現如今，信息時代衍生出了很多詞匯，分別就是大數據、物聯網、人工智能以及數據分析，因為現在的各行各業的發展都相對比較成熟，所以也就積累了很多的數據，而數據分析行業也是比較火爆的，尤其是在互聯網時代。我們以產品為例以前很多人都是單純的靠感覺進行做產品，現在則不是，現在需要我們通過數據來做產品，通過數據我們就能夠看出客戶們的需求以及及時發現產品需要改進的地方，只有通過數據來做出產品，我們才能夠不斷地進步。那么如何用數據分析規劃產品呢？下面就由小編為大家一一道來。

在為產品做數據分析的時候，首先我們需要想清楚一個問題，就是我們分析數據的時候需要分析什么呢？所以，我們在分析數據的時候，一定要明確數據分析的目的。這是因為如果數據分析的目的是要對比事物發展的情況，通過分析去預測出事物的實際情況并且對這種實際情況進行有效的方式去解決。但是不少新人在設計自己產品的時候，可能會花費很多時間在產品本身的設計上，卻沒有花精力思考如何衡量產品的成功與否，這樣既不利于產品設計順利通過需求評審，也無法更有效的快速提高產品指標，所以，我們在分析數據的時候首先要明確數據分析的目的。當然，如果數據分析的目的是探究某一模塊數據異常波動的原因，我們就要從各個版本之間找出各個時間段里的人群進行分析，這樣有利于產品經理需要帶著明確的目的去分析數據，思考實現目標需要構建哪些維度去驗證。最后還要求產品經理在大部分時候需要非常耐心的一步一步的拆解細分，排查原因。這是一個產品經理需要做的事情。

然后就是去挖掘數據，這就需要我們懂各種渠道去收集數據。一般來說，數據收集的方式有四種，第一種就是從外部如易觀或艾瑞的行業數據分析報告獲取，需要帶著審慎的態度去觀察數據，提取有效準確的信息，剝離部分無效的數據，并需要時刻警惕那些被人處理過的二手數據。第二就是從客服意見反饋、微博等社區論壇去主動收集用戶的反饋。一般這些反饋都是對于自身產品設計的提升還是非常有益的。第三就是自行參與問卷設計、用戶訪談等調研，直面用戶，收集一手數據，觀察用戶使用產品時所遇到的問題及感受。問卷需要提煉核心問題，減少問題，回收結果需剔除無效的敷衍的問卷。第四就是從已記錄的用戶行為軌跡去研究數據。大公司一般會有固話的報表/郵件去每天甚至實時反饋線上的用戶數據情況，這樣方便我們進行數據分析。

對于使用數據分析提升銷量是一個比較重要的事情，大家在進行數據分析的時候還是需要注意很多的問題的，由于篇幅原因小編就給大家介紹到這里帶來，在下一篇為大家講解一下剔除干擾數據和審視數據，最后感謝大家的閱讀。