数据分析方法论
为什么数据产品经理需要数据分析技能？
如果是辅助决策类产品经理，比如BI，可视化，要学会对各个业务模块数据进行指标拆解，才能量化找到业务增长点，才能知道哪些数据支持业务决策，才能提前规划数据获取，埋点等。
如果做智能决策类的数据产品经理，也就是策略类产品经理，那么数据分析的技能要求会更高一层，即为什么制定这一策略。
数据分析基础流程有哪些？
1）发现问题：发现问题分为知道有明确问题，业务方反馈，异常数据报警，业务需求等；没有明确的问题，即没有明确需求的，希望提升业务效率。
2）定位问题：发现问题之后，需要定位问题发生的根源，定位问题的方法有全链路分析，组成因子分解，影响因子分析，枚举法。
3）分析问题，分析问题用到的方法论和定位问题一样，不过会有更多的方法论交叉使用。
4）提出有价值的数据结论。以终为始思维是一种反向思维，反向分析过程中寻找关键因素，采用对应策略。正常来说正确的结论只有两种：减少损失，增长收益。
数据分析基础方法有哪些？
全链路分析
全链路分析步骤：
1）梳理各个链路关键节点，确定每个节点指标
2）进行节点洞察，分析每个节点数据，查看问题点
组成因子分解
1）组成因子分析首先明确思路，把组成结果的因素列出来，可以针对不同的因子制定不同的对策。
影响因子拆解
1）很多时候，因子对结果的影响是定性的，并不是完全把结果拆成多个因子相加，这时候应该把影响因子拆解，挨个分析因子跟结果的相关性，因果性
枚举法
枚举法把所有的数据一一列出来，然后一一分析。
1）降序思维
2）随机抽样思维
数据产品经理：实战进阶读书笔记（2）
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