数据分析报告方法论

在产品经理这条路上需要学的东西很多，数据分析的能力也很重要，分析数据背后说明的问题，决定了产品后来的发展方向，随着工作年限的增长，你想的东西会越来越宏观，所以在最开始你做事情的精力和能力就是你整个职业生涯的巅峰。当然在最开始的时候，你可能会跟我一样选择去看一些书，然而那些书并不能给你的工作带来实际收益，只能给你一个方向，但当你做到一定层度的时候，让你总结你也就是书里那套，更多还是从实际工作中获取的，并非说看书没有用。

好吧，进入正题！

数据分析前先说下专业名词吧

这里根据不同的产品，有些名词的结构也有所调整，把这些理解了可以自己把名词组织出来

接下来是APP的核心指标

敲黑板，重点！！！

在写一篇数据报告的开始，需要交代清楚数据分析的背景，所分析的数据时间段截点，数据开始到截止的时间精确，列出数据时间段内的运营事件。这里也较为考验做PPT的能力，首先结构要清晰，不要让别人看完你的数据报告觉得分析的什么乱七八糟的，根据不同的数据进行分类做一个目录大纲，先列出运营事件，再进入正题分析数据，关键数据值用不用颜色着重突出，每一页让看的人3秒快速获取有效信息并记住。做数据分析报告是为了对产品后续迭代更新对症下药，所以看一份数据报告是否成功是看完这份数据分析报告后能做些什么有结论产出。

页面结构：1.数据图（可以是后台数据的截图，也可以自己画，尽量自己画），高峰点和低分点（标abcd...）2.数据拆分统计做一个概况分析 3.原因分析 4.结论产出，后续运营方向或产品改进方向

这4点在一个页面展示

结论：根据同一数据来对比分析得出结论；高峰点和低分点结合数据分析得出结论；地域分析（用户填写的地区，对比大数据得出地区填写的真实性）；

数据：①用户使用时长分析，分析使用时长较长的人，根据已有信息，对用户实施追踪，提取用户画像，精准画像，分析使用频率、频次 ②高质量产出的用户做分析，精准吸引和做推广，考虑用户使用成本、学习成本；不同维度又是同一维度（例：旧版用户（指老版本注册的用户）、新版注册） ③用户分种类 ④提炼有效数据，偶然事件导致的数据波动，而不是放大某个点影响结论的准确度（针对大数据）

这一部分的数据分析是根据我分析的后台的数据产出的方法论，根据产品的不同，数据种类的不同去分析，大致上是这么个思维，并不是直接拿去套用的；

做数据拆分，当然你只是去了解这方面知识的前提，建议去分析小数据，把小数据拆分再拆分，然后通过这些数据你得出了什么结论，得出结论后可以做些什么；

哎，我也不知道我最后写了个什么出来，数据分析这东西需要拿个具体的例子出来分析一遍才更直观，考虑商业保密我并不能拿出一份正儿八经的数据分析给你们看。大概是这么个方法吧，靠自己领悟，每个人思考的维度不一样，每个人做数据分析最后得出的结论报告也不尽相同，但有些数据说明的问题是唯一的，只是这个数据你有没有拆分有没有去分析背后的原因并给出方向而已。