最近几年，大数据、增长黑客等概念在互联网行业广泛传播，数据分析的思维越来深入人心，作为互联网最前沿的产品经理们，接触了很多的产品数据、用户数据，如何把数据更好的利用起来，为业务赋能，成为了大家热烈讨论的问题。

数据分析的目的

不管哪种数据分析，都不仅仅是最后输出一份带图表的报告，不是为了分析而分析，最终的目的是帮助分析者发现问题，不断优化产品，驱动用户增长，这就需要我们在一开始明确分析的目的。

在很多产品经理刚起步时，并不清楚通过数据可以分析得出什么样的结果，这就需要最开始的时候先掌握一些基本方法和关键指标，通过常用方法锻炼分析思维。

02

数据分析的基本方法

这里简单介绍几种方法的概念，根据大家所处行业的不同，可以选择适合的深入学习，后面小草莓也会专门根据案例帮大家梳理这些数据分析方法的使用。

一、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。

二、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

三、关联分析法

关联分析法是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。

四、指标分析法

在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，是指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。

五、对比分析法

对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。

03

关键指标

不同商业模式下关注的关键指标有所不同，以下总结《精益数据分析》中讲到的部分商业模式需要关注的指标及含义给大家

数据收集

1、内部数据统计

企业内部常用的工具为excel及各类数据库，用来存放统计各类数据，进行进一步分析

2、网络营销类数据

产品推广往往需要对接多种搜索推广渠道，包括百度搜索推广、搜狗搜索推广等。

3、数据统计类

百度统计：可以监测所有网页行为，包括每日访客量，实时访客数，历史访客数据，用户来源分析，搜索词分析以及其他更多统计数据。

友盟：统计软件用户数据，包括新增用户、活跃用户、不同版本数据，用户留存与用户参与度等。

4、用户分析类

金数据：针对用户的调研问卷类数据，可以通过金数据进行统计

美洽：可以收集在官网上进行的用户询价、产品咨询等数据

05

数据分析报告

数据收集后，需要对数据进行整理分析，把基础数据利用分析方法，得出对应指标的变化等，成为数据分析者的基本功，这里选取一个我常用的数据分析工具，比起其他国内外的可视化工具操作比较简单，适合个人使用，能满足大部分需求。

数据分析的过程：

1、对接数据源

在BDP内通过拖拽即可完成多表关联、追加合并等操作，轻松实现数据清洗、处理，当然，如果想要扎根数据分析行业，函数、SQL也还是要掌握滴～

3、可视化报告

根据需要可以拖拽生成可视化图表，包括常用到的桑基图、漏斗图、词云、行政地图、经纬度地图、轨迹地图等等，之后也会和大家详细分享不同的指标和分析方法该如何选取最合适图表类型哟～