【产品经理第一本书 pdf】党月数据指标和维度综

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本文节选自《产品经理方法论》

9.2 ”党月数据指标和维度
综上所述，在展现数据的过程中,不仅要选择合适的图表来分析和表达,还要注意表达过
竹中的规范和严谨，以及可能造成的可视化次骗。

5，分析数据

在煞据分析阶段，我们需要使用一定的数据分析方法，如对比分析法、分组分析法、和拖阵
关联分析法、趋势分析法、漏斗分析法等。

对比分析法通常分为目标《月度目标、年度目标、活动目标等) 对比，时间对比〈环比、
同比)，特定值 (均值、中位数、增长率等) 对比等，它是通过对处理后的数据进行对比分析，
最终得出有效分析结果的过程。

分组分析法指的是对处理后的数据进行组别划分，例如，按年龄分组，按性别分组，按地
区分组等，并进行组间或组内对比，最终得出有效的分析结果。

抢阵关联分析法是利用经典的矩阵模型〈(如 SWOT 抢阵、波士顿矩阵、忠诚度矩阵、GE
惩降等) 进行数据分析。和矩阵分析通常适用于对非结构化的数据进行定性分析。

趋势分析法指的是应用事物发展的延续性原理来预测事物发展的趋势，共体操作时通常
依据现有数据和一些指标来预测整体数据的未来趋势，常见的指标有平均增长量和平均增长
率等。

数据分析的最终目的是得出对产品或业务有指导意义的分析结果, 每一种分析方法都是一
个完整的分析框架，产品经理需要根据不同的分析目的选择合适的分析方法。

6，、输出报告

进行7数据分析，并利用图表进行了可视化之后，要对整个过程做一个总结。基于数据分
析的目的，介绍数据的来源和处理以及分析方法，并使用规范严谦的图表展示结论和建议，最
终答出一份完整的数据分析报告。报告需要遵循的原则有数据可靠，用词严谨;描述准确，论
证合理;概念唯一，标准统一，直观呈现，通俗易刁;结论正确，建议合理。

要再次强调的是,数据分析的核心目标是得出对产品或者业务决策有指导意义的结论，整
个分析过程应该始终围绕核心目标而展开。

[区 常用数据指标和维度

在数据分析的过程中, 有两个重要的概念是必须要理解的, 这两个概念分别是指标和维度。

113114

于于、如何进行数据分析
指标是衔量事物发展程度的单位和方法，通常需要经过计算和统计才能得到，例如，页面
浏览次数 (Page View，PV)、独立访客数 (Unique Visitor，UV)、下载重等都遍于指标。

维度指的是事物本身所带有的某种特征或属性,抑或是一种维度或描述事情的和角度，例如
性别、地区、时间、版本、操作系统等。维度可以分为定性维度与定量维度，通常根据数据类
型来划分。若数据类型为字符型《文本型) 数据，如地区、性别、职业等就属于定性维度; 车
数据类型为数值型，如收入、年龄、消费等就属于定量维度。

图 9-2 展示了数据分析常用的指标和维度。本节将详细介绍这些指标和维度的基本概念。
(总用户数 】 【 新者用户数 】 。【 访失用户数 】 【用户境长素 ]
上COCBP访失训】 共他 用
-下CD CD CD CD

| [AR和最 ]】 (is用P数] [ pAu )】 [wu ]

人 (CA中 ]】 (sm名 | 其他

(CC病继度 】 (地区维变 】 (人性别维度 】 人 年肯给度

维度 人5业维度 ]】 。 |，闲首来源 】 (设备品牌 ] ( 设备型号 ]

(用户类型 ] | 版本维度 ] | 其他

4图 9-2 数据分析常用的指标和维度

用户指标

1，常用指标
常用指标如下。
。 总用户数: 用户总数，是一种常用的用户指标，通常用来衡量产品和业务的用户规模大小。

。 新增用户数: 一段时间内用户的增长量。增长量不仅可以是正值，还可以是负值。负值
意味着负增长，即用户的流失。若增长量为正值，则讲分析增长的原因，加强正向因素
带来的正向反馈， 如果增长量为负值，则要分析出现用户流失的原因，抑制或消除赣向

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