【摘要】 这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。而随着公司和企业的不断发展，处在互联网公司最

这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。而随着公司和企业的不断发展，处在互联网公司最前沿的产品经理接触了大量的用户数据。因此，产品经理只有自己不断地学习了解数据分析，拥有了良好的技能才能够为企业增加核心竞争力。今天我们就来说说，产品经理如何学习数据分析。

首先说说数据分析师怎么来的吧，数据分析师在上个世纪末期流行于西方国家，由于互联网推动，使得人们在大量的数据中通过总结得出了许多分析方法并获得成功，于是数据分析也就应运而生。那么数据分析的用途是什么呢？通常来说，数据分析是为企业决策者决策提供依据 ，在现今社会数据价值越来越高也越来越多。

第二点我们就来说说数据分析的价值吧。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。其实简单而言就是，在“产品——数据——结论”的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。

不过就目前而言，很多企业的产品经理都没怎么接触过数据分析这个事物，但是很多产品经理都需要学习数据分析。一般来说，非专业出身的数据分析经常会犯一个重要的问题对业务不数据，这就需要产品经理向数据分析部门提出需求，数据部门根据需求进行整理，交由产品经理并配合对其数据做出结论。或者产品经理拥有对产品业务的理解同时保持数据分析的敏锐度，通过数据分析，为产品提供产品及运营意见建议。

那么数据分析有那些分析呢？有些产品经理将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

在做数据分析的时候，其实有属于自己的数据分析方法。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；转化分析，广义上所有的商业网站都是电商网站，因为都需要用户转化、需要用户变现；留存分析，留存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才能不断增长；可视化分析，对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现；群组分析，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。

以上就是关于产品经理学数据分析的相关知识的解答。产品经理在学数据分析的时候一定要勤下功夫，因为关于数据分析的相关知识还是有很多的。小编今天所说的只是一个宽泛的解释。不过对于数据分析，小编建议产品经理可以深入多多学习一些，毕竟，技多不压身嘛。