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产品数据分析,重点是数据还是分析

作者:alishayang  腾讯TEG数据分析工程师 |导语 相信大家经常会听到“数据驱动产品”这样的口号,也会听到“不要为了分析分析”的劝说。无论是口号还是劝说,都是这个行业前辈踩过的坑。 那到如何进行产品数据分析?我将结合近一年的产品数据分析的工作,详细谈一下我对这块的理解,并用实际工作的案例介绍如何进行产品数据分析。 ? 1. 为什么会起这样一个标题? ? 更重要的是如何通过数据、多维数据解读出来更深层次的内容,并将发现的内容反映到产品中。这也是很多人常会遇到的情况:只有数据,没有分析。 其实,上面对话的例子就是想说明:看似普通的数据,不同的人可能有不同的解读,但是高手通常能从普通的数据中找出产品存在的问题。随着接手的分析越来越多,慢慢发现,其实产品数据分析是有套路的(方法论)的。 相信在完成第3步的分析之后,产品大大们就会展开对对应功能的优化。那这个环节产品数据分析的同学要做什么呢?其实大家应该都知道,完整准确的数据是进行功能效果评估的前提。

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产品数据分析模型之漏斗分析

“ 在产品、运营及营销的日常业务运营过程中,常常需要我们快速了解业务或活动的运转健康状况,分析找出瓶颈或问题,并制定相应的解决方案。 漏斗分析就是抽象出达到产品某一个结果的连续流程中的环节,按照发生的先后顺序进行组织,并将有多少用户通过这些环节的转化进行可视化展示,观察过程中每一环节的转化和流失,锁定流失问题,并且针对性地分析问题,找到提升的办法 根据产品的复杂性和需要分析的问题来定义漏斗,每一个产品和问题分析都是不同的,需要有良好的洞察力和业务理解能力,根据产品的流程环节进行漏斗的定义。 而在工作中也可以通过漏斗分析详细回答老板的问题。如老板问Push推送的数据怎么样?我们就可以通过漏斗分析进行详细的汇报,哪些环节用户流失比较严重,什么原因,有什么样的针对性方案可以解决这个问题。 漏斗分析还主要应用于渠道分析、新用户激活、推荐搜索功能优化等日常运营数据分析运营中。

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    产品数据分析模型之事件分析

    数据分析可以帮助我们优化产品流程、改善用户体验、提升产品性能、提升运营影响效率、洞悉用户行为以及实现精细化运营。 数据的采集是一切产品数据分析的前提,之前介绍过一些相关的数据采集相关的知识,可以查看之前的文章了解。 如何设计产品数据埋点方案? 通俗易懂理解数据埋点如何做? 在产品数据分析中,事件分析是最常用的分析方法之一,在工作的虽然经常使用,但是有些不知对应的专业术语叫什么,因此对数据分析模型进行一个系统深入的学习和了解,和自己的工作进行相结合。 事件是产品埋点上报对用户的各种行为进行详细记录数据化描述的抽象,是上报数据的核心。 事件让我们知道了更多的用户行为信息和属性,哪位用户在什么时间,在哪个场景以什么样的方式做了什么事。 事件分析适用的场景广,并且灵活性比较高,在日常的工作中根据上报的事件数据构建北极星指标、其他指标体系和日常产品运营数据观察和分析中最为常用。

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    产品经理的数据分析能力

    刚做完给新入职的产品新人关于数据分析的培训,培训的内容主要是一些分析工具的使用上,目的是为了让这些新人能够尽快的开始看一些产品相关的数据。 回忆起这些年自己的工作经历,始终在数据路线上游走。 直到近两年,开始自己作为业务人员和产品经理分析自己的数据。可以说,是完整地走完了整个从技术到业务的进化历程。 在我看来,产品的工作可以分为两类,一类是基于数据分析的结果进行的产品优化,这一类自然是数据驱动的。比如搜索产品,从日志中发现bad case,不断地优化搜索逻辑就是一个例子。 数据分析并不能说是产品经理的核心工作,产品经理的大部分精力还是应该集中在产品的方向、规划、设计以及项目的推进上。 保持一定的数据敏感度,有明确的分析目的,再加上一些方法保证较高的效率,对于产品经理而言就足够了。

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    产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

    当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做大数据量处理,还是用SPSS。 今天继续分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图: 数据视图: ? 变量视图 ? 最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏数据,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。 ? 数据分组后的变量视图 ? 原文链接:http://www.36dsj.com/?p=4850

