作为网易新闻第一个数据产品经理，当我刚接触这个领域时完全是一脸懵逼。那时市面上关于数据分析的书，还停留在财务统计、可视化报表制作和诸如GoogleAnalytics这样的工具使用层面，很少有能和互联网，尤其是移动互联网结合的案例可参考。好在彼时已有像友盟、TalkingData这样的第三方数据统计平台供大家免费使用，于是“照着抄”成为我学习数据分析的唯一捷径。当我从0到1还原出一套类似友盟的数据统计系统时，算是对这项技能有了些认知。尽管如此，我仍认为自己对数据的敏感度还远远不够，很多时候还是会陷入无法进一步提升的困境。

现如今，互联网流量红利在逐渐消逝，“精细化运作”被提及次数越来越多，这就要求很多公司摆脱之前不计成本地投放和烧钱的做法。而利用数据搭建起一套科学的产品运营体系，逐渐开始被各大公司所重视，这就对产品经理提出了进一步要求。

我们可以来看看大多数公司初级产品经理最新的JD：

对比一下高级产品经理的JD

可以看出，对初级产品经理的数据分析能力已经有了明确要求，高级产品经理则更为强调。

作为主导整个产品线的人，不仅需要有敏感的数据分析能力，更要会从数据中找到问题，分析问题，并解决问题，能通过有效分析挖掘背后的潜在增长点。

简而言之，产品这个职位，薪资待遇高，能把数据分析用到炉火纯青的人薪资待遇更高，但真正能做好这一步的产品经理却是百里挑一。据人人都是产品经理网站的相关调查，有过半的从业者表示，今年并未实现涨薪。

我也接到过很多新人产品经理关于产品技能方面的求助，如果对问题类型做个排名，数据分析无疑是在前三的。大家都意识到数据分析很重要，但却不知如何下手。试想一下，你是否也遇到过如下困惑：

1）对产品的行为数据进行统计时，统计的原始数据无法清楚的反映背后的用户习性；

2）数据分析时无法找到有助于提升业务目标、可机制化的规则；

3）产品改进后无法实现自增长，病毒营销概念只是概念......

这些问题其实很普遍，如果究其本质，从数据思维出发，这些问题都能找到原因：

1）没有数据分析的意识，习惯性的把数据分析和数据统计相提并论；

2）一直徘徊在表面的数据，不会深层次的数据建模和数据分析；

3）没有系统的数据分析方法论指导，也没有基本的理论支撑，分析全靠因果驱动。

而找到原因还不够，最重要的是解决问题。个人认为，产品经理对数据分析的了解程度，分4个层级：

• 第一层，懂得做分析前要明确数据指标定义，明确埋点规则，明确分析目标，知道折线图、柱状图、饼图等常见图表的用法，了解日常应重点关注什么数据。
• 第二层，当数据出现变化时，会利用对比、下钻、透视、漏斗、相关性分析等手段挖掘变化背后的原因，并给出相应的解决方案。
• 第三层，做到利用数据指导决策。掌握如A/B测试、用户画像等工具，能通过对比实验的方式选择最优产品方案。
• 第四层，把数据融入产品方案和商业模式，让数据对收入变化产生直接影响。典型例子就是基于个性化推荐的广告系统。

据我观察，大多数产品经理连第一层都很难达到。而通过掌握数据分析能力驱动增长，一定会是未来产品人的必备核心技能之一。希望大家对此有所重视和训练。

以上就是今天想分享的，会对你有帮助么？期待你的回复~