怎样帮助产品经理提高数据处理能力?
1.深刻的理解业务逻辑，熟悉数据框架体系
首先要了解你的业务是做什么的，业务发展的方向，业务的核心指标;
对核心指标进行拆解，获取的结果能够更加精准的进行产品定位，为后期的运营推广，建立一个精准的模型。
2. 分析现有的数据指标
了解现有的各指标运营状况，与同行进行比对，如果有更好的指标，寻找能够提升的空间在哪里;或者通过某一个运营的动作，提高制定的指标，看提升的效果如何。
制作精准模型的好处在于，了解核心用户，可以针对性的对核心用户进行产品需求的挖掘和调研，更加准备的进行指标的提升。
3. 不断锻炼数据挖掘的能力
企业通过长时间的数据挖掘锻炼，能够对企业的数据体系有一个全面的认识，在选择特征时就有更多的空间可以发挥。
分析数据的5个方法
1.流量分析
分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。可通过分析用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。
实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。
2.转化分析
通过用户转化，用户变现。在我们的产品里面有很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。影响转化率的因素很多，可总结为：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。
3.留存分析
用户留存是实现产品增长的基。从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。
4.可视化分析
用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。
5.群组分析
产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。
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