产品经理平日里最重要的工作便是需求分析然后输出一个最合适的方案，而需求分析的过程中数据的跟踪监测分析是必不可少的，也是影响接下来功能迭代的重要依据（数据简直是撕逼专用，实乃产品经理居家必备之良药也），那么今天这篇文章就来谈一谈平日里上线新版本后的数据分析报告。

做数据分析的目的是什么

通过分析数据来验证我们的功能是否有效，我们的猜想是否正确，以便对之后的版本进行相应的调整。

做成报告形式的目的是什么

1. 归档存根，是一个特定时期内特定功能的数据分析，方便后来者查阅对比分析。

2. 阶段成果的展示，不管这个成果是好是坏，都需要进行总结。

3. 报告会让你清晰条理的关注到底哪些是最值得分析深究的数据。

怎样做数据分析报告

我在写数据报告的时候一般喜欢按照这样的格式：

1. 基于什么样的背景
2. 为了达成怎样的目的
3. 做了怎样的功能
4. 监控了哪些指标项
5. 各指标分结论
6. 总结

报告的格式仅供参考，只要能把事情说清楚，能梳理清楚自己的逻辑就好。

数据分析要注意什么

1. 数据只是量化事物的手段，它代表了一个客观情况，没有好与坏，对与错，无感情色彩

数据具有天然的客观性，无论我们是否触碰它，它已经发生并且不会改变，所以当我们面对海量的数据时，更像一个“求知者”，我们要做的是去读取它，分析它，解读它。

2.根据业务与对产品功能的认知了解，定义核心分析指标

提出数据需求的过程往往是一个数据分析报告的源头，你所有的分析都来自你最初定义下的指标。而提出数据需求是一个“界定产品目标，根据目标提出假设，预判产品效果”的过程，要求对这些过程有着清晰的预判与掌握。

3. 分析数据要胆大心细

我们要对数据足够敏感，能够敏锐的发现数据中的隐含信息，并通过逻辑去推理，进一步提出大胆的假设与追问，最后通过进一步的跟踪和其他手段去验证。

4. 分析的结论一定要严谨，切忌主观性

猜测性的结论只能叫做猜想，一定要经过横向对比，纵向对比后才能写成最后的结论。

5. 建立相关指标

一个功能的核心指标是大方向，但还需要核心指标下的细分相关指标，这些相关指标是能够影响核心指标变动的，他们之间必须有着强逻辑关系并且建立的这些相关指标我们要清楚的知道他们是如何影响核心指标的。

6. 数据分析要控制好变量，多做同比

新版本的功能数据要多与老版本的同期比较，如上线后第一周的数据同比老版本上线后第一周的数据，一般新升级的用户往往更活跃，同比能尽量控制用户群体的一致性。

7. 数据分析报告尽量图表化

人类也是是视觉动物，图形化的界面总是会更加直观形象的传递你的信息。作为一枚产品汪，你的产出物也是你的产品，可以照顾一下读者的用户体验。当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。

8. 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案

做报告的很大目的是为了总结并指导接下来的工作，你既然很努力地去了解产品并进行了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人更清楚的发现了问题及产生的原因，那么你做出的建议和结论想必也会更有意义。

9. 不要害怕或回避“不良结论”

分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，在产品缺陷和问题造成重大失误前意识到并解决它就是你的分析的价值所在了。

10. 行文切记通俗易懂

这一点是属于看似最不重要也最容易被忽视的一点，你的读书往往都是不像你这么了解这块功能，业务及背景的，如果你的报告行文不够通俗易懂，还有一大堆专业难懂的词汇的话，你的读者往往会半途而废。

希望这篇文章能够帮到你。

作者：阿拉丁大神灯（简书ID：阿拉丁大神灯）欢迎交流。

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