需求分析——数据分析(为什么做数据分析,关键词优化)

需求分析师是否适合做数据分析，这是我最近在想的问题，需求分析是基于业务场景的商业化分析，不是技术分析，但需求分析的过程包含了数据分析，用数据驱动产品开发这完全是可能的，从数据中找到产品运营的不足，从而驱动产品开发。

一、界定数据分析的目的

数据分析之前， 我们要界定好此次分析的目的，一般我们有四种，战略决策、投资决策、营销决策、产品决策。

二、什么是数据分析

做数据分析首先的问题就是识别数据，然后再弄清楚什么是数据分析，常见的数据有：

1、网站

流量——PV——UV——点击量——点击率——千人点击量——万人点击量——展示数——人均访问量等，电商平台的数据包括，转化率等。

2、APP

日、周、月活量——留存率

数据分析就是将产品相关的数据进行收集利用工具软件整合，然后利用特定的方法进行分析，从中发现规律或得到结论。

数据分析思维

三、怎么做数据分析

数据分析方法——

1、对比分析

2、分类分析

3、分布分析

4、相关分析——相关分析研究的是事物间的某种联系，最常见的联系就是因果分析。

对比、分类、分布、相关这4种基础分析方法除了可以直接应用外，还可派生出很多衍生方法，这些衍生方法在企业经营决策中经常会用到。

四、为什么做数据分析

数据分析永远都是为了产品的发展而服务，一切的目的无外乎：获得用户、留住用户、增加收益，而数据正好可以告诉我们在这三个点上的表现，同样这也是最客观和准确的途径，为我们的策略提供参考。

所以数据分析就是了解产品、暴露问题或发现惊喜（真相）、分析原因、思考方案、结果验证。

数据分析

五、怎么使数据分析更有效果

在做数据分析的过程中，我们需要了解什么样的数据展示才是对结果的最好展示，如果单纯地去看一个数据是没有太大意义的，数据本身也具有相应的欺骗性，比如从运营同学那得到了日新增用户数1W，那么单纯看这个数据没有什么意义，我们可以说这个数据很好，因为看上去很大，但是你可能没有看到同期的数据，有可能昨天的数据达到了2W。

1、好文配好图——要明确要表达的信息、根据数据选择合适的图标类型；

2、好的数据一定是首先最好是以比率的形式存在的，不要绝对数，要相对数据。

对比才能更好的展现数据的可用性，对比的数据可以从互联网资讯网站获取也可以从竞品数据中获取，还可以从咨询公司获取，这样经过对比分析以及得到的对比率是最具有说服力的。

3、通过对比来判断数据的好坏。

我们将数据的日增长量做成一个折线图，从折线图我们就能看出这个数据是在高点还是在低点。通过对比，我们就会得知这个数据所处的位置是什么样的。另外，通过对比不同的渠道，对比不同的版本，对比不同的用户群等不同纬度的数据，都可以从侧面反映出这个数据的真实情况。

4、数据不是一成不变的情况，要动态的去看数据。

单纯只看一个点的数据情况是没有意义的，我们要在数据中加入时间的纬度。引入一段单位的时间去看待数据整体的变化趋势，这样才能更为客观的判断产品的健康程度。

数据分析