第4页 | 数据分析 | 人人都是产品经理

指标是一个令人又爱，但又恨的分析粒度！

在数据分析的世界中，指标扮演着至关重要的角色，它们将业务目标量化，为决策提供依据。但指标体系的构建并非易事，它需要在复杂性与实用性之间找到平衡。本文深入探讨了如何避免在构建数据指标体系时走入误区，强调了识别核心指标的重要性，并提供了实用的策略，以确保数据分析工作能够真正助力业务发展。

个人观点数据分析经验分享

为什么精心开发的新功能没能带来预期的效果？且听我娓娓道来，揭秘「开发新功能≠提升留存率」背后的真相。

A/B测试产品管理功能优化

本文旨在通过一个实际案例，引导读者用最朴素的方式解锁数据分析的大门，打破对数据的迷信，将焦点回归到解决问题上来。通过易于理解的语言和实操指南，即便是数据分析新手也能够快速入门，提升工作效率，发现数据背后的商业洞见。

实操指南数据分析数据可视化

本文深入探讨了短视频如何利用数据洞察和社交共享的力量，帮助企业快速吸引并转化潜在客户，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

品牌传播数据分析用户转化

朴朴超市近期在福州、厦门地区提高了免配送费的起购金额，引发了广泛关注和思考。本文旨在通过数据分析的视角，探讨这一调整背后的可能动因及其对消费者行为的潜在影响，帮助读者更好地理解电商平台策略调整的逻辑与影响。

数据分析朴朴超市消费者行为

本文作者以自己亲身参与的一次竞品分析为例，提炼并阐述了一套竞品分析的方法论。这一过程不仅为我们提供了一个生动的案例，而且使我们对竞品分析的理解更加深入和全面。

SaaS产品市场定位战略规划

本文深入探讨了用户体验、转化率、用户行为和错误率优化等关键维度，揭示了如何通过细致入微的用户研究和数据驱动的决策，将理论转化为实践，从而提升产品的市场竞争力和用户满意度。

产品管理数据分析用户体验

本文深入探讨了RAG（检索增强生成）技术和向量化方法，这两种技术在提高数据处理效率、优化自然语言处理及应用落地方面展现出了巨大的潜力。通过具体实例和技术解析，我们将揭示这些技术如何在多个领域内提升信息的可用性和准确性，以及它们对未来技术发展的可能影响。

RAG 向量化数据分析

TFlowAI提出了一种基于大模型的解决方案，通过理解业务、查找数据、分析处理的过程编排，实现模型自主的基于数据库的数据查询与分析。这种方法不仅降低了开发成本，还提升了使用体验。

使用体验大模型开发成本

本文通过一系列实战经验，展示了如何超越常规的调研方法，采用创新策略深入挖掘并验证客户的真实需求，从而开发出能够精准满足目标市场的产品。我们将看到，通过海量数据收集、用户共创以及细致的观察，产品经理可以突破表面，触及客户真正的“心坎里”。

产品管理客户需求市场调研

本文深入探讨了数据分析的基础思维和方法，引用古代兵法“知己知彼，百战不殆”，强调通过对比、分类、平均和结构思维来深入了解数据的重要性。文章介绍了杜邦分析法、矩阵分析法等基础分析方法，并通过用户行为分析等高级技巧，指导读者如何在实际工作中运用这些技术。

数据分析漏斗分析热力图

本文深入拆解ERP系统中的第四大核心功能——采购管理。将详细了解如何通过简道云ERP管理系统实现高效的供应商管理、精确的采购申请流程、严格的采购订单执行、灵活的采购入库与退货处理及精准的数据分析，帮助企业在采购环节获得竞争优势。

ERP系统供应链优化成本控制