一、认识数据

数据的客观性：数据是量化事物的手段，投射到不同的人身上又会导致解读的结论偏差，因此我能需要“求证”地分析第三方网站提供的调研数据(网站改版案例)。

大量的数据如何为我们所用呢。大概包含以下几点：明确问题本质;了解产品业务;大量深入的产品实践。

培养数据智慧：好的产品经理需要学会控制自己的思维，感性的发散，理性的聚焦需要同时具备。基本是靠反复的练习和大量的数据阅历练成的吧。

数据分析当中的“误区”：

a.忽略沉默用户

b.用户迫切需要的需求≠产品核心需求

c.过分依赖数据会限制产品经理的灵感

d.错判因果关系和相关关系

e.警惕表达数据的技巧(控制折线图纵坐标范围混淆结论)

f.不要妄谈大数据(大数据特征——要用全部数据、注重相关关系、全新的计算方法)

二、学习数据分析要注意哪些？

1、学习如何提出数据统计需求

提出数据需求的过程，是一个“界定产品目的和目标，根据目标提出假设、预判产品效果”的过程，要求对功能目标、功能预期效果有完整且清晰的掌握。一个完整的数据需求包含功能设计方案、功能目的和目标、功能上线后需要跟踪的数据指标及指标精确定义。

2、学习如何解读数据

对数据保持敏感，并能通过逻辑推理，进一步提出好的追问和假设，然后再通过数据或者其他手段来验证。分清楚因果关系和相关关系，提出好的追问假设，在不同的维度拆分数据。

三、分析数据

对比分析：横向对比，纵向对比(保证对比指标之外其他因素尽可能保持一致，比如通常在做新旧版本分析的时候会尽量选择两个版本发布初期的新用户)

趋势分析：整体趋势、周期变化、极值点

象限分析：渠道评估和优化(质量–数量)

四、利用数据

需求分析阶段：对用户层面的需求，通过数据去伪存真。对公司层面的需求，通过数据验证并提供证据。

产品设计阶段：设计前——发现问题，设计中——辅助决策，判断思路(A/B test)，设计后——验证方案(对比核心指标)。

通过以上的介绍，希望给大家一些对于大数据的基本认识，也希望大家一同关注大数据发展，共同分享大数据带来的惊喜。如果您还存在疑惑或是想要了解更多，欢迎关注西线学院。