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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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2023-10-17
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