“對統計數據比較敏感，可以根據數據統計分析與意見反饋，不斷完善和提升商品”這類的任職要求司空見慣。雖然，數據統計分析工作能力早已變成產品運營必不可少的專業技能。通過觀察統計數據的敏感性和邏輯思維能力的強弱就可以看得出產品人員的基本技能。開維創小編雖然基本上每天和統計數據相處，但自始至終感覺要得到工作能力提升，仍需開展針對性的學習培訓和實踐活動。希望文中的整理和思索會對大伙兒有幫助。
一、數據分析常見的五個問題
1、無思路：數據信息雜亂無章，無從下手
原因：業務目標分析不明確，導致數據收集過多；分析方法和分析場景不知道如何結合，導致無法啟動。
對策：理解業務背景和目標，充分熟悉各種分析方法以及對應的應用場景。
2、無側重點：分析邏輯不嚴謹，想法胡亂猜
原因：在不考慮數據整體波動的可能原因的情況下，相關指數被用作因果指數，成為“為了分析而去分析”。
對策：數據分析形成閉環，確定分析目標------收集數據------列舉可能的原因------驗證推測------提出分析結論------之后的優化對策。
3、無規劃：在分析過程中，發現數據缺失，采集難度過高
原因：對所發布商品的使用價值盈利不清楚，未提早整體規劃觀查指標值及開展有關的數據收集要求開發設計。
對策：確立商品的取得成功指標值，可提早設計構思剖析構思，從而反推需要的統計數據要求關鍵點。
4、無記錄：當數據出現異常時，卻亂了陣腳，不知道原因
原因：團隊內部的信息同步不及時。可能是活動導致產品數據突然增加，或者產品更新導致系統故障數據下降。
對策：建立團隊內協作機制，使信息與共享平臺及時同步。
5、不熟練：不熟悉數據分析工具，消耗時間過長
二、常用的數據分析方法
1、趨勢分析法
比較兩個或多個指標或比率，以計算它們變化的方向、數量和幅度。
2、對比分析法
將兩種或兩種以上指標值相比，找尋這其中規律。靜態相比，不同的指標值橫向相比。動態相比，同個指標值縱向相比。
3、多維分解法
把某種商品或某種市場現象，放在一個兩維之上的空間坐標來采取解析。
4、用戶分群
為了更好地經營用戶，要對用戶和產品之間的互動程度去進行劃分。
5、用戶細查
對用戶進行抽樣，觀察用戶在行為和交上的數據，找出它的特征，總結出規律數據。
6、漏斗分析法
對業務流程節點進行劃分，建立整個業務流程的轉化漏斗，并追蹤分析。
7、留存分析
每當用戶進行注冊后，應該及時追蹤用戶在之后的數據情況。
以上就是為大家總結的數據分析遇到的幾個問題以及數據分析方法。
