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1、产品数据分析常用方法——数据建模
明白了数据分析动机，究竟什么样的数据指标才能达到期望的效果呢?那么首先必须解决数据指标的定义，个人认为搭建数据指标模型大致要考虑以下三大要素：
综合考虑商业模式与业务场景
聚焦数据指标背后的最初动机
多维度考虑数据可行、简约、易比对
当然，也不能凭空瞎造数据吧?!数据指标模型一般有以下三个途径设计：
对现有指标进行优化性改造，数据指标之间合理交叉或许会带来意想不到的惊喜;
不同行业交叉借鉴其他行业制定的数据指标;
潜心修行、发掘更多有价值有意义的数据指标;(这一点有点扯...)
数据分析目标的调整，必然伴随数据指标的变动。尊重事实、实事求是，了解数据指标的调整的意义及可能给产品带来的后续影响，我觉得这是一种可取的改变态度。如果说只是为了改变而改变，无视事实、较低期望，这样的调整还有何意义呢?
2、产品数据分析常用方法——数据来源
数据分析的对象是数据，数据从哪来?数据本身的准确性从根本上影响着分析结果的有效性，所以确保有效、靠谱的数据来源至关重要。本人认为数据来源无非以下三种：
自有数据分析系统——公司自有的数据是最源质化的数据，也是最可靠、最全面的。一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准;当然，创业型的微型公司大多都直接数据库导出数据，还是要依赖产品经理二次加工的。
定量 / 定性调研——没有全面的数据咋办?或者说想要分析的数据无法统计?那么，拿起电话、走上街头、发放问卷都不失为一种可行的办法。定量数据排斥主管因素，定性数据吸纳主管因素。事实上，定性数据存在诸多不确定性，但也存在一个其他数据指标不具备的优势——那是与真实用户交流所得，有血有肉。
专业调研机构——知名调研机构，比如：艾瑞咨询、百度统计、易观智库、199IT - 互联网数据中心。一般而言，权威结构统计调研的数据还是具有极强的参考性的，但也不能完全免于主观因素。
3、产品数据分析常用方法——数据分析
单纯的数据并不能为给我们带来太多结论性的东西，还是要借助一定的方法和手段将数据变得更加生动和有意义。集成开发数据分析系统——将所需的数据指标以技术手段直接设计成产品功能，可以定期定量地直接生成导出 BI 报表。手动数据加工——面对元数据而不是现成的结论性数据，产品经理只能亲自操刀借助 EXCEL 各种函数。面对海量数据，心态很重要!委托分析机构——有钱、任性、够叼，请人分析。如果事事都依靠别人，那么产品经理就瞬间失去价值了...
4、产品数据分析常用方法——分析方法
有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值，精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。
市场细分(Segmentation)——市场细分就是一群拥有某种共同特征的划为一个样本，市场细分不尽可以应用于互联网产品，对任何行业、任何形式的产品都具有积极的参考意义。
同期群分析(Coghort Analysis)——比较相似群体随时间的变化，同期群分析给我们提供了一个全新的视角。能够观察处于生命周期不同阶段用户的行为模式，而非忽略用户的行为的过程性。
多变量测试(Multivariate Testing)——同时对多个因素进行分析，用统计学的方法剥离出单个影响要与结果中的某一项指标提升的关联性。同时改动产品的多个方面，看哪个与结果的相关性最大。
以上就是有关于产品数据分析常用方法的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
