京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现如今,信息时代衍生出了很多词汇,分别就是大数据、物联网、人工智能以及数据分析,因为现在的各行各业的发展都相对比较成熟,所以也就积累了很多的数据,而数据分析行业也是比较火爆的,尤其是在互联网时代。我们以产品为例以前很多人都是单纯的靠感觉进行做产品,现在则不是,现在需要我们通过数据来做产品,通过数据我们就能够看出客户们的需求以及及时发现产品需要改进的地方,只有通过数据来做出产品,我们才能够不断地进步。那么如何用数据分析规划产品呢?下面就由小编为大家一一道来。
在为产品做数据分析的时候,首先我们需要想清楚一个问题,就是我们分析数据的时候需要分析什么呢?所以,我们在分析数据的时候,一定要明确数据分析的目的。这是因为如果数据分析的目的是要对比事物发展的情况,通过分析去预测出事物的实际情况并且对这种实际情况进行有效的方式去解决。但是不少新人在设计自己产品的时候,可能会花费很多时间在产品本身的设计上,却没有花精力思考如何衡量产品的成功与否,这样既不利于产品设计顺利通过需求评审,也无法更有效的快速提高产品指标,所以,我们在分析数据的时候首先要明确数据分析的目的。当然,如果数据分析的目的是探究某一模块数据异常波动的原因,我们就要从各个版本之间找出各个时间段里的人群进行分析,这样有利于产品经理需要带着明确的目的去分析数据,思考实现目标需要构建哪些维度去验证。最后还要求产品经理在大部分时候需要非常耐心的一步一步的拆解细分,排查原因。这是一个产品经理需要做的事情。
然后就是去挖掘数据,这就需要我们懂各种渠道去收集数据。一般来说,数据收集的方式有四种,第一种就是从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取,需要带着审慎的态度去观察数据,提取有效准确的信息,剥离部分无效的数据,并需要时刻警惕那些被人处理过的二手数据。第二就是从客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈。一般这些反馈都是对于自身产品设计的提升还是非常有益的。第三就是自行参与问卷设计、用户访谈等调研,直面用户,收集一手数据,观察用户使用产品时所遇到的问题及感受。问卷需要提炼核心问题,减少问题,回收结果需剔除无效的敷衍的问卷。第四就是从已记录的用户行为轨迹去研究数据。大公司一般会有固话的报表/邮件去每天甚至实时反馈线上的用户数据情况,这样方便我们进行数据分析。
对于使用数据分析提升销量是一个比较重要的事情,大家在进行数据分析的时候还是需要注意很多的问题的,由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里带来,在下一篇为大家讲解一下剔除干扰数据和审视数据,最后感谢大家的阅读。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16