產品經理數據分析和歸納（5個方面進行數據分析）

用戶體驗五要素是產品經理的入門必須課之一，這是從思路到具體落地的一種經典的思維框架。實際上這種框架不僅適用于產品設計，在很多地方都可以適用。

比如梁寧曾經提到過想要了解一個人，可以通過以下五個層次去分析。

感知層
角色框架層
資源結構層
能力圈
存在感

最淺層的感知層是我們最開始對一個人的印象，比如樣貌、舉止、著裝等。對應的就是產品設計中的表現層，是我們最開始注意到的部分。
最深入的存在感是指一個人為什么活著？對應的就是產品設計中的戰略層，是推動一個人行動的核心驅動力。

這種觀人法和五要素的思想很像。

其實不止是觀察一個人，我們還可以用五要素的思想去理解數據分析。這種用產品經理熟悉的語言來解釋數據分析的方式，希望可以讓產品經理更容易地理解如何進行數據分析。

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戰略層：要解決什么問題。

產品設計時，所有的功能和內容都是圍繞著戰略層來的。比如滴滴打車的核心是想解決出行的問題，美圖擇時解決用戶美化人像的問題。

做數據分析也必須首先了解分析的目的是什么？
到底是想提升找出效果最好的渠道，還是希望挖掘出潛在的用戶增長點？如果沒想好這一點， 那么后續的分析就會陷入混亂。

范圍層：需要用到什么分析方法。

為了完成戰略層的方向，需要劃定一個大致的分析范圍。
比如如果想挖掘出潛在的用戶增長點，那么可以從多個角度進行分析，比如用戶、渠道、時間等等。選擇其中的渠道作為分析方向，那么這個渠道就是分析的大致范圍。另外可能還要用到漏斗分析、留存分析等分析方法作為評估的手段。
這基本就確定了這次分析的維度和方法，我們可以根據這些范圍制定相應分析計劃。

結構層：組織數據指標和維度

確定了分析的范圍，接下去要考慮如何組織起數據維度和數據。這一步我們需要了解數據指標，了解各種分析方法的細節。
比如范圍層確定了要用到漏斗分析，那么到了這一步就要開始考慮漏斗分析需要的數據以及如何組合其這些數據。我們找出各渠道引流的人數、注冊數、使用關鍵功能的人數等，搭建起一個漏斗分析的結構。

通過維度和指標之間的組合，得出有關這一問題下的各種詳細數據，并得出一些結論。

框架層：整理零碎的觀點，提煉業務洞察。

產品設計到了框架層，已經開始考慮最終呈現給用戶的界面模板了。頁面上清晰的排版可以方便用戶在使用時快速區分不同的功能區，找出重點。
在數據分析中，也是同樣。數據分析到了這一步，之前的工作已經讓我們得出了很多的數據結論。此時，需要考慮最終如何把這些結論用邏輯組織起來，從而更容易理解這些零散的結論。

比如結論A是結論B的前提，結論D是結論C的細化等等。整理出這些邏輯關系，就能慢慢還原出分析的整個場景。

表現層：整理成最終的報告，產出商業決策

產品設計的表現層是確定最終的配色、UI風格、字體大小等等細節。數據分析的表現層就是最終需要我們看到的內容。
就如同用戶在使用產品的時候，不需要知道后臺是如何運作的一樣。數據分析最終的表現形式，也不需要把之前所有的分析過程列出來，而是把其中的核心結論提取出來，按照一定的邏輯結構組合在一起。
清晰的報告可以讓其他相關人員快速了解業務的現狀和問題。這一步是在框架層的整理出的邏輯的基礎上，通過文字、圖表等方式進一步降低結論的易讀性，讓與此相關的人更容易了解這次分析的結論，推進后續的進展。

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經過這樣的梳理，是不是覺得數據分析更親切了。
對于產品經理來說，阻礙數據分析能力成長很多時候是因為學習的數據技能太碎片化，不知道該如何組織起掌握的技能。

不過一旦用產品經理最熟悉的五要素來看待數據分析，產品經理就很容把那些陌生的名詞放到合適的位置。
比如介紹趨勢分析、對比分析、漏斗分析、維度分析等分析方法的，這種就歸類于范圍層。如果我們了解了各類分析方法對應可以解決什么問題，就用這些方法來確定本次數據分析的范圍層。

那些數據指標、統計學知識等屬于結構層，這些知識可以用來解決如何準確地應用各種分析方法。

而數據可視化就屬于表現層的范疇了。