数据分析师有必要转数据产品经理吗？之前断断续续也聊过这个话题，但都说的不太系统连贯，今天争取一次性讲清楚。这篇文章虽然内容特别硬，篇幅也略长，但出于公益考虑，免费！所以欢迎阅读并转发给身边有需要的朋友。

数据分析师有必要转数据产品经理吗

进入正题，今天的内容我打算依次说 3 个点：

• 数据产品到底是什么：包含岗位定义和驳斥误解
• 做数据产品有哪些爽点：从收入、体感、职业寿命等角度看
• 哪些人可以考虑尝试：我自己的经历和我看到的案例

希望大家摒弃之前的一些偏见和错误认知，至少先耐心看完第一部分。

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很多新人读不懂数据含义。对着报表，只会和复读机一样叨叨：“昨天销量100，今天销量120，增加20……”讲这些只要不是瞎子都能看得到的东西。也因此经常被笑话。咋办？！

如何读懂数据的真正含义

读懂第一阶段：明指标

给一个数字：180，能看出含义不？

不能！

因为这就是孤零零一个数字，啥含义都没有。想读懂数据，至少它得是一个明确的数据指标。包含了指标名称，使用场景，计算口径。同样是180，我们换成：成年女性，身高180cm。是不是一下清晰很多了。

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怎么形成数据分析思路？困扰新手同学的一大难题，就是：遇到问题，没有数据分析思路，常见的问题如。

怎么形成数据分析思路

1、不知道从哪里下手

2、不知道如何深入分析

3、不知道做到啥程度OK

注意！不要一提到数据分析思路，就想到各种高大上的模式。实际工作中，很多业务问题不需要去扒拉《统计学》《机器学习》等课本。从业务出发形成完整的分析思路，只需要5步走。

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数据分析如何做才能比别人更好？很多同学觉得自己在工作中进步很少，拿着数据，翻来覆去就是同比、环比，做了两三年也没进步。

在这背后，有个很大问题是：缺少有业务含义的标签积累，导致只会零散地看数据，既无法推导有业务意义的结论，也积累不了业务分析经验。

数据分析如何做才能比别人更好

今天我们就借一个例子，让大家看出其中的区别。诸位坐好扶稳，我们马上发车。

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“你看看最近的销售数据，有啥发现不？”在工作中，这种无明确目标的问题经常出现。讨厌的地方是：大部分时候，日常数据就是只有一点波动。如果直接把“环比3%增长”这种结论报上去，又会被扣个“这我也知道，要深入分析！”的帽子。那到底该咋办？今天系统讲解下。

数据如何分析？超好用的七步标准法

解读数据是有标准顺序的，分为7步走：看数字、找规律、立标准、看结构、明假设、验真伪、出结论。我们不着急，一步步来讲：

第1步：看数字

这是最基础的，同比，环比，绝对值，涨了、跌了……日常报告都是这些东西。但是这些东西不招人待见。一来，只要是个人看一眼就知道情况了，没啥写的必要；二来，这些玩意没业务含义，讲了跟没讲一样，所以必须深入一步。

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很多同学会困惑：到底什么才是数据分析方法？因为网上对于数据分析方法的描述，有些抄袭自营销学书本，比如4P、PEST；有些则抄袭自统计学书本，比如相关分析，回归分析。可真到做分析的时候就傻眼了：眼前的问题到底该P一下还是回归一下？

到底什么才是数据分析方法？如何做

想真正理解&掌握数据分析方法，当然不能这样“拿着锤子找钉”。工作中的数据分析，要紧密结合业务，服务业务需求。因此理解业务需求，围绕问题找答案，才能理解各种数据分析方法有什么用，该怎么用。

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这么多年，你在工作中做了几个成功的数据分析项目呢？问题一出，又引发一阵阵哀嚎：

“没项目做呀！”

“每天瞎忙啊！”

“业务方：我早知道了，你做的有啥用，你分析得不准确“

一键三连啊。

数据分析项目很难做吗？避免这5个坑

今天我们先不谈“为啥每天瞎忙没项目做”的问题，就谈“为啥已经开工的项目会失败”。因为认真梳理下会发现，至少四分之三的数据分析项目失败，和这个事有关。

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“数据分析要助力增长！”是很多公司的要求。然而实际执行的时候，很多同学都犯了难。看起来每天的工作就是在计算数据，这还能咋增长？有些案例讲ABtest，可版本是产品出的，裂变活动是运营做的，我只是算了一个数据呀。

数据分析要助力增长，这可能是最好的策略

今天详细给大家解答一下，到底怎么做能实现增长。

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经常有同学问：“总听说要实现数据分析闭环，看到数据分析结果”，可到底该咋实现？为什么自己平时工作中，经常是发了数据给业务就石沉大海，这样咋胜任大厂的要求？今天系统讲解一下。

什么是数据闭环？如何实现数据分析闭环

什么是数据闭环

完整的数据闭环，应该是：用数据监控业务 → 发现业务中的问题 → 分析问题原因 → 选择解决方案 → 继续监控业务走势，这样一条完整的链路。如果能实现闭环，肯定是做到了真正的数据驱动，既能体现数据分析的价值，又能促成业务科学办事，避免拍脑袋决策，是最好的状态了。

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很多同学写数据分析报告，最怕的就是建议部分。要么不知道建议该怎么写，要么就是简单的写两句“GMV下降了，建议搞高！”写完了还被业务嫌弃：“你要给出有价值建议！要有洞察！”到底该咋办呀，今天咱专门聊这个。

数据分析怎么给出有价值的建议

一、破题关键

破题的关键，得搞清楚：业务到底想要什么。并不是所有的业务部门都掌握了数据思维，有些部门对数据不上心，有的却对数据盯得很紧，说不定自己都做过很多分析。

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总是听人说：数据分析师要懂业务，懂业务。懂业务确实很重要，可到底要懂到啥程度？很少有认真讨论的。更难搞的是，不管你懂多少，总会有人冒出来说你：“不懂业务呀”。

数据分析师对业务到底要懂到什么程度

到底这事啥时候是个头？今天我们系统讲解一下。

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运营部门一向是数据分析需求大户，而做过运营分析的同学，经常会觉得细节多，琐碎，很多问题相互纠缠在一起很难理清。那运营数据分析到底该怎么做才系统，高效？今天详细地分享一下。

运营数据分析体系如何搭建？最全搭建攻略来了

从运营的工作特点说起。

运营工作，和销售、供应有明显区别。比如销售工作，核心关注收入、利润、转化率，能赚钱就行。比如供应，核心关注商品供应、库存周转、成本控制，不缺货，少积压就行。这些工作的目标聚焦，流程清晰。

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