从分析数据结果，如何辨别产品的优化方向？

有哪些具体建议和良好的学习资源(电商)可以提高产品的数据分析能力？数据分析是一种非常非常重要的大而复杂的能力！首先，我们应该学会阅读数据，然后总结和分析数据的能力。最后，我们可以从分析数据结果中识别产品的优化方向，但第一步是什么？求指教！1.了解业务，熟悉数据框架，系统，了解您的业务是做什么的，业务发展计划是什么，测量的核心指标是什么，列出KPI或核心指标，一般只有几个关键指标；然后拆除几个核心指标，这也需要根据您的业务属性，您的业务将影响该指标的要素，举一个简单的例子，您在手机APP上开发的登录次数、用户数，您将其分为ios、Android、wp7或其他。如果您是新浪或QQ的开放平台账户，您可以将其分为新浪账户、QQ账户、人人网账户或单独注册；拆分的好处是你可以清楚地知道它是如何组成一个特定的指标的，就像一个熟练的人一样。当然，这个过程可以不断地拆分，并添加一些公共属性，例如，时间、用户性别、用户年龄、用户职业和其他公共纬度都很详细，但我认为这是基于一个特殊的团队来不断细分数据，这可以帮助你更准确地定位你的产品，为您以后的运营、推广和品牌定位一个更准确的模型；2.思考现有的数据指标；在熟悉产品需要注意的指标和框架后，多维集中分析和找到规则，了解各指标的现有运行情况；如果同一行业的指标比较更好，看看是否有改进的空间；或者，希望通过运营行动改进哪个指标；回到1中学的例子，例如，如果发现Android的女性用户很高，并且登录时间集中在周五晚上，下次如果活动操作的内容可能会被强调，发布时间应尽可能接近该时间；通过一系列更准确的命中，估计操作可以将指标提高到什么水平；另一个准确模型的优点是，在了解您的核心用户后，您可以单独挖掘这些用户的产品研究和需求，更有利于你确定哪些指标可以通过什么方式改进；同时找到规则，找到一些分析的方法，这里的分析不一定需要非常复杂的手段，更重要的是一种感觉和意识，可能认为一些数据会相关，如用户的UGC内容可能很高（这个简单的不能简单地相信普通人会有意识=。=让我举一个这么简单的栗子），这里的例子是明显的相关性，但事实上，有很多数据之间的关系可能不那么明显，需要一种直觉来组合，然后判断，如果不是通过归纳分析，甚至可以找到一些改变证明；3。定期验证，经验总结找到定期，心理解，下次做事会更明亮，对产品的理解会更深；很多事情，就是这样一点熟悉，深入慢慢产生亲密感；数据只是一个贴近你产品心灵的话题。在一定程度上，PM几乎是一样的。你可以谈论其他事情；更先进、更受欢迎的数据通信不妨交给专业的数据处理人员，就好像不是每个人都是心理咨询师一样；总之，对于PM来说，就我个人而言，我认为数据是一种意识，而不是技术，是一种方法总结，而不是理论科学。*数据是一个优势；但是PM还有很多其他的事情要做。PM的角色不是%@#￥%，不是吗.我认为产品经理不需要特别优秀的数据分析和数据挖掘能力。当产品扩大时，数据分析和挖掘工作将交给专业的BI工程师。然而，我特别能理解房东的问题。在产品设计或运营的早期阶段，BI工程师不太可能得到支持。如果你想知道产品运营数据是否健康，它往往落在产品经理身上。此时，大多数产品经理感到无能为力，因此存在房东的问题。在产品设计之前，每个产品经理都需要了解一个最简单的公式：产品价值=产品带来的收入设计、研发和运营成本>0例如，对于积分产品，如果使用积分产品后的净销售*利率-积分抵消的商品价值（运营成本）-设计和研发成本>0.如果用户长期使用积分，设计研发成本可以忽略，其他数据更容易获取。再比如页面改版产品，改版带来忠实用户*每个忠实用户的价值——新页面的设计、R&D和运营成本>说明改版是成功的。