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“不要为了分析而分析”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？ 看到这个标题，应该很多人都会说，两个都重要呀。确实，数据分析可以作为一个整体的名词，可以代表一种职业，也可以表示一种行为。但如果将二者拆分
大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
数据工作中有一类非常重要的角色，那就是数据分析师。为什么这个角色这么重要呢？因为要是没有这个角色，不管一个企业中的数据管理做得有多么好都没用，都无法带来实际的价值。这些数据就像是藏在海底的石油，而数据分析师就是开采海底石油的油井设备。要想让石油用于汽车轮船，需要通过这些设备先将海底的石油抽取出来，经过加工处理，提纯。
疫情，就像是我们心中的梦魇，让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活，我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期，疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间，绝大多数行业的发展都不景气，有的人遭遇了裁员与失业，有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近，我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》，学习体验非常不错。借此机会，真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的，主打名企项目实战
互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致
导读：数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？本文是对于数据分析的实践与总结。
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。 一、建设的出发点 满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级： 1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售
数据运营是做什么的？个人的理解是：制订产品目标，创建数据上报通道和规则流程，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来数据走势做出预测，为产品决策提供依据，在产品策划与运营中融入数据的应用。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知识，
导语｜数据分析能力是各族同学都应具备的能力，无论是向老板汇报还是优化产品，好的数据分析无疑大大提高效率，本文将介绍数据分析的全流程，以及一份好的数据分析报告应该如何撰写。
如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知
因为产品数据是在产品上线后收集到的，所以为了之后能够得到一系列全面合理的数据，需提前做好数据的规划，明确每一个数据所能产生的价值。 不同的分析目的，所需要的KPI数据不一样 对于产品经理来说，一般有三个场景中的数据应用： 1.每日观测的产品运行数据； 2.为了验证某个想法而做的产品实验数据，如A/B测试； 3.发布某个功能后的反馈数据。 不同的产品类型，所需要关注的KPI数据不一样 1.基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等； 2.社交产品：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、次月、3月）等；
数据统计是每个电商商家端后台的必备功能模块之一，作为产品经理，如何规划和设计相关的数据产品呢？本文主要结合某电商后台的案例，分享B端产品数据中心的设计思路。
业务指标分析是企业运营中不可或缺的一环，通过对各项关键指标的深入剖析，我们能够更好地了解企业的运营状况，发现潜在问题，进而制定相应的策略来优化业务流程、提升经营效率。
对于管控一条线或掌握一个模块的产品经理，一旦你提的需求并不准确，做的调研不够全面，对竞品功能研究不够透彻 ，在产品的更新迭代中没有足够数据去支撑决策，最后产品功能上线效果不理想......上面的任何一点，都可能成为产品经理承担责任的理由，最终的结果可能就是这样：
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。 下面一张图，是本文的精华概括，后面一一展开与大家探讨。 ◆ ◆ ◆ 数据基础平台 基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。 很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报
注：在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。 本文将企业大数
早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍，但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。 YES!立体式分析 立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的，因此要立体性对于数据进行深层次整理分析，才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。 YES!明确适用性 要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析
3.信息流广告，按点击次数付费或按投放的实际效果付费 CPD（按APP下载次数付费往往在推荐新产品的时候使用） CPI（按照APP激活数付费） CPS（按照购买的用户数或者销售额付费）
数据分析是产品经理应该掌握的一项基本技能。通过观测和分析数据能够发现用户真实的需求，以数据驱动产品方案策划的模式是当前行业最普遍的一种策划思路。但是现状却并不乐观，有的产品经理不了解数据的价值而对数据
