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这两年,随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播,数据分析的思维越来越深入人心。而随着公司和企业的不断发展,处在互联网公司最前沿的产品经理接触了大量的用户数据。因此,产品经理只有自己不断地学习了解数据分析,拥有了良好的技能才能够为企业增加核心竞争力。今天我们就来说说,产品经理如何学习数据分析。
首先说说数据分析师怎么来的吧,数据分析师在上个世纪末期流行于西方国家,由于互联网推动,使得人们在大量的数据中通过总结得出了许多分析方法并获得成功,于是数据分析也就应运而生。那么数据分析的用途是什么呢?通常来说,数据分析是为企业决策者决策提供依据 ,在现今社会数据价值越来越高也越来越多。
第二点我们就来说说数据分析的价值吧。产品经理不能为了数据分析而分析,而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代,驱动产品和用户增长。其实简单而言就是,在“产品——数据——结论”的不断循环中,我们不断用数据来优化我们的产品,加快产品迭代的步伐、提升用户体验。
不过就目前而言,很多企业的产品经理都没怎么接触过数据分析这个事物,但是很多产品经理都需要学习数据分析。一般来说,非专业出身的数据分析经常会犯一个重要的问题对业务不数据,这就需要产品经理向数据分析部门提出需求,数据部门根据需求进行整理,交由产品经理并配合对其数据做出结论。或者产品经理拥有对产品业务的理解同时保持数据分析的敏锐度,通过数据分析,为产品提供产品及运营意见建议。
那么数据分析有那些分析呢?有些产品经理将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
在做数据分析的时候,其实有属于自己的数据分析方法。流量分析,分析不同获客渠道流量的数量和质量,进而优化投放渠道;转化分析,广义上所有的商业网站都是电商网站,因为都需要用户转化、需要用户变现;留存分析,留存是产品增长的核心,用户只有留下来,你的产品才能不断增长;可视化分析,对用户的数据进行可视化,以热图的形式呈现;群组分析,对不同属性的用户进行分群,观察不同群组用户的行为差异,进而优化产品。
以上就是关于产品经理学数据分析的相关知识的解答。产品经理在学数据分析的时候一定要勤下功夫,因为关于数据分析的相关知识还是有很多的。小编今天所说的只是一个宽泛的解释。不过对于数据分析,小编建议产品经理可以深入多多学习一些,毕竟,技多不压身嘛。
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