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产品经理数据分析方法有哪些？产品经理数据分析方法有哪些？ 对产品经理而言，用事实说话，即用数据说话，真实有效的数据是做出一切决策的支持和依据。数据能让我们认识到当前存在的问题，分析原因，进而预测未来可能性。 产品经理想做好数据分析，简单来说，分为三步：1.做好数据的挖据采集追踪； 2.存储、简单处理数据； 3.精准分析数据，将数据以可视化的形态表现出来。用以发现问题，解决问题，并作为决策依据。 数据分析工具 数据统计和分析工具像大家熟知的SPSS、minitab、GrowingIO等。 数据分析常用图表法： 柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 常用的几种数据分析方法 数据分析方法有很多，先给大家介绍几种比较经常用到的，剩下的改天再分析。 一、对比分析法 如果是一项常规性或曾经做过的项目，那么就要考虑到与上一次相比，本次效果如何。同比环比效果如何。 如果是一个新项目，就要时刻检查进度，是否达到每一阶段预期目标，同行有无可比较目标。 产品经理一定要清楚知道自己在做什么，为什么要这么做，以及要达成一个什么样的目标。不要做一个只是烧钱的产品经理。 二、热图 目前有基于鼠标点击位置的热图、基于鼠标移动轨迹的热图和基于内容点击的热图3种。对于产品经理和运营人员而言，我们更关心的是每篇文章、每个商品带来多少转化。因此如果内容、商品更新频度不高，三种热图都可以满足需求。如果想精准查看用户点击行为和喜好，那么第三种基于内容点击的热图更能满足需求。 热图这部分推荐大家可以去GrowingIO博客了解一下： 产品经理：没看过这张图，谈不上懂数据分析？ 三、分组分析法 这里主要介绍等距分组法，不等距分组大家可以参考这种方法。分组时必须遵循两个原则：穷尽原则和互斥原则。可以借助工具excel，利用VLOOKUP函数实现数据分组。此类方法的关键在于组数与组距的确定。 确定组数：根据数据大小取合适值。组数划分是否合理会影响到数据分布的密度，是否过于密集或分散。分组可以参考下面这个公式，组数四舍五入取整： 确定组距： 确定好最大值和最小值。 组距=/组数 这个是比较好理解的。 小组数据分析： 一般会取组中值来代表该组情况。 四、渠道流量分析 投放时一定要选择优质渠道，确保投入产出比的最大化。这就需要我们在尝试过程中做好关键路径的漏斗转化分析。只看最终转化结果远不能解决问题。需要借助数学方法，精准量化不同渠道和总体的转化率之间的关系，取最优解。 注：转化率t：现在转化率； t-1：上一周期转化率； M：总花费 上述转化率意即最终转化率。要得到这个结果我们需要明确转化率和各个渠道流量间存在一个什么样的函数关系。函数关系确定可参考线性模型和时间序列等方法。 五、高级数据分析法 如聚类分析、对应分析等数据分析方法。有兴趣的同学也可以去好好了解下。