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如何用數據分析規劃產品（二）
2018-12-19
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在上一篇文章中我們給大家講述了如何明確數據分析的目的和如何通過各種渠道去收集數據，這兩點在數據分析規劃產品中是比較重要的，大家在進行數據分析的時候需要注意好這些事情，這樣才能夠做好數據分析，但是這些并不能夠完整的做好數據分析以及規劃產品，需要有效的剔除干擾數據以及合理的審視數據，那么具體的做法是怎么樣的呢？下面就由小編為大家一一道來。


我們在進行數據分析的時候是必須要進行數據清理的，通過數據清理就能夠把數據中的干擾數據剔除出來。為什么要重視這個干擾數據呢？這是因為干擾的數據會直接影響數據分析的結果，那么怎么有效的剔除干擾數據呢？首先，需要我們選取出正確的樣本數量，只有選取足夠大的數量，才能夠剔除極端或偶然性數據的影響。其次就是制定相同的抽樣規則，這樣就能夠減少分析結論的偏差性。然后就是剔除版本或節假日因素的干擾，一般來說新產品剛剛上線的時候的數據表現往往會很好，因為主動升級的用戶一般是高活躍度的用戶。最后就是對歷史數據遺忘。很多人對于數據的記憶不是很清楚的，只有注意好這些數據才能夠做好干擾數據的清理。


那么如何進行審視數據呢？首先需要我們不要忽略沉默用戶。這是因為產品經理在聽到部分用戶反饋的時候就做出決策，花費大量的時間開發相應的功能，往往結果，可能這些功能只是極少部分用戶的迫切需求，而大部分用戶并不在乎。甚至有可能與核心用戶的訴求相違背，導致新版產品上線后數據猛跌。當然忽略沉默用戶，沒有全盤的考慮產品大部分目標用戶的核心需求，可能造成人力物力的浪費，更有甚者，會錯失商業機會。還需要全面理解數據結果。如果實驗結果的預期與我們的經驗認知有明顯的偏差，請不要盲目下結論質疑自己的直覺，而是嘗試對數據進行更透徹的分析。最后就是不要過度依賴數據，這是因為一方面，會讓我們做很多沒有價值的數據分析；另一方面，也會限制產品經理本來應有的靈感和創意。


以上的內容就是使用數據分析規劃產品的方法的具體內容了，想必大家看了這篇文章以后已經知道了文章的具體內容了吧，大家在進行數據分析的時候還是需要注意上面提到的問題，這樣才能夠做出好產品，最后感謝大家的閱讀。


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