力—數據分析能力。

何為數據分析？

現在的軟件開發，都講究小而美，單點突破，快速迭代。那么我們在快速迭代時，就要用到數據分析，通過用戶使用數據來分析產品的優缺點，甚至方向的正確與否。因此，數據分析，就是產品迭代時的眼鏡和耳朵，產品經理也是通過數據分析，來說服開發做功能，說服老板投入資源。

數據分析的概念：

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手的資料和第二手的資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。通過對數據的詳細研究和概括總結以提取用戶信息和形成結論。

數據分析使用場景列舉：

1、如果某款游戲下載量高，注冊率低；是否因為服務器登錄問題或者注冊流程繁瑣，是否近期網絡出現故障？

2、如果某款游戲數據一直良好，某段時間數據突然跌落；是否因為市場宣傳力度減弱，是否因為用戶生命周期上線，還是說其他精品的沖擊？

我們必須了解的一點，是數據分析不在于數據本身，而在于分析的能力。數據只是參照物，只是標桿，分析才是行為，通過分析數據，我們發現問題的所在，再改進它。

需要分析哪些數據？

基礎數據：下載量、激活量、新增用戶量、活躍用戶等；

社交產品：用戶分布、用戶留存（次日、3日、7日、次月、3月）等；

電商：淘寶指數、網站流量、跳出率、頁面訪問深度等；

內容類：內容轉化率（內容下載量/內容瀏覽量）、留存量；

工具類：功能點擊量、應用商城排名；

其他：競品數據（下載、激活等）；

數據分析的工具：

1、第三方數據分析工具，如友盟，可快速接入，節省成本，比較適合創業型公司及剛上線的產品，但是無法對關鍵數據在突發異樣時進行跟蹤；

2、自己開發的數據分析工具，可以對每個數據進行實時跟蹤，并快速做出產品的調整，需要足夠的開發人員及成本，比較適合大型公司或者成熟型產品；

如何進行數據分析？

對于這個問題，我想作為產品的工作人員，我們還不用達到數據分析師的高度，因此也不用說要先對數據建模，再對實際分析數據，看是否與模型吻合。但是，我們卻需要要有一個產品數據分析的思路，這個思路可以這樣展開：

1、我為什么分析？即就是明白，我分析的目的是什么，是尋找付費用戶下降的原因？還是注冊用戶減少的原因？

2、我分析想要達到什么效果？是通過分析付費用戶，找到問題，解決問題從而提升收入？

3、我該分析哪些數據才能達到這個效果？即需要什么數據才能達到分析的目的；

4、我又該如何采集這些數據？是直接通過第三方數據分析工具或者我們自己開發的工具就可獲得？還是說要從數據庫調取再交給程序猿哥哥？

5、我該如何整理這些數據？即我們常說的數據可視化，這樣可以便于我們進行分析；

6、如何分析？即通過分析，找出問題的所在，給出你的結論；

7、怎么解決問題？給出你的解決方案；

最后給出一張圖，說明各個數據的意義：