对于初级产品经理来说，怎样提高数据分析能力呢？要培养数据分析方面的能力，一句话概括，就是培养产品经理面对数据的智慧，产品经理的竞争层级越高，对产品经理综合能力的要求也就越高，除了要求产品经理能够很好的揣摩用户群体诉求的能力之外，还要求产品经理能够懂运营，懂市场，懂推广，同时还要懂数据。而能够做到这些高要求的产品经理，也肯定需要有很好的学习能力和逻辑思维能力，以及很强的主动性和好奇心。
真正优秀的产品经理，既不是任由自己的感性思维天马行空，也不是让自己的理性思维控制自己。他能够控制自己的感性和理性。
而是能够控制自己的理性和感性。在该发散的时候有巧妙的想法，在该聚焦的时候，有思辨的逻辑，
在我们接触数据的时候，对数据思维的养成和运用，会反复练习一个产品经理分析问题的逻辑性和严谨性，这种反复的练习以及加上产品经理日常面对数据的各种阅历，会反过来让产品经理在面对数据的智慧会更加的饱满。
这些数据的阅历不一定是从非常专业的领域去获取，我们在接触数据的时候，在日常生活中你看到的媒体，阅读的书籍，或者日常工作中也会接触到这些大量的数据，那对数据有感觉的人会在这些数据当中发现一些商机，有这样一个例子，未必真实，但很有意思。是一部讲述美国硅谷创业的美剧，他其中有一集是一个很资深的投资人，再跟他的同事，以及他的投资者一起去吃一个汉堡大餐，在这个汉堡大餐上，其他人都在狼吞虎咽的吃饭，但是这个投资人却利用桌面上摆的一些数据，发现了一个巨大的商机，我们看看他到底利用那些数据来做出了这样的解读。
现在给大家这样一个数据，首先桌子上的汉堡洒了大量的芝麻，身边的人几乎人人都爱吃汉堡，包括在跟投资人吃饭的几个人也在狼吞虎咽的吃汉堡，全世界大量生产芝麻的国家主要有三个：巴西、缅甸和印度。
缅甸的蝉灾13年发生一次，巴西的蝉灾17年发生一次，而印度是从来没有比较大的蝉灾的，这两个国家的蝉灾221年重合一次，而最近的一次重合刚好发生了明年，印度当前的期货市场上，芝麻期货的价格是非常低的，总共就这几条信息，当这些信息罗列在一起的时候，可能大家都会发现一些机会，投资人买了一些芝麻的期货，通过这次期货的买卖，他赚到了6800万美金，最终拿出1500万美金，给了另外两个，一起和他吃汉堡的家伙，虽然这只是美剧当中的一个情节，但是它所反应的现象是很有意思的，数据当中隐含了大量的金矿，这就需要我们产品经理不仅要广泛的掌握数据信息，还要能够从数据当中觉察到当中的因果联系，这就是我们对数据敏感度的一个要求。
这就是我们在平时的日常生活中如何锻炼自己的数据敏感性，那在实际工作中如何去分析这些数据，具体的工作要如何开始呢，产品经理刚开始跟数据打交道时候，要从这样两件事情做起。
1、学习如何统计数据需求
这个提出并不简单，它包含了这样一个过程，就是界定产品的目的和目标，然后根据产品提出假设，预判产品效果的过程，这就要求产品经理能够对你设计功能的目标，功能的预期效果有一个完整且清晰的掌握。
2、学习如何解读数据
解读数据的过程中，除了要求产品经理要有足够的敏感度，还要求产品经理能够敏锐的发现数据当中的隐含信息，并且根据这些隐含信息，去做一些逻辑推理，进一步提出一些好的追问和假设，然后通过数据或者其他的手段来验证这些假设。
到底数据需求包含哪些内容和哪些步骤呢？
一个完整的数据需求，一般包含这几个部分：
1、完整的功能设计方案
2、功能的目的和目标
3、功能上线后的需要跟踪数据指标，及指标精确定义
比如说我们为某个网站设计了注册流程，那我要向数据组提出该功能哪些数据需求呢？主要包含以下几个内容：
1、注册流程当中，完整的设计方案。一个完整的设计方案的提供可以帮助技术同学去根据方案的设计去确定一个统计方法。
2、做这个功能的意义。一个注册流程的意义在于让所有新用户快速完成注册流程，并正确的提供所需的必要个人信息，有了这样的一个目的界定，我们才能知道要根据这个目的来去统计哪些数据，来描述这个功能是否完成的一个情况。
