“对统计数据比较敏感，可以根据数据统计分析与意见反馈，不断完善和提升商品”这类的任职要求司空见惯。虽然，数据统计分析工作能力早已变成产品运营必不可少的专业技能。通过观察统计数据的敏感性和逻辑思维能力的强弱就可以看得出产品人员的基本技能。开维创小编虽然基本上每天和统计数据相处，但自始至终感觉要得到工作能力提升，仍需开展针对性的学习培训和实践活动。希望文中的整理和思索会对大伙儿有帮助。

一、数据分析常见的五个问题

1、无思路：数据信息杂乱无章，无从下手

原因：业务目标分析不明确，导致数据收集过多；分析方法和分析场景不知道如何结合，导致无法启动。

对策：理解业务背景和目标，充分熟悉各种分析方法以及对应的应用场景。

2、无侧重点：分析逻辑不严谨，想法胡乱猜

原因：在不考虑数据整体波动的可能原因的情况下，相关指数被用作因果指数，成为“为了分析而去分析”。

对策：数据分析形成闭环，确定分析目标------收集数据------列举可能的原因------验证推测------提出分析结论------之后的优化对策。

3、无规划：在分析过程中，发现数据缺失，采集难度过高

原因：对所发布商品的使用价值盈利不清楚，未提早整体规划观查指标值及开展有关的数据收集要求开发设计。

对策：确立商品的取得成功指标值，可提早设计构思剖析构思，从而反推需要的统计数据要求关键点。

4、无记录：当数据出现异常时，却乱了阵脚，不知道原因

原因：团队内部的信息同步不及时。可能是活动导致产品数据突然增加，或者产品更新导致系统故障数据下降。

对策：建立团队内协作机制，使信息与共享平台及时同步。

5、不熟练：不熟悉数据分析工具，消耗时间过长

二、常用的数据分析方法

1、趋势分析法

比较两个或多个指标或比率，以计算它们变化的方向、数量和幅度。

2、对比分析法

将两种或两种以上指标值相比，找寻这其中规律。静态相比，不同的指标值横向相比。动态相比，同个指标值纵向相比。

3、多维分解法

把某种商品或某种市场现象，放在一个两维之上的空间坐标来采取解析。

4、用户分群

为了更好地经营用户，要对用户和产品之间的互动程度去进行划分。

5、用户细查

对用户进行抽样，观察用户在行为和交上的数据，找出它的特征，总结出规律数据。

6、漏斗分析法

对业务流程节点进行划分，建立整个业务流程的转化漏斗，并追踪分析。

7、留存分析

每当用户进行注册后，应该及时追踪用户在之后的数据情况。

以上就是为大家总结的数据分析遇到的几个问题以及数据分析方法。