数据分析怎么做

编辑导语：在做toB或者toC业务时，数据分析怎么做？本文从toB或者toC业务的线上和线下两个场景、场景中的前台、中台、后台三个流程分析并解答了该问题，推荐对数据分析感兴趣的同学阅读。很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。不同的问题场景，意味着数据

产品经理的核心工作流程，主要分为这样几步：①需求分析 ②可行性分析 ③产品策划 ④产品设计 ⑤项目管理 ⑥数据分析 ⑦版本迭代。产品对于数据，就像飞机对于仪表盘一样，没有仪表盘的飞机，是盲飞，没有数据的产品，是抓瞎。数据分析，对产品经理来说，太重要了。01.数据分析数据分析，就是将产品相关的数据进行收集、整理，然后通过

编辑导语：在数据分析工作中，如何提升DAU？关键在于满足用户的真正需求，站在用户的角度上看问题。其中，数据分析一侧需要做好用户分层，找到合适的方式提升用户活跃度。本篇文章里，作者总结了数据分析中提升DAU的策略，一起来看一下。DAU涨啦，DAU又降啦；DAU又涨了，DAU又降啦……大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊

产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？面对海量的数据，我们需要对其进行过滤和分析，才能对业务、运营等部门产生有效的价值。而怎样做好产品数据分析呢？作者将从心法和招式两个方面进行分析，希望对您有所帮助。 01 “Make it right 保持正确动作” 当我第一次接触射箭时，我觉得我的动作还可以，并且

产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？接着上篇文章的内容“ 产品经理怎么做数据分析？如何有效的分析数据？（上） ”，关于分析目标，我们对于一个产品线，通常有以下四类目标可以逐个关注： 1.产品设计是否符合预期，每个环节的基本转换是否正常，目前哪里有问题？(我们已知的不确定问题)；

编辑导语：数据分析不仅仅是摆数据，同时深度的结论也很重要。空有数据，没有结论，对于决策者来说没有明确的用处。那么，针对一堆数据，我们该如何得出深度的结论？作者结合一个简单的场景，分享运营数据分析，怎么做才有深度？“做分析不能光罗列数字，要有有深度的结论！”这是很多公司对数据分析师的要求。然而到底怎么做才有深度？除了罗列

编辑导语：在各行业各领域，只要有核心的业务指标，都要预测核心业绩未来的走势，销售，市场营销，运营，财务等。一方面可以对未来的发展趋势有个大致的掌握，另一方面也可以提前规划，设定各下属部门的KPI，以便尽可能地完成或者超过KPI。所以，数据分析师作为公司业务的策略官，掌握正确的预测方法，无疑是非常重要的，今天就带大家一起