马云爸爸说了，这是DT时代（Data technology）。不论是产品经理，还是产品运营，都得掌握一定的数据分析技能，因为，你的产品需要不断地迭代修改升级，而迭代修改升级不是你想一会拍脑袋决定的，是需要通过分析数据，来获得前进方向的。
这书其实还未成书，这不写于16.04.14嘛。其实，这是诸葛IO这款数据分析产品的说明书。篇幅很短，用字很少，但句句干货，我花半小时读完后，感觉突然打通任督二脉（手动斜眼），哈哈，总之，我想在这总结然后加深认识，顺便介绍给各位盆友。
实例篇
实例一：如何衡量产品改版（新功能的）的效果？
①新功能有多少人用（是否受欢迎）？
衡量指标：功能活跃比（使用了新功能的用户数 / 同期活跃用户数）
②用户是否会重复使用（被评估的）新功能？
衡量指标：功能的重复使用用户比例（用户在首次使用新功能后的第 X 天，回访用户中使用该功能的比例）
③新功能对所处的使用流程是否起到了优化作用？
衡量指标：用户流程的转化率和完成率（对比改版前后的转化率和完成率）
④产品改版对用户留存产生了怎样的影响？
衡量指标：留存率（用户在初始时间后第 N 天的回访比例，即为 N 天留存率，
⑤了解用户在怎样使用新改版的功能？
分析方法：行为属性统计 & 用户行为记录
实例二：如何发现产品改进的关键点？
第 1 步：根据目标对用户分群.
暴走漫画为了提高用户留存率，挑出一部分用户，把用户按照「活跃度高低」（目标）不同，将用户分成若干群，并从中选取出「非常活跃」和「不太活跃」的两群用户做深入研究。
第 2 步：对比用户群，寻找差异。
①人群属性；②使用环境；
③用户行为：* 某个具体行为的发生次数（比如「成功创作漫画」的次数）；* 某个具体行为发生 的特征（比如「第三方分享」的平台）；
④过程转化率：* 比如「购物下单」过程的转化率和完成率；
⑤留存：* 比如「次日留存率」、「周留存」等。
第 3 步：发现「有趣的」差异，探寻背后原因。
「非常活跃」的用户，大多在安装 App 后的两天内完成了以下行为（如下图）：
①浏览分类漫画; ②加好友（订阅了喜欢的内容频道）;③进入我的暴走（浏览了订阅的内容流）
而「不太活跃」的用户，则较少有人完成全部上述行为
得出结论：符合用户兴趣的内容流，是刺激用户活跃的关键。
第 4 步：根据发现改进产品
将 App 首界面改为「推荐」，新用户首次访问时直接展示热门漫画，并根据用户的兴趣（访问记录）展示个性化内容；
将「好友」的导航地位提升。
第 5 步：衡量改版是否达到预期效果
改版后用户的启动应用次数是改版前 1.5 倍
改版后用户的单次访问时长是改版前的 1.3 倍
新用户的次日留存率是改版前的 1.3 倍（长期留存的提升与次日留存接近）
实例三：如何结合数据优化产品的用户体验？
衡量：结合您的优化目标，从用户的行为数据中，可以有很多方法和指标量化衡量产
品的用户体验。比如，通过「下单→支付→完成支付」过程的成功率，您可以
得到支付过程是否顺畅的量化衡量结果。您可以将这一步中得到的衡量结果作
为基准线，今后的改进应该是让指标相较基准线有所提升才是有效的。
发现：通过对衡量结果进行深入分析，您可以能会发现一些影响用户体验的场景或节
点。比如，您可能会发现在 3G 网络下，（与 4G 和 WIFI 相比）使用支付宝支付的成功率十分低，而同样的环境下微信支付的成功率就高很多。
优化：依据上面的发现，您会改进优化产品，以提升用户体验。比如前面支付的例子，
您可能会在 3G 网络的情况下，推荐用户使用微信进行支付。
评估：在改进之后，您需要再看一下数据，看改进后的指标是否与基准线相比有所提
升，提升的幅度多大，以此来确认产品改进是否实现了预期的优化效果。
方法论
一：什么是同期群分析
1.同期群是一种用户分群的方式。按用户的新增时间将用户分群，得到的每个群叫一个同期群。
对产品来说，对用户划分得到的同期群就是「本周新增的用户」、「上周新增的用户」、
「上上周新增的用户」……（时间颗粒度可大可小，但重要的是按新增时间划分）。
2.同期群分析是指将用户进行同期群划分以后，分析和对比不同同期群组用户的相同指标，这
套分析方法就是同期群分析
3.进行同期群分析最重要的原因是：
同一项产品改进，对不同同期群中的用户，产生的影响是不同的，分开衡量才更能反映真实
的情况。
4.掌握此方法后，你可以：
衡量产品业务的整体进展；评估产品改版的效果；
优化产品的用户体验；寻找产品改进关键点；
提升用户参与度；
二：产品数据分析的一般过程
第一步：弄清目标和当前的主要问题
第二步：找出问题相关的数据指标
第三步：对问题指标的相关人群进行画像分析，探究问题背后的可能原因
第四步：改进产品或运营
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以上。
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