10產(chǎn)品經(jīng)理必須知道的方法數(shù)據(jù)分析隨著人口和流量紅利的下降，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)必然向精益運營方向發(fā)展。數(shù)據(jù)分析在很多互聯(lián)網(wǎng)用戶的工作中越來越重要，尤其是對于產(chǎn)品經(jīng)理來說。本文將向產(chǎn)品經(jīng)理介紹數(shù)據(jù)分析的基本思想，并以此為基礎(chǔ)推導(dǎo)出兩種常用方法和七種應(yīng)用方法，希望在數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用中對您有所幫助。一、數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析的基本思路應(yīng)該是從業(yè)務(wù)場景開始，到業(yè)務(wù)決策結(jié)束。

接下來我們用一個案例來說明這五個步驟:國內(nèi)某P2P借貸網(wǎng)站，市場部在百度、hao123上有持續(xù)的廣告投放，吸引網(wǎng)頁流量；最近內(nèi)部同事建議嘗試推出谷歌的SEM；此外，還需要評估是否加入金山網(wǎng)盟進(jìn)行深度廣告投放。在這種多渠道投放場景下，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該如何進(jìn)行深度決策？1.探討業(yè)務(wù)意義，首先要了解營銷部門想要優(yōu)化什么，并以此為核心KPI來衡量。

1。描述性分析這是最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)上，該方法為數(shù)據(jù)分析 division提供了重要的指標(biāo)和業(yè)務(wù)度量方法。例如，每月收入和損失賬單。數(shù)據(jù)分析老師可以通過這些賬單獲得很多客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息是描述性分析的方法之一。使用可視化工具可以有效地增強(qiáng)描述性分析提供的信息。2.描述性數(shù)據(jù)分析的診斷分析的下一步是診斷性數(shù)據(jù)分析。

一個設(shè)計良好的BIdashboard可以集成數(shù)據(jù)讀取、特征過濾和按時間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取的功能，從而更好地分析數(shù)據(jù)。3.預(yù)測分析預(yù)測分析主要用于預(yù)測。未來某個事件發(fā)生的可能性，預(yù)測一個可量化的值，或者預(yù)測某件事發(fā)生的時間，都可以通過預(yù)測模型來完成。預(yù)測模型通常使用各種可變數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預(yù)測。數(shù)據(jù)成員的多樣性與預(yù)測結(jié)果密切相關(guān)。

1、數(shù)據(jù)分析方法和步驟數(shù)據(jù)清洗:通常需要對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，以便進(jìn)行有效的分析，數(shù)據(jù)清洗主要包括完整性檢查、格式轉(zhuǎn)換、缺失值處理和異常值處理。數(shù)據(jù)可視化:通過數(shù)據(jù)可視化，復(fù)雜的數(shù)據(jù)可以更加直觀，易于理解?？梢暬瘮?shù)據(jù)分析技術(shù)有直方圖、折線圖、餅圖、散點圖、平行坐標(biāo)圖等等。數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏信息的技術(shù)。常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類、異常檢測等。

機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則，預(yù)測未知數(shù)據(jù)的技術(shù)。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)和Kmeans聚類。二、比如T檢驗T檢驗是一種常用的假設(shè)檢驗方法，可以用來檢驗一個樣本的平均值與總體平均值是否相同。舉個例子，假設(shè)某公司想知道女員工的平均工資是否和全公司一樣，于是他們提取了20個女員工的工資數(shù)據(jù)，然后計算出女員工的平均工資。