第九周学习总结于心得

在产品经理的素质维度上分为，需求分析，用户调研，竞品分析，产品设计，项目管理，数据分析。目前课程已进入了数据分析最后的尾声阶段，最后是个人成长和职业规划，只剩下两周的时间。本周主要学习的是数据分析的作用，数据分析工具，执行过程，思路与分析框架。分析对象和常见的数据指标共五大部分的内容。具体针对数据分析，思路与框架，常见数值的指标写下自己的学习心得。

数据分析

随着互联网技术的发展，信息的分发和采集的边际成本日益下降的趋势下。数据的数量和分类日益的规模化和系统化下，对原始数据的清洗，加工处理，进而对产品设计，功能的添加，用户体验提高等各个方面产生正向的激励作用。因此产品经理必须具备对数据分析的能力，一方面，能够完成能以较小的成本完成数据迭代的要求，实现用户增长，获取更大的商业价值。另一方面，客观的数据结果能够有效的减少因人的主观性而造成决策的失误，进而对业务造成不可挽回的损失。从而做到实时-精确-完善-结构化。

思路与框架

作为学习的新手，面对海量的数据如果没有成熟的数据分析的知识体系和一套方法论，就没有办法有效挖掘从数据的海洋里挖掘出有价值的信息。通过学习前人的思路框架，能够是我们更好的入门，让数据分析有法可依，作为更好的抓手。主要分为用户属性，用户行为，流量，社区，平台，企业。从微观到宏观，从底层到上层一步步的分析。其中对数据分析要以始为终，设定关键指标，让数据为指标服务。

常见的数据指标

不同行业下不同的企业所看重的数据指标更有侧重。例如对电商企业来说 GMV、DAU、APPU、LTV、

take rate 等大量英文字母的缩写，这也说明这些数据指标是有国外首先定义，再传到中文互联网公司，可见国外互联网的发展水平是要于国内。从实际出发，对于概念从字面意思再到具体的实践是有着很大的距离。知道是什么和知道怎么做是截然不同的领域。二爷也在直播中说到，对于数据分析首先要在心中有一个数据结构网，否则对数据的理解只能停留在表象，无法深层有价值的信息，为你的思考结论提供坚实的基础，由于二爷没有展开来说，目前对如何构架自己的数据分析地图还不甚理解，希望二爷后续的课程能展开谈谈。