产品经理该如何做数据分析

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1、产品经理该如何做数据分析要看明口数据是个很简单的事情，但要真正懂数据背后的原因和逻辑，是一个很难的事情。自问，我依然只刚刚上路。不过，可以肯定的是，随着对于用户的接触越多，对于用户心理模型的理解越透彻，对于业务逻辑了解的越透彻，一定会带來对于数据的理解能力越强。1、不配看数据产品设计者对待数据的态度，不像一个市场分析者或者财务分析者。我们看数据，更多是需要了解数据背后用户的行为逻辑和期望需求。这就要求我们看到数据的时候，必须第一时间想象到用户是如何创造出这些数据的，为什么会创造出这样的数据。作为一个产品设计者首先必须告诉自己：T'MNo

2、tUser",如此同时还要再把白己模拟成一个平凡的用户，不停的反复的去用自己的产品，和同类产品。我向來认为，一个做移动互联网的产品设计师，不有事没事换手机玩，不是好的产站设计师；一个电子商务的产甜设计师，不每周在网上买一件东西，不是一个好的产品设计师。06年小，在某个用户体验设计的会上，某知名教授大讲他所在公司搞到的facebook的数据，说他的理解、说他的分析，说facebook如何没戏。刚开始听着蛮有根有据，后来越听越不对味，突然他冒出来一句“虽然我从来不用facebook”...我当场昏厥。这种人，不配分析facebook的数据，

3、更不配去评论。要想有资格去看数据，通过数据给产品设计提供有效的依据。方法很简单，也很有效：把自己当作一个平凡的用户，不停的用自己的产品，和同类产品。有，且只有这么一个方法。2、为了看数据而看数据和做可用性测试一样，测试Z前不能说没有“关注点”，发现什么就是什么。那样什么也发现不了，即使发现了，价值也不大。数据拿到手里，没有1=1的的去看，不如不看。在做产品设计的数据分析Z前，首先应该搞清楚口己需耍什么样的数据来说明什么问题。一个数据对于不同的产品、不同的坏境、不同的用户类型，得到的结论应该是不一样的。传统的市场研究屮，对于数据的分析往往

4、是根据“硕属性”,比如他们对于用户的分析基本都是根据“人u属性“的数据，他们得到的结论也很少结合现实环境。这样的结论，对于（互联网的）产品设计基本上没有太大的参考价值，特别是如今个性化需求越来越强，用户行为越來越独特的时候，“人口属性"很不能代表用户背后的行为逻辑。比如，想了解“有购物搜索需求的网民”具备的主要特征，这个时候“年龄、学历、性别、收入、婚姻状况、消费能力、信息获取方式、上网条件、可能都是对我有参考价值的数据，但那些才是最重要的呢？分析后很快就可以发现，比较而言“年龄、收入、上网时间、上网条件''都不是最重要的，“消费能力”

5、、“信息获収方式”在这里才是最重要的特征。这些数据背后才更能代表用户的行为逻辑和需求。3、不去筛选数据（应针对你当前需要解决的问题而去筛选数据）做一个优秀的设计者，首先必须善于“提问”。“提问”的水准和设计水平基木成正比。要什么样的数据，什么样的数据可以帮我解决这些问题和疑问？这个很简单，一罗列你可以想到很多很多。但，事实上数据类型到达一定数量后，类型越多，反倒越不利于对于结论的判断。因为，不同数据类型Z间会产生相互的干扰，有些时候次耍问题可能会战胜主要问题，影响最终的结论。在实际项目中，解决了主要问题，次要问题可能就会很自然的被稀释T

6、o获取数据也一样，必须搞清楚什么样的数据最能说明这个问题？确定这些会使分析过程的精力更加集中。把主要的几个问题想穿、打透，其他问题很快就会迎刃而解了。很多时候不是解决不了问题，而是想解决的问题太多；很多时候不是数据不够，而想要的数据太多。还比如，想要了解如何解决“购物搜索"的需求，其实只要关注好“信息获取方式"、“消费能力"、“决定购买的因素”基本就能解决很多问题，盯着“用户是男是女，8岁还是80岁”，只能是耗费粕力。不去筛选数据，还有一个很人的危害就是：“因为没有筛选，所以不能把关心的数据点看透彻比如，很多人都在夸开心网的推荐做的好，

7、很多用户在上面找到了自己的“同学”，于是定论为“算法的技术好J其实如果专注关心•开心网为什么打通用户关系这么快”的人，经过详细分析后是不会得到“技术好”这个结论的。根据我的观察，我比较赞成麦田的结论：“开心网把校友录的数据库用进去推荐算法里而了”，我甚至认为开心网的推荐里面不只是用了“校友录"的数据库，还有更多其他数据库。（麦田对于数据的分析虽然是偏市场和运营性的，但其实对于产品设计的促进一样很大，而且他确实是一个观察数据很细，研究数据很深的人）4、不关注数据采集的方式和方法当我们为某个项目寻找方向或者确定某个决策，需要一些数据的支持，

8、以便了解状况并确定思路。这个时候，不仅需耍给；I广需耍什么样的数据”这个需求，同时还应该包括如何得到这些数据。很多吋候，我们只提出需要什么样的数据，并不去提出要求如何得到这些数据的方式、方法，完全依靠调研者