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學數據分析方法,做優秀的產品經理(一)
2019-01-15
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現在由于數據分析行業的火熱以及數據分析的優點,使得很多人都想進入數據分析行業,數據分析有什么好處呢?首先,通過數據分析可以使得企業的自身問題顯而易見。第二,通過數據分析可以知道未來發展的方向,為企業的決策提供很大的幫助。所以,現在很多的企業對數據分析十分重視,要求產品經理對數據分析有一定的掌握。那么產品經理需要知道的數據分析方法有哪些呢?下面就由小編為大家講解一下其中的內容。


通常來說,一名合格的產品經理,需要學習的數據方法有數據分析的基本思路、常見的數據分析方法、數據分析中的應用方法。對于這三部分細分了很多的方法。首先我們給大家說一下數據分析的基本思路吧,數據分析的方法有很多都是從中衍生的,我們需要對數據分析的基本思路進行掌握。我們在做數據分析的時候,首先應該意識到數據分析應該以業務場景為起始思考點,以業務決策作為終點。數據分析的基本思路總共有五步,首先要挖掘業務含義、制定分析計劃、從分析計劃中拆分出需要的數據、再根據數據分析的手段提煉業務洞察,最終產出商業決策。挖掘業務就是我們首先要了解市場部想優化什么,并以此為核心的 KPI 去衡量。渠道效果的評估,最重要的是業務轉化。不管是什么,都要根據用戶群體的不同,優化相應用戶的落地頁,提升轉化。第二就是制定分析計劃。我們需要找到核心轉化點,分配一定的資源進行測試,觀察對比數量及效果,可以持續觀察后續價值。接著就是拆分查詢數據,所謂拆分查詢數據就是根據各個渠道追蹤流量、落地頁停留時間、落地頁跳出率、網站訪問深度以及訂單類型數據,進行用戶分群。第四就是提煉業務洞察在不同渠道進行投放時,要根據 KPI 的變化,推測業務含義。最后就是產出商業決策。最后根據數據洞察,指導渠道的投放決策制。


以上的內容就是小編為大家介紹的數據分析的基本思路及其方法了,我們在下一篇文章中為大家解答更多的內容。大家在進行學習數據分析的時候還是要把這一步內容做的通透,這樣才能夠學好下一步的內容,希望這篇文章能夠給大家帶來幫助,最后感謝大家的閱讀。

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