再比如页面改版产品，改版带来忠实用户*每个忠实用户的价值——新页面的设计、R&D和运营成本>0.这表明修订是成功的。只要产品经理掌握了这个基本公式，他的深入数据分析就会交给更专业的人员。产品经理的主要精力仍然集中在用户需求分析的水平上。@mrjesse(电子商务产品经理)作为电子商务产品经理，毕竟不是专业的数据产品经理，我们不需要了解太多，只需要*一些核心内容，在明确的数据分析之前，首先，我们应该明确电子商务产品数据分析的主要业务指标：1。用户角度1、活跃用户总数、新注册用户总数、PV总数；2、一定时间的活跃用户数量、新注册用户数量、PV总数；3、一定时间的转换关系；4、注册转换情况在不同渠道下；5、在不同的注册渠道下，注册用户的后续保留率；6、有购买行为的用户在一定时间内重复购买的分布2。订单角度1、今天的订单总数、销售额、订单价格、订单用户数量和补贴比例；2、过去一周的日订单总数、销售额、订单价格、订单用户数量和补贴比例；3、过去一周每天的平均订单交付时间；3.商品角度1、按商品分组，今天浏览、购买用户、订单和销售每种商品；2、根据商品分组，过去一周每天浏览、购买用户、订单和销售每件商品；4.类别角度1、按商品类别分组，浏览量、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；2、按商品类分组，在过去的一周里，每个类别的浏览量、购买用户数量、订单数量、销售额和订单价格；5.店铺角度1、根据店铺分组，今天每家店铺的浏览量、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；2、按店铺分组，在过去的一周里，我们对每家商店的浏览量、购买用户数量、订单数量、销售额和订单价格进行了数据分析1、首先，数据分析和建模，我们知道电子商务产品模型通常是基于事件（点击、浏览等）的用户属性，然后我们需要了解一系列用户行为分析，通常指用户肖像方法1：多维数据分析我们需要定义一些事件，如取消订单、提交订单、支付订单、浏览商品、加入购物车等，然后基于这些事件，我们需要一个指标，如次数，但我们知道只有一个数据磁盘是不够的，我们需要细分数据，这里我们做事件，指标。因此，还需要筛选用户的属性，如城市、设备、支付方式、来源渠道等。因此，有必要筛选用户的属性，如城市、设备、支付方式和来源渠道。这种方法常用于用户肖像、用户行为分析、数据异常调查分析等方法。2：我们进行转换率数据分析活动。我们需要评估这两天注册了多少人，订单转换率是多少，支付率是多少。我们需要一种分析方法。根据我刚才提到的事件分析，我们可以定义一个事件，筛选时间，首先定义事件（注册），然后定义事件（提交订单），然后定义事件（支付订单），我们可以得到一个转换率方法，我们经常用于转换率分析，也称为漏斗分析方法三：保留数据分析保留分析，我们需要一段时间的用户像数据分析，例如，我们做了一个活动，我们需要看看注册用户，提交订单，第一次提交，第二天提交，第三天提交数据分析，我们仍然根据我们的数据模型，首先定义事件（如注册用户），定义事件（如提交订单）得到某些事件，我们经常用来观察某些事件的保留方法四：活跃或回访数据分析我们知道，我们定义了用户的行为数据分析，但我们需要看到一段时间，事件的使用，或用户在某个地方的使用，那么我们该怎么办。这就是我所说的活跃数据分析。首先，我们需要定义一个事件（如注册用户），定义一个事件（如提交订单）（通常是第二天），然后我们筛选用户事件的原因，并获得一个数据方法。我们经常用它来调查用户的使用情况，这也是衡量用户活动的关键数据分析指标。我们能做什么？1、数据异常排查，逐一细分查看2、关键页面转换率提高3、活动评估、渠道数据分析评估