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    产品经理职责:如何对产品进行数据分析

    2、Visit 浏览行为在网页类产品分析中是极为关键的,直接关系到这一页的所有功能被触发的可能性,最简单的用法就是可以分析某一个功能放在这一页的话有多大的可能被看到。 分析action前,也同样需要知道怎样算一次行为,这个行为是以什么样的标准记录到你可以查看到的数据表中的。 5、Source 来源反应了给当前页面带量的源头,同样是分析如果影响你当前页访问和用户量的关键数据。 6、Visitor/User 人数这个是任何平台的任何产品都最核心的数据,功能的用户数关系着这个功能会影响多少人,结合visit和action来看就会更加有意思,你可以获得你的用户活跃程度、主动操作程度等信息 这个地方我不太确定专业的叫法是什么,于是编了个名字,总之就是将你的数据可视化后,就能看到随着时间的变化数据会呈现一条有趣的曲线,这条曲线能非常清楚明白的看出一些特征。

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    产品经理日常数据分析工作

    在这篇文章中,我们将对产品数据分析日常工作进行剖析,从数据采集到产品分析框架的梳理,进而介绍如何通过数据产品及运营进行反哺。 ? 这也是数据分析同学需要参与到业务数据沉淀需求讨论中的原因。 产品分析:搭建合适的产品分析框架,实现分析指标的可视化监控 产品功能的每次迭代优化,都期望能够对核心指标产生积极影响。 数据反哺:数据来源于产品,应用于产品 效果评估之后还有一个重要的一个环节,那就是推动分析结果的落地,没有落地的分析结果都是无用的分析。 功能未达预期的功能时,数据分析产品同学的后盾,数据将反哺产品优化迭代 朋友圈原生页广告,用户需要通过二跳才能到达枫页落地页(微信广告的限制)。 写在最后 回顾近半年产品数据分析的工作,其中有迷茫,也有成长。正如之前一个资深数据分析师所说的,数据分析师的高光时刻,就是自己提出的策略被采纳并且产生了良好效果的时候。

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    基于数据分析产品思维模式

    坦白讲,我对“数据分析”的概念知之甚少,仅有的那点理解:统计数据分析数据,大数据(Big Data)。 正文 如何对产品进行数据分析呢?或者说对我这样的一个数据分析小白来讲,该从何入手数据分析呢? 事实上,数据分析的原因大概如下几点: 1、评估产品机会:产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。 4、预测优化产品数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态,即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。 如果事事都依靠别人,那么产品经理就瞬间失去价值了... 4、分析方法:有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值,精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。 数据分析可以有效的制衡产品经理本身的那种内在妄想,通过数据分析能帮助我们找到更加合适的产品和市场,甚至说缔造出一个更加可持续、可复制、持续在增长的商业模式。 内容来源:简书

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    数据产品指标波动归因分析设计思路

    7.业务变化,产品调整带来的统计逻辑的变更,例如App新版本上线后,流量入口的统计埋点方式发生的变化,业务产品未及时通知数据团队,统计逻辑变更不及时,导致数据波动。 二、什么样的数据波动才是异常? 因此,在数据产品设计时,需要对业务需求进行调研分析,确定指标异常的判断标准。 三、数据产品异常归因分析设计思路 1.数据质量保证 数据波动时,很多业务第一反应是“数据准不准”,尤其是当数据质量问题比较频繁时,会降低业务对数据产品的信任度。 数据质量可以说是数据产品的生命线,没数据时,业务可以基于经验等多方考虑去决策,但如果数据质量有问题给业务带来错误的决策引导,那就是好心办坏事了。 四、小结 指标波动是数据工作中最常见的问题,高效的异常波动的归因分析流程主要从以下几个方面逐步完善: 建立完善的数据质量监控体系,才有足够的自信,确认不是数据问题 利用基尼系数分析或其他分析方法,产品化影响波动的关键维度以及影响率

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    数据分析产品促销价值分析和评估

    下面以一家电商平台的数据为例,目前能够使用的数据:有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据: ? 最终得到下图,这是一个产品及流水利润的多维数据散点图,图中每个点代表一个产品,横轴为销售流水利润,纵轴为关联流水净利润字段。圆的大小代表销售金额,颜色代表销售利润情况,红色方向为负值。 ? 总体的数据至少可以说明,折扣越低未必带来越好的效果。假如商家调整销售策略,改变商品组合,使得整体向第一象限移动,那就通常表示整理盈利状况上扬。 ? Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的数据清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做数据分析必备的工具。 下面是即将在我的小密圈里分享的120个Excel商业数据分析实战案例目录,欢迎看我个人资料联系我: ?

