產品經理數據分析方法有哪些

對產品經理而言，用事實說話，即用數據說話，真實有效的數據是做出一切決策的支持和依據。數據能讓我們認識到當前存在的問題，分析原因，進而預測未來可能性。

產品經理想做好數據分析，簡單來說，分為三步：1.做好數據的挖據采集追蹤；  2.存儲、簡單處理數據；   3.精準分析數據，將數據以可視化的形態表現出來。用以發現問題，解決問題，并作為決策依據。

數據分析工具

數據統計和分析工具像大家熟知的SPSS、minitab、GrowingIO等。

數據分析常用圖表法：

柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatter diagram)、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。

數據分析方法有很多，先給大家介紹幾種比較經常用到的，剩下的改天再分析。

一、對比分析法

如果是一項常規性或曾經做過的項目，那么就要考慮到與上一次相比，本次效果如何。同比環比效果如何。

如果是一個新項目，就要時刻檢查進度，是否達到每一階段預期目標，同行有無可比較目標。

產品經理一定要清楚知道自己在做什么，為什么要這么做，以及要達成一個什么樣的目標。不要做一個只是燒錢的產品經理。

二、熱圖（顏色可視化）

目前有基于鼠標點擊位置的熱圖（如百度統計熱圖）、基于鼠標移動軌跡的熱圖（如MoseStats）和基于內容點擊（如GrowingIO）的熱圖3種。對于產品經理和運營人員而言，我們更關心的是每篇文章、每個商品帶來多少轉化。因此如果內容、商品更新頻度不高，三種熱圖都可以滿足需求。如果想精準查看用戶點擊行為和喜好，那么第三種基于內容點擊的熱圖更能滿足需求。

熱圖這部分推薦大家可以去了解一下：

產品經理：沒看過這張圖，談不上懂數據分析？

三、分組分析法

這里主要介紹等距分組法，不等距分組大家可以參考這種方法。分組時必須遵循兩個原則：窮盡原則和互斥原則?？梢越柚ぞ遝xcel，利用VLOOKUP函數實現數據分組。此類方法的關鍵在于組數與組距的確定。

確定組數：根據數據大小取合適值。組數劃分是否合理會影響到數據分布的密度，是否過于密集或分散。分組可以參考下面這個公式，組數四舍五入取整：

確定組距：

確定好最大值和最小值。

組距=（最大值-最小值）/組數

這個是比較好理解的。

小組數據分析：

一般會取組中值來代表該組情況。

四、渠道流量分析

投放時一定要選擇優質渠道，確保投入產出比的最大化。這就需要我們在嘗試過程中做好關鍵路徑的漏斗轉化分析。只看最終轉化結果遠不能解決問題。需要借助數學方法，精準量化不同渠道和總體的轉化率之間的關系，取最優解。

注：轉化率t：現在轉化率；

t-1：上一周期轉化率；

M：總花費

上述轉化率意即最終轉化率。要得到這個結果我們需要明確轉化率和各個渠道流量間存在一個什么樣的函數關系。函數關系確定可參考線性模型和時間序列等方法。    

五、高級數據分析法

如聚類分析、對應分析等數據分析方法。