3、确定该功能所需要的指标和定义。比如说围绕我们前面所说的功能目的，我们需要考虑哪些指标，比如每一个环节的用户跳出率，每一个填写字段的出错率，以及前10中注册流程中的出错情况的比例分布，这些都能帮助我们回溯这个功能的设计情况，用户用这个功能的一些问题的分布，当产品经理在梳理我刚刚说的这些问题的时候，就必须要回溯这个功能设计的方案和目的，这个思考过程对于产品经理回溯几个方案的合理性是有很大的帮助的，如果我们在梳理的过程中会发现这样的疑问，比如说这个功能找不到对应的数据指标来验证它的效果，或者找不到直接的数据指标来统计这个功能，如果你提出这样的疑问，就需要好好重新思考一下你这个功能是不是真正的抓住了用户的需求。或者是你这个功能在当前的产品发展阶段是不是真的有必要去做，这个过程对于产品经理需求分析的锻炼也是非常有帮助的。
在我们已经制定了非常合理的数据需求，然后也获取了大量的信息，接下来我们就需要去解读它们，其实解读数据的过程就是在海量的数据当中探究因果关系和相关关系的过程。
比如说我们某天有这样一个数据，有个电商网站，它在每个周日的成交量都会有所下降，如果有这样一个数据的话，我们该如何去解读它？或者说我们通过这样一个数据，能够发现什么问题或者机会？很有可能是周日的到来，导致用户都出去玩了，不太会去网上购物，如果是这个原因的话，那每个电商网站都会遭遇这样的困扰，到底是不是这个原因呢？
我们使用因素拆解法则来分析一下。 其实每个电商网站的销售额=今日访问网站的用户数*转化率*客单价，通过这样的公式我们可以挖掘一些点：
1、周日的转化率是否与其他工作日持平，周日的时候这个转化率是下降了还是升高了？
2、周日的访问数量下降比例是多大，周日仍然留在网站的用户有没有共性的特征？离开网站不购物的用户有没有共同的属性特征呢？
3、周日成交量下降，是每一类的商品的成交都在下降么？会不会有个别类目周日成交反而上升？
根据上面提到的数据信息，我们有可能发现这样一种数据情况，有可能来到这个网站购物的用户有一些明显的共性，有可能男性居多，或者都处于某一个年龄层，或者都属于一个收入层，如果我们能够发现在周日仍然来购物的用户有一些共性的话，我们其实可以针对这一类用户的属性去制定一些专门的营销策略，比如说发放一些他们特别喜欢商品的优惠券，刺激他们在周日的时候成交，或者说在这类人群扎堆的其他网站去推广一些他们喜欢的商品，可能在周日的时候都会获得一些特殊的效果。
再比如我们可能从数据中会发现，周日虽然整体网站的销量在下滑，那是不是有个别类目商品的销量不降反升？比如一个零食类的商品它的销量是怎样的？或者是一些休闲消费类的商品在周日的销量是如何的？如果他们都是上升的话，是不是可以进一步的推测一群白领在为度过下一个工作周期而买的办公室零食；又或者是周日这样一个比较休闲放松的时间点，很容易刺激用户在这样的时间点去对一些休闲消费类的商品去下单，如果真的是这样的话，那我们其实可以在周日这样的一个时间点，专门针对这一类的商品去做一些促销，做一些活动，来拉动周日的整体销量。
我们上面在讨论各种各样的可能性，其实这样的一个过程就是一个在深入挖掘数据现象背后的一个成因的过程，那伴随这样的一个过程，其实一些列有的放矢的一些列追问和假设，而好的追问能够指引产品经理去发现一些机会，而能够提出好的一些追问，就需要实践经验的积累。这其实就给了产品经理在数据分析领域更多的锻炼。
数据分析能力对于产品经理来说是非常重要的，需要我们每个产品经理在生活中和工作中不断培养，这里与大家共勉。
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我是刘大大，微推客专栏作家，产品100年度优秀作者，现任某世界500强公司产品经理，曾在平安一账通，麦子金服，中赢金融等理财平台担任产品经理，曾发表过热门文章《产品经理面试习题大汇总》，《产品经理如何写好MRD文档》等，从来说的都是干货！
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