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    BBSSDK 产品分析

    产品介绍 BBSSDK主要是将论坛的一些文章,版块,帖子,评论等内容,整合到App,可以实现用户便捷获取信息,浏览阅读,该移动数据方案,也可以自动同步Discuz服务端数据,且不限制存储空间和流量 └───Login&Register // 登录注册页面图片资源 • BBSSDK 可以实现自定义接口,在获取帖子列表接口中,用户可以将传入的版块id参数设置为唯一的,则请求出的数据信息就只有一种版块数据 ,此外,用户也可以设置selectType参数为唯一值,则数据展示也会值显示用户指定的列表信息。 • 由于BBSSDK的UI是开源的,用户可以在原有UI界面的基础上进行布局设置,例如个人中心部分,用户可以值使用我们BBSSDK的用户信息,而界面可以添加其他信息,将BBSSDK中的数据作为一个单独项展示 • 在BBSSDK中,也可以自定义版块,由于BBSSDK中数据完全可以有后台来配置模块部分,故用户可以自己设定自己产品论坛中拥有的模块,并可以按照BBSSDK中的展示,给用户置顶版块的权限

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    干货 : 聚焦于用户行为分析数据产品

    我想可能是因为,数据分析产品无外乎按几个层次进行进化:1. 告诉你发生了什么(反映现实)?2. 告诉你为什么发生(分析原因)?3. 告诉你这些发生是否正常(评价体系)?4. 告诉你接下来会发生什么? 接下来的数据产品研究,主要是集中在这个环节中的用户行为分析产品。 2. 要对现状进行分析和挖掘: 有的时候,现状能够直接告诉你发生了什么事情,是什么原因。 改善环节也可以做数据产品,只是非传统意义上的报表型数据产品,而是数据驱动的系统,比如可以把前两个环节沉淀的数据回流到业务系统中,做一些机制触发,比如CRM平台,当某个用户被判断属于环节一中的某个用户群体后 也可以事后评估,方案已经正式发布,那么可继续使用环节一中的数据产品对用户之后的行为做还原,并和发布前的版本做对比分析。 以上四大环节,都有众多数据产品涵盖,但是一口气吃不成胖子,目前还是聚焦于环节一之用户行为研究吧, 先给出我有兴趣的网站,最后我会找机会围绕用户行为研究横向做个贯通评测和分析

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    数据产品的竞品分析怎么做?

    竞品分析究竟什么时候、以什么样的频次去做呢? 竞品找不到,数据产品一般面向企业内部用户,因数据安全、商业机密等因素,内部产品资料很少对外共享。 的确,如果刚入行数据产品工作不久,可能都不知道自己所做的产品模块目前有哪些竞品,竞品分析无从下手。 这三个经典的分析模型,希望你可以掌握。 产品认知画布 C端产品商业模式决定产品调性,常用商业画布梳理产品竞争形势,而数据产品,一般是基于产品功能或流程解决数据化运营过程的效率、成本问题。 应用到数据产品的竞品分析时,主要是针对产品认知画布或者用户体验要素分析法梳理的各个分析维度的内容,进行竞品之间、竞品与自身产品之间的对比,找出产品优势、劣势。 三、总结:数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多,本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧,除了讲到的五个步骤三个方法外,还有几点建议,希望对你未来的数据产品工作有所帮助: 四要: 要养成定期做竞品分析的习惯

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    什么是产品分析

    产品分析是应用于数据的收集、分析和可视化的术语。作为产品经理,需要善于分析和利用数据,不仅对我们当前的产品有益,而且对整个职业生涯有益。” 01 产品分析的重要性 通过做出数据驱动的决策,可以改进产品功能和用户体验。 当公司专注于数据并使用它来做出决策时,可以与用户及客户建立更好的关系。 而我们需要从一开始的产品分析就融入数据,使用数据分析工具并提出正确的问题,这是一个长期的实践。会影响我们的产品决策并引导我们取得长期的胜利。 在数据上投资你的时间,让自己更快速的成为一个驱动的产品经理。 03 产品分析工具 在我们的实际工作中,有大量的数据分析平台提供类似的功能进行产品分析,比较常见的如下。 04 如何提出正确的问题 产品分析是一个强大的工具,但是不完全帮助我们完成工作。我们需要学习如何正确使用分析工具以及如何提出正确的问题。 在数据科学中,提出问题的关键因素是定义正确问题的陈述。

