大資料分析思路的4點心得
大資料分析
能力對於一名產品經理來說是最基本的能力。 在面試的過程中，社招會有面試官會問你以往你負責的產品的相關資料，如何看待這些資料，如何通過這些資料來做接下來的產品優化;校招的面試官可能會問小夥伴們關於分析資料的思維;在產品經理的日常工作當中，要時長盯著資料的報表來分析產品的健康程度。本文不再對一些基本的資料定義再做描述，而是從分析的思路總結了一些心得，歡迎各位一起來討論。
1.看資料的緯度
2.什麼才是好的資料指標?
在做資料分析的過程中，我們需要了解什麼樣的資料才是好資料，如果單純地去看乙個資料是沒有太大意義的，資料本身也具有相應的欺騙性，比如從運營同學那得到了日新增使用者數1w，那麼單純看這個資料沒有什麼意義，我們可以說這個資料很好，因為看上去很大，但是你可能沒有看到同期的資料，有可能昨天的資料達到了2w。 第一，好的資料一定是首先最好是以比率的形式存在的，不要絕對數，要相對資料。 比如上面的那個資料我們換成增長率，換成環比這個資料，我們就可以進一步的了解到這個資料的好壞。 第二，就是通過對比來判斷資料的好壞。 我們將資料的日增長量做成乙個折線圖，從折線圖我們就能看出這個資料是在高點還是在低點。通過對比，我們就會得知這個資料所處的位置是什麼樣的。另外，通過對比不同的渠道，對比不同的版本，對比不同的使用者群等不同緯度的資料，都可以從側面反映出這個資料的真實情況。 第三，資料不是一成不變的情況，要動態的去看資料。 單純只看乙個點的資料情況是沒有意義的，我們要在資料中加入時間的緯度。引入一段單位的時間去看待資料整體的變化趨勢，這樣才能更為客觀的判斷產品的健康程度。
3.發現資料異常後將從幾個緯度去分析?
4.不同階段制定的關鍵指標應該隨著產品的階段性變化發生變化的
在做資料分析的之前，需要我們對我們分析的目標進行確認，每個階段的目標也存在著不同的目標，是為了增強使用者粘性，還是為了提公升營收，或者是為了提高病毒傳播係數。 比如在對渠道的判斷中，不能只關心拉過來的新使用者量，最重要的是我們要關心這些新拉過來的使用者對產品的關鍵指標的影響，比如在社群產品，相比新進使用者的數量更應該關心這些使用者的活躍度，發布帖子的數量，點讚的數量等關鍵指標。換句話說更應該關注的是漏斗模型最下方的那個量，關注轉化率的最底層的那個資料。
關於資料分析思路的4點心得
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