实例｜产品新人如何进行数据分析

时间: 2021-07-30 09:17:07 人气: 13 评论: 0

如果你一入职，就有产品大神带你，那么恭喜你，你很幸福。因为有个产品大神带领着你一路过关斩将，所向披靡。但是如果你是刚入职的小公司产品，那么你很可能只是CEO下面的一个画图经理，有想法，却无法说服老板。经常听被人说拿出数据来，可是找了一堆数据却不知道如何用。只能陷入尴尬的“佛系”画图经理了。

按照惯例，事先声明，本文依然是教产品新人如何进行数据分析。如果你是数据分析大牛，那么希望你能出一篇更好的教程。我**为你打Call哦。

由于没有拿得出手的数据，用其他数据让人觉得夸夸其谈，无法落地。

为了更好地帮助你理解和运用，直接用我上一篇写的文章做基础数据分析，即分析我的文章在哪个平台输出价值最高，以帮助我在以后输出文章时选择首发平台。

一、确定分析方法和获取基础数据和

获取数据的方法有很多，各种网站都有，这个应该不需要我来给大家指路。

本文为了落地分析，直接使用我上一篇文章《思路｜产品新人应如何撰写测试用例（功能性测试）》在几个主要平台的文章数据，分析各个平台的输出价值。

想要知道各个平台的输出价值，首先得知道文章输出价值与那些数据相关。由于这是我自己定义的一个名词，所以我从阅读者和作者两个方面阐述下文章输出价值是什么东西。

基于以上三点。我们需要阅读、订阅、收藏等等这些文章的基本数据来进行下一步分析。

*注：或者更多，由于这是一篇给初学者的文章，所以就没有具体展开。

以下是收集各个平台的基本数据。

我的文章在各大平台的阅读量、收藏量等等数据有点惨，你们就将就将就吧，反正我是没脸看。

既然已经获取到了数据，那么就要开始对数据进行分析了。不过一般如果从正常业务中获取的数据，都需要先进行数据清洗，才能分析。不过这里我们就省略了，毕竟都是用excel分析的，就不玩那么高大上了。

所谓标准化即将大额数据归结到一个很小的数据中，这个过程也被称为“归一化”。通俗地说，就是把所有数据都归结到[0,1]之间。

数据标准化通常有两种方式。分别为min-max、z-score。这里我主要用min-max标准化。

min-max公式为：

x* = (x-min)/(max-min)

我这里将标准化后的数据都×10，生成以下数据：

注：数据×10主要是为了好看。你要是喜欢也可以不×10。

以上是我们通过基本数据进行分析的第一步，将数据标准化处理。

所谓加权评分，就是将第一步得出的数据进行加权处理，即：

加权评分值 = 标准化数据 × 权重

在进行加权评分前，我们先得进行权重处理，权重处理可以使用矩形分析法获得。

如下图：

了解每个维度的含义，然后通过以下步骤进行权重分析：

设置基本原则。 我个人认为重要性应按打赏 > 订阅 > 评论 > 收藏 > 点** >阅读进行排序，由于阅读者愿意打赏，那么文章肯定帮助到了他，以此类推分析；
根据设置的原则，进行处理。即行列对比，如果行比列重要的设为1，行没有列重要的设为0。
对每一行数据进行合计；
对合计进行权重计算，即：维度权重=维度合计/总维度合计，由于某些维度合计为零，因此需要对所有维度合计进行**+1**处理。

根据以上步骤得出数据，阅读量权重=1/（1+4+2+5+6+5)*100%=4.35%，其他数据以此类推。得出上图中的各个维度权重的数据。