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    金融科技&大数据产品推荐:Stratifyd大数据智能分析平台

    产品投递 1、产品名称 Stratifyd大数据分析平台 2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 ? 4、应用场景/人群 在金融行业,产品的应用包括企业决策者、市场人员、运营人员、产品人客服人员、数据分析师等。应用场景如下: ? 提炼和智能分析,大量减少数据分析组逐一整理数据的时间,将更多时间用在驱动决策上。 银行需要快速定位客户对金融产品和服务集中咨询的领域如货币市场,储蓄卡,账单支付,电汇转账等。 银行在Stratifyd大数据平台上研究客户数据分析客户是怎样的人,会使用什么类型的产品,有怎样的人口统计特征,之后找到可以改进自己的商业战略、产品开发、运营和营销的方法,实现业务的良性发展。 Stratifyd协助金融企业了解客户对产品的意见、建议并形成多维度的数据分析供金融企业进行改进。

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    Excel数据分析案例:用Excel的STATIS方法做产品感官数据分析

    案例数据来自冰沙产品实验,24名受试者(小组成员)品尝了8种冰沙,然后放在桌布上。收集成员和产品的坐标以进行分析。如果小组成员认为两种产品相似,则将后者封闭在桌布上,以使它们具有相似的坐标。 下面来解读STATIS分析的结果: 下图代表二维图上的观察结果,以确定邻近度。

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    产品发展史,看可视化分析数据产品的边界

    数据化管理的过程中,数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效,用数据产品赋能数据决策。 决策方向的数据产品在发展过程中出现了定制化的数据分析平台、用户行为分析系统、BI产品等多种产品形态,这些产品各自的定位,以及相互之间的边界是什么呢? 二、数据产品定位与边界分析 1.定制化开发数据平台 定制化的数据可视化页面是最早的数据产品的雏形,将数据查看、获取、分析的过程产品化,用户直接基于产品页面进行交互式的分析。 按照产品经理、分析师看App版本数据、流量入口及转化漏斗数据等指标及分析维度的需求,形成数据可视产品解决方案。 定制化开发的数据平台,旨在将数据分析思路产品化,数据指标与分析维度可视化,让用户基于产品进行交互式分析

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    数据科学实战:保险产品交叉销售预测分析

    CDA数据分析师 出品 作者:真达、Mika,数据:真达 今天的内容是一期Python实战训练,我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。 测试数据包含127037笔客户资料;字段个数与训练数据相同,目标字段没有值。字段的定义可参考下文。 ? 下面我们开始吧! 03 数据读入和预览 首先开始数据读入和预览。 下面,我们基于训练数据集进行探索性数据分析。 描述性分析 首先对数据集中数值型属性进行描述性统计分析。 通过描述性分析后,可以得到以下结论。

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    增长产品中,量化数据分析的几个方法

    增长为什么要做量化 做增长产品数据分析,和其他的数据分析,个人认为最大的特色在于量化,为什么要做量化? (本文重点讲述AB实验,对于1+1≠2话题,详细请看本人的文章《数据分析中,为什么1+1不等于2?》) ,贯穿层不能够完全没有策略,那么采用去年或上个季度的策略,代表着基准值,从而量化新一个周期的增量贡献 详细可参看《浅谈AB Test实验设计和数据分析(二)——层域模型的设计》 ,https://mp.weixin.qq.com AB实验固然好,但是有的时候,因为各种各样的原因,特殊时期,没有AB实验,产品上线了。上线后,数据分析师依然有职责量化出贡献,以我负责业务为例,2020的微视集令牌活动,如何量化贡献? 同时简化分组也有利于解决过拟合问题 对于部分分组,仍存在较强的幸存者偏差,做特殊标注(这样至少可以量化得到范围) 将各个分组的贡献相加,得到量化贡献范围(说明,虽结果不准确,但有一定的范围,也可以供部门决策,数据分析的很重要作用就是辅助决策

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    一个数据分析小白,要如何对产品进行分析

    事实上,数据分析的原因大概如下几点: 1.评估产品机会 产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。 4.预测优化产品 数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态,即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。 集成开发数据分析系统——将所需的数据指标以技术手段直接设计成产品功能,可以定期定量地直接生成导出BI报表。 手动数据加工——面对元数据而不是现成的结论性数据产品经理只能亲自操刀借助EXCEL各种函数。面对海量数据,心态很重要! 委托分析机构——有钱、任性、够叼,请人分析。 如果事事都依靠别人,那么产品经理就瞬间失去价值了... 4、分析方法 有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值,精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。

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