怎樣幫助產品經理提高數據處理能力?
1.深刻的理解業務邏輯，熟悉數據框架體系
首先要了解你的業務是做什么的，業務發展的方向，業務的核心指標;
對核心指標進行拆解，獲取的結果能夠更加精準的進行產品定位，為后期的運營推廣，建立一個精準的模型。
2. 分析現有的數據指標
了解現有的各指標運營狀況，與同行進行比對，如果有更好的指標，尋找能夠提升的空間在哪里;或者通過某一個運營的動作，提高制定的指標，看提升的效果如何。
制作精準模型的好處在于，了解核心用戶，可以針對性的對核心用戶進行產品需求的挖掘和調研，更加準備的進行指標的提升。
3. 不斷鍛煉數據挖掘的能力
企業通過長時間的數據挖掘鍛煉，能夠對企業的數據體系有一個全面的認識，在選擇特征時就有更多的空間可以發揮。
分析數據的5個方法
1.流量分析
分析不同獲客渠道流量的數量和質量，進而優化投放渠道。可通過分析用戶的廣告來源、廣告內容、廣告媒介、廣告項目、廣告名稱和廣告關鍵字。
實時監測產品的訪問走勢，尤其要關心流量異常值。
2.轉化分析
通過用戶轉化，用戶變現。在我們的產品里面有很多地方需要做轉化分析：注冊轉化、購買轉化、激活轉化等等。一般我們借助漏斗來衡量用戶的轉化過程。影響轉化率的因素很多，可總結為：渠道流量、用戶營銷、網站/APP體驗。
3.留存分析
用戶留存是實現產品增長的基。從產品設計的角度出發，找到觸發留存的關鍵行為，幫助用戶盡快找到產品留存的關鍵節點。
4.可視化分析
用戶體驗，是一個非常抽象的概念，我們可以對其進行形象化。目前一個普遍的方法就是對用戶的數據進行可視化，以熱圖的形式呈現。借助熱圖，產品經理可以非常直觀了解用戶在產品上的點擊偏好，檢驗我們的產品設計或者布局是否合理。
5.群組分析
產品經理對用戶精細化的分析必不可少。不同區域、不同來源、不同平臺甚至不同手機型號的用戶，他們對產品的使用和感知都可能存在巨大的差異。產品經理可以對不同屬性的用戶進行分群，觀察不同群組用戶的行為差異，進而優化產品。
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