一周时间整理——「数据分析」，一篇足够！
数据分析作用是什么拿数据说话已经成为当今汇报最权威的手段，说什么，做什么，要让人信服，拿数据说话。互联网企业：强调自己的数据驱动决策；传统企业：战略就是数字化转型。数据分析用处：1量化IT投资成效，数据驱动决策。比如，产品经理如何评估优先级，数据来说话;决策者如何进行资源调配，数据体现。再比如，产品经理A和产品经理B同时启动了项目，IT资源投到谁的项目上，看谁的ROI更高，就会获得这个资源。2通过数据分析验证产品成效参照国内竞品调研和产品交互设计师自以为的产品目标：给用户传递安全感——通过增加底部“确认支付”按钮来实现。但是交易跌了3个点左右。为什么呢？因为数据显示可以说明支付需要用户冲动型消费，不需要用户那么理性思考。用AB test 测功能，用数据来验证功能成效是最有说服力的手段。
3通过数据分析洞察用户用户研究是产品经理必须要去做的一件事，懂用户，挖痛点，给方案。用户研究常用的方法除了用户访谈、调查问卷等定性研究外。从已存数据中发现用户的行为偏好，建立数据与用户画像之间的关联，针对不同人群需求或者痛点给出合理的产品解决方案。比如从历史订单数据中，挖掘新老用户购买商品的偏好，可以针对新老用户群体做个性化的商品推荐，对用户历史行为数据收集越详细，越是能够了解用户，为用户做出合理的产品设计。从过去已存数据中挖掘用户行为偏好或者痛点，是产品设计的第一步。
谁（用户数据）做了什么（行为数据）结果如何（业务数据）？用户数据：用户本身的特性，如用户画像，使用你产品的用户男性多还是女性多，年龄多大等。行为数据：指用户使用产品在页面上的各种点击行为，在页面上停留时长等。业务数据：指用户行为之后，实际产生的结果，业务数据会落库业务数据表。用户数据和行为数据通常可以从第三方数据工具，如友盟、Google Analytics 直接获取，业务数据一般要内部建设。数据分析的框架在整个数据分析的框架中，分为五大层次，依次是：数据生成、获取数据、数据建模、数据分析和数据应用。1数据生成2获取数据通常使用第三方工具如ETL将业务系统的数据经过抽取（Extract）、清洗转换（Transform）
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