作者：兰军 迅雷产品总监，原腾讯、YY语音高级产品经理。“在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。” 推荐关注兰军公众号：BLUES【公众号ID：bluemidou】 本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如今，数据分析俨然已成为一种基础工作，无论是哪个行业，做哪个方向的研究，都离不开数据分析！ 学好数据分析，不仅可以帮助企业更好地开展业务，也可以助你在工作中脱颖而出，让科研成果得到更好地呈现！ 所以，本期书单就和大家分享10本今年出版的数据分析好书，希望可以帮助你有效地利用数据分析，让数据更好地展示给大家！ ---- 01 ▊《更好的数据可视化指南》 [美] Jonathan Schwabish 著 易炜 译 1本全面而专业的数据可视化宝典 5
image.png 数据是一个产品每天都要盯着的东西，虽说数字也会撒谎，但是在产品设计中数据，常常作为辅助设计决策和与研发沟通的必不可少的东西之一。 1. 移动产品经理需要跟踪app的哪些数据？ 在做数据分析之前，对移动产品人员来说，首先要了解在移动互联网领域，我们需要关注那些数据呢？ 讨论发现，不同的产品关注的数据数据分为：基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。 基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户 社交：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、月、次月、3月） 电商：淘宝指数、网
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
注：本文的主要内容是在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。
如图的树状逻辑相信大家已经见过许多回了。一般说明逻辑树的分叉时，都会提到“分解”和“汇总”的概念。
最近得空整理了一份关于零售数据分析与运用的资料，包括了基本的知识讲解、知识点案例，以及各种好玩的落地实操资料，具体的资料：
组织认识到数据可以成为强大的业务资产，并正在投资数据分析以提供这种有价值的工具。据考证， 今天超过 95% 的组织将数据计划纳入其业务战略。然而，大多数企业在有效和高效地使用数据方面犹豫不决。描述性分析是最常见的数据分析类型，精明的企业使用它来帮助找出数据核心的“内容”。
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
笔者之前就看到过增强分析这个概念，只不过没有特意留意，最近也是在总结一些手边工作，通过观察了一些技术部门关于数据分析产品的设计思路，笔者觉得增强分析这个概念背后的趋势，确实是现在很多数据分析类产品的趋势。
大家都知道，BI可以在分析客户行为，对比竞品数据，预测新的增长点等很多方面来帮助企业，但这一切都必须基于对数据的理解。可以说BI的核心就是数据决策，交互式数据可视化作为BI的核心体验，应用场景非常广泛。
本基于大数据存储实现互联网电子商城网站及数据分析系统，系统主要采用java，hbase，springboot，mysql，mybatis，商品推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网商品实现针对用户购买推荐，
数据虽然客观，有时也是会骗人的。在与数据打交道的过程中，我们可能经常会犯一些错误，导致分析的结论出现较大的偏颇。因此，在做数据分析时，我们需要警惕这5个常见误区。 产品数据是产品经理量化产品的重要方面
年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司，在不同的团队，数据分析师的职责，作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发，总结一下数据分析师工作的内容，要求，工具，技能等多个方面。由于经历尚欠，文章内容难免疏漏，请多多包涵。也欢迎交流。
什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的目的是什么？ 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ 1、困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析的学习
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ ◆ ◆ ◆ 困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析
当今大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下，数据是新的原油。而即使获得相同的原油，但是不同的企业由于技术的差异，能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说，大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等，这些主要还是以分析应用的场景为主，除此之外，大数据还可以借助AI的能力，把价值更加极致地发挥出来。
导读：当你将数据运用纳入到日常工作中时，你会发现，除了解数据外，你还需了解数据收集涉及的不同角色，了解组织中以不同方法进行数据工作的人有哪些。
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识，表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备，可以说“万事俱备，欠东风”，而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天，前面我们介绍了如何用Tableau获取数据？，今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会：
“互联网人口红利的时代慢慢消失，流量进入存量市场，好产品和服务是1，运营是不断在1后面加0，是变成100还是1亿，都取决于运营做得好不好，对于产品来说基于数字化实现运营是互联网时代和智能时代所需要。数字化运营对各行各业都产生巨大的影响，加速传统的营销运营、客户运营、渠道运营等多方面的变革。而在疫情的笼罩下，产品积极拥抱数字化、智能化，将线下线上打通，对销售过程进行跟踪、预测，通过数字化提升运营效能。”
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了，但是并没有做数据分析。所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据，得出一些有用的结论！
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