怎样帮助产品经理提高数据处理能力?

　　数据挖掘是进行数据分析的前提，产品经理在做数据分析的时候，主要的关注点还是要放在产品和用户上。数据分析帮助产品经理进行产品设计和迭代的不断优化的基础，提高产品和用户增长。更多精彩内容，请关注96编辑宝http://www.96weixin.com/！

　　怎样帮助产品经理提高数据处理能力?

　　1.深刻的理解业务逻辑，熟悉数据框架体系

　　首先要了解你的业务是做什么的，业务发展的方向，业务的核心指标;

　　对核心指标进行拆解，获取的结果能够更加精准的进行产品定位，为后期的运营推广，建立一个精准的模型。

　　2. 分析现有的数据指标

　　了解现有的各指标运营状况，与同行进行比对，如果有更好的指标，寻找能够提升的空间在哪里;或者通过某一个运营的动作，提高制定的指标，看提升的效果如何。

　　制作精准模型的好处在于，了解核心用户，可以针对性的对核心用户进行产品需求的挖掘和调研，更加准备的进行指标的提升。

　　3. 不断锻炼数据挖掘的能力

　　企业通过长时间的数据挖掘锻炼，能够对企业的数据体系有一个全面的认识，在选择特征时就有更多的空间可以发挥。

　　分析数据的5个方法

　　1.流量分析

　　分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。可通过分析用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。

　　实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。

　　2.转化分析

　　通过用户转化，用户变现。在我们的产品里面有很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。影响转化率的因素很多，可总结为：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。

　　3.留存分析

　　用户留存是实现产品增长的基。从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。

　　4.可视化分析

　　用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。

　　5.群组分析

　　产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。

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