数据分析很痛苦？5类问题建议、8大分析方法帮到你

“对数据敏感，能够通过数据分析与反馈，不断改进和优化产品”之类的招聘要求屡见不鲜。诚然，数据分析能力已经成为产品经理不可或缺的技能。数据的敏感度和分析能力的高低，往往可以看出一个产品人的功底。笔者虽说几乎天天和数据打交道，但始终觉得要获得能力进阶，仍需进行系统性的学习和实践。因此本文作如下梳理和思考，希望对大家有所帮助。

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一、本文目的列举常见数据分析问题，自我反思对症下药。给出一些分析思路，提升日常数据分析效率。学习日程制定指引，逐步掌握数据分析工具。
二、文章框架 5大常见问题学习动力日常分析类型分析思路制定学习日程数据分析工具（excel、文末赠送学习礼包）
三、为啥要学数据分析你可能会说，这不是废话吗？！肯定要学啊！不过笔者还是要强调下：没有足够的驱动力，顶多也是三天打鱼，难以为继。
数据分析有啥好处？一句话总结就是：数据改变生活。
哈，有点扯。随便贴几点吧，每个人的动机都不一样，有用就好。

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四、5大常见问题这两周，通过调研和自我反思，同学们在数据分析这个环节上，主要集中在5大问题，笔者简称之为“4无1不”，若未能妥善解决，将严重影响工作的效率和身心健康。
1. 无思路：数据杂乱，不知到从何入手成因：分析的业务目标不清晰，导致数据采集过剩；分析方法与分析的场景不懂得如何结合，导致无从下手。
对策：第一步，理解业务背景和业务目标；熟悉各分析方法及应用场景，后面有介绍。
2. 无侧重：分析逻辑不严谨，生搬硬凑乱猜想成因：未整体考虑对数据造成波动的可能原因，将相关性指标用作为因果关系指标，成为了“为了分析而分析” 。
对策：数据分析应形成闭环，确定分析目标——采集数据——列举可能原因（金字塔/公式化思维，后面介绍）–验证猜想–得出分析结论–后续优化对策
3. 无规划：分析时，却发现数据缺失，采集难度高成因：对所上线产品的价值收益不清晰，未提前规划观察指标及进行相关的数据采集需求开发，巧妇也难为无米之炊啊！
对策：明确产品的成功指标，可提前构思分析思路，进而反推所需的数据需求细节
4. 无记录：数据异常，却不知道做了什么成因：团队内部信息同步不及时。可能是活动导致的产品数据暴增，或者产品更新导致系统故障数据下跌
对策：建立团队内部的协作机制，信息及时同步至共享平台。如：运营活动上线前X天，及时同步至产品相关活动规划，并做好备份记录和通知相关部门。
5. 不熟练：对分析工具不熟悉，分析耗时大成因：分析工具如excel，若不是在学校有专门课程，基本是自学或者报相关课程，工作忙没抽时间单独学习是根本原因
对策：建议列出自己的薄弱环节，有针对的找相关的课程学习，如果是小白，建议系统地学学，后面会涉及。

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五、日常分析类型日常的数据分析类型可以从四个角度去归类：产品设计五要素、数据类型、产品进化流及时间。
分类的目的是为了帮助我们更好地理清日常数据分析的场景，以便更有针对性地进行整理归类、前置学习储备，比如说：数据类型纬度中，提前整理好存放用户数据、交易数据的数据库及表字段，可以提高数据采集时的效率；整理好项目周报的报表格式，有数据增加，直接更新即可。

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