這兩年，隨著大數據、精益化運營、增長黑客等概念的傳播，數據分析的思維越來越深入人心。而隨著公司和企業的不斷發展，處在互聯網公司最前沿的產品經理接觸了大量的用戶數據。因此，產品經理只有自己不斷地學習了解數據分析，擁有了良好的技能才能夠為企業增加核心競爭力。今天我們就來說說，產品經理如何學習數據分析。

首先說說數據分析師怎么來的吧，數據分析師在上個世紀末期流行于西方國家，由于互聯網推動，使得人們在大量的數據中通過總結得出了許多分析方法并獲得成功，于是數據分析也就應運而生。那么數據分析的用途是什么呢？通常來說，數據分析是為企業決策者決策提供依據 ，在現今社會數據價值越來越高也越來越多。

第二點我們就來說說數據分析的價值吧。產品經理不能為了數據分析而分析，而要將落腳點放到產品和用戶上。數據分析應該幫助產品經理不斷優化產品設計和迭代，驅動產品和用戶增長。其實簡單而言就是，在“產品——數據——結論”的不斷循環中，我們不斷用數據來優化我們的產品，加快產品迭代的步伐、提升用戶體驗。

不過就目前而言，很多企業的產品經理都沒怎么接觸過數據分析這個事物，但是很多產品經理都需要學習數據分析。一般來說，非專業出身的數據分析經常會犯一個重要的問題對業務不數據，這就需要產品經理向數據分析部門提出需求，數據部門根據需求進行整理，交由產品經理并配合對其數據做出結論?；蛘弋a品經理擁有對產品業務的理解同時保持數據分析的敏銳度，通過數據分析，為產品提供產品及運營意見建議。

那么數據分析有那些分析呢？有些產品經理將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重于在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的證實或證偽。

在做數據分析的時候，其實有屬于自己的數據分析方法。流量分析，分析不同獲客渠道流量的數量和質量，進而優化投放渠道；轉化分析，廣義上所有的商業網站都是電商網站，因為都需要用戶轉化、需要用戶變現；留存分析，留存是產品增長的核心，用戶只有留下來，你的產品才能不斷增長；可視化分析，對用戶的數據進行可視化，以熱圖的形式呈現；群組分析，對不同屬性的用戶進行分群，觀察不同群組用戶的行為差異，進而優化產品。

以上就是關于產品經理學數據分析的相關知識的解答。產品經理在學數據分析的時候一定要勤下功夫，因為關于數據分析的相關知識還是有很多的。小編今天所說的只是一個寬泛的解釋。不過對于數據分析，小編建議產品經理可以深入多多學習一些，畢竟，技多不壓身嘛。