产品经理要了解的数据分析

之前的文章提到过，产品经理要了解的产品的第一件事是，为什么要设计这个产品，这个产品将为用户解决哪些痛点。可这些问题如何得到呢？后续的产品如何推广、如何获客、如何获利……这些所有的问题都要有数据为依据，不能空谈。科学的贡献者，不是第一个提出者，而是可以用实际数据论证的人。正如日心说，第一个提出者是哥白尼，但只是他的想法。而之后伽利略用它的望远镜用实验和观测证实了这一个假想。而之后的第谷和他学生开普勒优化了伽利略的轨道模型。让伽利略的认证更精准，更完美，更极致。只有这样严密的论证，才得以之后我们在地理课本上写的那么详细的信息。在产品里也是这样，不能只是提议、提问、提出……而要有“望远镜”“真实实验”来证明，这个决定是有依据的、是正确的。产品里的“证据”就是产品数据，对数据分析，也是产品经理需要了解的知识。在设计产品前期要提前加入埋点，产品后续的改版，用真实数据推出用户喜好，做出更适合自己产品用户的产品。

今天从产品数据来源，到**来为大家分享。

数据来源

产品设计前，我们要面临的产品目的、用户痛点的分析，而这些数据要从产品竞品、行业分析报告、网络公开数据里找可用数据。有了自己产品后，数据来源最直接的方法就是产品的用户反馈、产品收集来的数据。后者是主要的数据来源，这也是更好优化产品的主要依据。

数据来源

数据分析指标

现在看看我们都要收集什么数据。首先是UV、PV、IP、PR，这些基础的点击量，外加各种活跃度指标：MAU,WAU,DAU,PCU,ACU，然后还要了解用户的停留时长、跳出率、退出率、转化率、重新购买率、流失|留存率。

数据分析基础指标

数据分析工具

推荐几款数据分析的可视化工具。人靠衣服马靠鞍，数据打扮漂亮了，才更容易说的他人。第一个是，简单易上手的Tableau，但是是收费的。第二个是R语言，简单代码可实现数据可视化。有强大的社区和组件库。第三个染色效果超棒的Gephi，对探索性数据分析、链接分析、社交网络分析、生物网络分析有超好适用性，包括制表、绘图、图上的数据处理。第四个是可造性超强的D3（Data-Driven Documents）酷炫的效果，绚丽的交互，更适合商务上使用，给你们公司董事长工作时秀下，产品所得到的超酷数据，但是你要有java基础。