作為網易新聞第一個數據產品經理，當我剛接觸這個領域時完全是一臉懵逼。那時市面上關於數據分析的書，還停留在財務統計、可視化報表製作和諸如GoogleAnalytics這樣的工具使用層面，很少有能和網際網路，尤其是移動網際網路結合的案例可參考。好在彼時已有像友盟、TalkingData這樣的第三方數據統計平台供大家免費使用，於是「照著抄」成為我學習數據分析的唯一捷徑。當我從0到1還原出一套類似友盟的數據統計系統時，算是對這項技能有了些認知。儘管如此，我仍認為自己對數據的敏感度還遠遠不夠，很多時候還是會陷入無法進一步提升的困境。
現如今，網際網路流量紅利在逐漸消逝，「精細化運作」被提及次數越來越多，這就要求很多公司擺脫之前不計成本地投放和燒錢的做法。而利用數據搭建起一套科學的產品運營體系，逐漸開始被各大公司所重視，這就對產品經理提出了進一步要求。
我們可以來看看大多數公司初級產品經理最新的JD：
對比一下高級產品經理的JD
可以看出，對初級產品經理的數據分析能力已經有了明確要求，高級產品經理則更為強調。
作為主導整個產品線的人，不僅需要有敏感的數據分析能力，更要會從數據中找到問題，分析問題，並解決問題，能通過有效分析挖掘背後的潛在增長點。
簡而言之，產品這個職位，薪資待遇高，能把數據分析用到爐火純青的人薪資待遇更高，但真正能做好這一步的產品經理卻是百里挑一。據人人都是產品經理網站的相關調查，有過半的從業者表示，今年並未實現漲薪。
我也接到過很多新人產品經理關於產品技能方面的求助，如果對問題類型做個排名，數據分析無疑是在前三的。大家都意識到數據分析很重要，但卻不知如何下手。試想一下，你是否也遇到過如下困惑：
1）對產品的行為數據進行統計時，統計的原始數據無法清楚的反映背後的用戶習性；
2）數據分析時無法找到有助於提升業務目標、可機制化的規則；
3）產品改進後無法實現自增長，病毒營銷概念只是概念......
這些問題其實很普遍，如果究其本質，從數據思維出發，這些問題都能找到原因：
1）沒有數據分析的意識，習慣性的把數據分析和數據統計相提並論；
2）一直徘徊在表面的數據，不會深層次的數據建模和數據分析；
3）沒有系統的數據分析方法論指導，也沒有基本的理論支撐，分析全靠因果驅動。
而找到原因還不夠，最重要的是解決問題。個人認為，產品經理對數據分析的了解程度，分4個層級：
- 第一層，懂得做分析前要明確數據指標定義，明確埋點規則，明確分析目標，知道折線圖、柱狀圖、餅圖等常見圖表的用法，了解日常應重點關注什麼數據。
- 第二層，當數據出現變化時，會利用對比、下鑽、透視、漏斗、相關性分析等手段挖掘變化背後的原因，並給出相應的解決方案。
- 第三層，做到利用數據指導決策。掌握如A/B測試、用戶畫像等工具，能通過對比實驗的方式選擇最優產品方案。
- 第四層，把數據融入產品方案和商業模式，讓數據對收入變化產生直接影響。典型例子就是基於個性化推薦的廣告系統。
據我觀察，大多數產品經理連第一層都很難達到。而通過掌握數據分析能力驅動增長，一定會是未來產品人的必備核心技能之一。希望大家對此有所重視和訓練。
以上就是今天想分享的，會對你有幫助麼？期待你的回覆~