数据分析产品经理（数据分析产品经理工具）

本篇目录：

1、产品经理需要数据分析能力吗2、数据分析与埋点,产品经理必须掌握的知识和技能3、数据分析师和数据产品经理有什么区别4、产品经理9种数据分析方法5、数据分析前景怎么样?

产品经理需要数据分析能力吗

1、产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。

2、，最重要的，要能够从数据中找到问题的答案，通过分析数据能够得出有效的结论。这一点其实是一个思维方式，遇到问题是要有从数据中发现问题的能力，并且找到解决的办法，这是建立在产品经理对业务充分的了解的基础上的。

3、数理分析能力。主要体现在需求分析以及产品运营阶段，大量的行业分析数据，产品运营数据，从这些数据中发现产品改进之处，都会需要很强的数据分析能力。

4、能够客观地看待世界的能力 产品经理最需要的素质，就是能够真正担负起一个产品的责任。

数据分析与埋点,产品经理必须掌握的知识和技能

1、工具篇 做个产品经理得会画原型吧，应该要懂得怎么把想法与需求转化成技术、开发懂的语言。那么产品常用的工具得熟练，包括：Axure RP、Visio、Xmind、PPT、Word、蓝湖、jira，这些都是必须要熟练的。

2、包括需求分析、数据分析、竞品分析、商业分析、行业分析、需求收集、产品设计、版本管理、用户调研等。这些技能，是我们必须要掌握的专业技能。不同阶段的产品经理对技能的掌握程度要求不同，侧重点也不同。

3、要极其熟悉公司业务及动向。所以要了解公司的商业模式、战略、以及业务流程、要考核的各种指标，以及指标背后的业务含义等。这一点，再了解都不够。要了解数据分析。好的数据PD，即使不做数据PD，也应该是个数据分析师。

4、，会写sql，简单的查询语句自己动手，不求人，分析数据更快捷。这一点可以算是锦上添花了，如果是技术出身的产品经理自然不必说。

5、所以即便对老板，在争取一些东西的时候也是要合理把握预期的，这点也算是我在职场学到最重要的技能之一。

6、把实践和理论结合 上面说到了产品基础的知识学习，可能更偏重理论知识的学习。但是要真正掌握产品经理必备的软件操作和工作核心，还得进行实打实的项目实战。

数据分析师和数据产品经理有什么区别

1、数据pm重产品设计，数据分析是数据pm的基本技能；工作职责是数据平台的搭建、数据策略制定等；数据分析重分析，属于后置性工作，工作职责是，通过数据结论，为产品、运营、市场提供数据支持。

2、数据产品经理 一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。

3、产品经理和业务需求分析师最本质的区别在于“业务”二字 ，由产品经理所负责的产品生命链条就知道，产品经理本质上自己就是业务方，对业务成果负责。所以才需要去做市场调研，营销推广这些跟系统开发关系不是很大的工作。

4、总体来说，产品经理的职责范围比需求分析师要广，也可以理解为全和专的区别。需求分析师工作比较单一，需求分析师是作为技术与业务的连接点，对外沟通客户，了解客户的想法和要求，转换为可以用软件实现的流程、方案、界面等。

5、相对产品经理来说，需求份析师是一个更加古老的职业。和产品的区别在于：需求分析师不会主动的去发现需求，需求分析师本身并不提出需求，只是被动的来接受需求。

6、数据分析 归根结底就是把数据统计出来，然后进行分析，其实在你职业的发展上，你可能更加注重数据的来源、准确。然后再总结归纳。在个人职业发展上只能成为一名优秀的分析师，也就是只能给别人打工。

产品经理9种数据分析方法

)比例值：需要看比例值才能获得相关价值的数据，例如留存率、活跃占比等数据 所以对比分析主要是分析比例值。

常见的数据分析方法（一）内外因素分解法内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。

② 价格（Price）：该产品的售价，分析时应该考虑该产品的生产成本、售价与竞争对手的价格相比如何及利润空间有多大等因素。

所以相对而言，我们较为常用的分析理论还是5W2H，用户使用行为分析、AARRR和逻辑树这几种。AARRR实际运用举例：在对产品整体数据进行分析时，AARRR和用户使用行为理论尤其好用。可以让你从用户生命周期尽可能地把握所有数据指标。

如何书写市场调研报告？对整理后的数据，我们最终需要形成书面的市场调研文档报告，以最直观的方式呈现给我们的BOSS，从而获得老板对产品的支持。

留存分析 留存是指用户在小程序、APP、网站等应用上使用过，并一段时间后仍有使用。

数据分析前景怎么样?

薪资和晋升机会：数据分析师通常具有竞争力的薪资水平，并且在职业发展方面拥有广泛的晋升机会。随着经验的积累和技能的提升，数据分析师可以晋升为高级分析师、数据科学家、数据团队领导等职位。

数据科学与分析专业就业前景很广阔。数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

数据分析师的就业前景是广阔的。人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。

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