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如何对数据进行分析和运用(如何利用数据分析问题)

来源:懒猫seo博客  作者:懒猫  发布时间:2020-08-13 14:55:18  阅读:  分类:seo教程

导读:如何对数据进行分析和运用(如何利用数据分析问题)数据分析是产品经理必备技能之一,本文以一个真实案例给大家提供了一些数据分析的思路,但还需大家自己多多思考,学以致用...

如何对数据进行分析和运用(如何利用数据分析问题)数据分析是产品经理必备技能之一,本文以一个真实案例给大家提供了一些数据分析的思路,但还需大家自己多多思考,学以致用。

这次我们来聊聊产品经理的必备技能,数据分析,这也是18年我获得的最大收获之一。

为什么想单独拿出来聊聊,我归纳为三个原因:

第一是重要,不重要的事谁会拿出来说不是;第二是网上的文章理论偏多,实际真实案例少,谁会用一大堆概念和飘在天上的话去工作;第三是对自己的复盘,算是对自己今年的一份重要的工作总结。话不多说,正文开始。

一、数据分析的作用

在切入正题之前,先来总述一下数据分析的作用。通常的答案都是什么了解产品现状,知悉业务发展之类的,都不够概括,严格定义上的数据分析作用一共有4条:

    描述性分析,故名思义,主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述。比如某企业订单履约率从上月的98%下降到了95%,属于偏基础类的工作;诊断性分析,在知道了发生什么之后,更重要的是,我们要明白为什么发生。比如经过分析,发现订单履约率下降的原因是成品生产不出来,无法完成交付;预测性分析,基于上述两个层次的分析,我们发现了其中的规律,即原材料供应商的送货及时率会影响成品订单的履约率。假如上月某原材料供应商A送货及时率只有70%,通过建模,我们可以预测本月该供应商会使我们的订单履约率下降2%;处方性分析,有了预测性分析的结果后,我们无需再做事后诸葛亮,而可以运筹帷幄,在事前就采取措施。上例中,供应商A会导致本月我们的订单履约率下降,我们可能采取的措施就是把A换掉,但是现在有B和C两个供应商供我们选择,该选择哪个呢?通过分析和计算得出:选用供应商B会比选C的订单履约率高1%,因此建议选择供应商B。

常规情况下,产品经理对于数据分析只需要掌握到诊断性分析即可,根据诊断性分析结果出相应的解决方案,后面两个更多的是数据分析师的工作,更为专业,深入。

二、一个真实的案例

在案例介绍前,再啰嗦一下我在处理数据分析工作时候的步骤:明确分析目的,数据收集,数据处理,数据分析,数据展现,报告撰写。

展现和撰写这篇文章就不说了,因人而异。我主要说一下确定目的、数据收集和分析环节:

    确定目的,别以为这个就那么容易,不夸张10个人有8个不知道自己想干什么;数据收集,其实就是定义指标,把指标和规则定义清晰,要看活跃,几日活跃,怎么算活跃,很大程度决定了研发的时间周期有多少,很多情况是产品没有想在前面,开发过程中反复去沟通,确认规则,导致数据获取的成本异常大,延期也就在所难免了;
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