本期干货铺内容大纲：
一、产品经理为什么要会数据分析？【干货x3】
二、产品新人应该了解哪些数据分析入门知识？【干货x3】
三、从小白到大神——产品经理究竟如何做数据分析？
1、基础指南【干货x4】
2、进阶必看【干货x5】
四、最后来学习两个案例吧~【干货x2】
大家都知道，企业招聘对产品经理岗位要求的要求能力有很多。如果我们按照硬技能和软技能进行分类，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）：数据分析能力、文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等。
那么，今天，我们来讨论产品经理的非常重要的一个硬技能——数据分析能力。
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。
提到数据分析，可能大家会有疑问，我是产品经理，又不是数据分析师，要会数据分析干嘛！其实这种想法不无道理。如果你在一家大公司，岗位弃权，这份工作大可以由数据分析师去做，你只需要会看就可以。但在一般的中小型创业公司中，很有可能没有数据分析师这个岗位，那么数据分析的角色自然就到了pm这边，你能说你不会分析么？当然不能。
那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？不懂数据分析应该如何入门？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？
本期壹佰干货铺，帮你解决这些问题！
一、产品经理为什么要会数据分析？
产品经理所做的数据分析，并不是从一堆原始数据里面扑拉出一堆数字，然后进行统计、分析。而更多的是在已经做好的数据上对数据与产品的关系上进行分析。可以说这也是产品经理必须要掌握的技能。
全文猛戳>>>论数据分析对产品经理的重要性
见过数据分析做的比较好的公司，一个是bi经理是产品经理出身，懂业务、懂产品、懂运营，所以他带队做的分析项目自然贴合业务需求。还有一个是公司将数据化运营提升到了很高的高度，培养公司业务具有数据意识，了解数据分析的思路，认同数据分析的价值，知道如何利用分析结果。
可以是数据分析师向业务多走一步，也可以是业务人员向数据多走一步，使得两方面有一定的重叠，做好这个衔接，数据分析可能就会更有用。嗯，你们迈出的这一小步，就是你们公司的一大步。
全文猛戳>>>产品经理费那么大劲做的数据分析，有用吗？
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产品的优缺点，甚至方向的正确与否。因此，数据分析，就是产品迭代时的眼镜和耳朵，产品经理也是通过数据分析，来说服开发做功能，说服老板投入资源。
全文猛戳>>>>>>数据分析---产品经理的另一项硬技能
二、产品新人应该了解哪些数据分析入门知识？
产品经理想要在日常工作中学习数据分析，提高数据分析能力，首先就要要建立数据分析的知识体系和方法论。
做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。
明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。
全文猛戳>>>你应该了解的数据分析入门知识（上）你应该了解的数据分析入门知识（下）
产品数据分析，需要查看哪些指标？全文都是干货，请收好。
全文猛戳>>>产品数据分析基本概念整理
随着产品经理这个岗位的越来越完善，对产品经理的能力要求也越来越高。作为产品经理不懂点数据分析，怎么说服开发做功能？怎么说服老板给资源？
全文猛戳>>>产品经理怎么培养数据分析能力
三、从小白到大神——产品经理究竟如何做数据分析？
1、基础指南
有人说，老板要看数据；也有人说，VC投资需要；也有人说，公司运营需要... 产生数据需求的原因有很多，我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。（我能这样想，大概是因为我是个乐观的孩子吧？）
全文猛戳>>>一个数据分析小白，要如何对产品进行分析？
产品经理到底该关注哪些数据呢？小产品如何运用A/B测试？产品经理该如何学习数据分析呢？希望本文对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。
全文猛戳>>>产品经理学习数据分析，可以先看看这些建议
数据分析是作为产品经理的重要工作，尤其是跟专业的搜索、商业产品经理，每天都会接触大量的数据，数据处理已经成为产品经理求职网的重要内容，下面为大家说说如何针对产品进行有效数据分析。
全文猛戳>>>产品经理职责：如何对产品进行数据分析？
这是一篇方法论。是的，没有实际案例。
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？
全文猛戳>>>做数据分析时，你的方法论是什么？
2、进阶必看
APP数据分析有意义吗？当然！数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。
设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作用产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。
事实上，APP数据分析并没有那么神圣，而一般常用的数据指标也都不难掌握。
全文猛戳>>>如何轻松搞定APP数据分析？
在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。
全文猛戳>>>产品经理必会的五大数据分析模型
产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。
全文猛戳>>>一个优秀的产品经理该如何做好数据分析？
除去战略、经营等导致企业死亡的情况，数据分析的「深度不够」也是让产品铩羽的重要原因——大多数企业构建的数据分析平台仅仅能看一些统计指标——而这并不足以指导产品改进，并使之走向成功！
全文猛戳>>>用户行为数据分析有哪三个层次？
大数据分析也好，智能分析也好，各个机构最终的目的都是从数据中获得见解，用这些见解更好的指导业务。近日Cloudmeter的CEO Mike Dickey分享了使用大数据分析用户体验、行为及需求的10条途径。
全文猛戳>>>有效数据分析的10个途径，让你更了解用户体验、行为及需求
四、最后来学习两个案例吧~
1、以一款假想的「视频分享社区」产品为例
全文猛戳>>>干货｜为什么数据分析无法让产品成功？
2、企查查APP
全文猛戳>>>产品数据分析实践案例[APP]