產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析軟件（產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析工具有哪些）

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本文目錄一覽：

• 1、主流數(shù)據(jù)分析工具有哪些?
• 2、產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析主要用什么軟件
• 3、產(chǎn)品經(jīng)理都需要寫哪些文檔，會哪些軟件？
• 4、大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具分析？
• 5、產(chǎn)品經(jīng)理做市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析的方法
• 6、數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別

主流數(shù)據(jù)分析工具有哪些?

1、Excel

Excel 是最基礎也最常用的數(shù)據(jù)分析軟件，可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作。

2、SAS軟件

SAS是全球最大的軟件公司之一，是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發(fā)的統(tǒng)計分析軟件。SAS把數(shù)據(jù)存取、管理、分析和展現(xiàn)有機地融為一體，功能非常強大。

3、R軟件

R是一套完整的數(shù)據(jù)處理、計算和制圖軟件系統(tǒng)。具備數(shù)組運算工具(其向量、矩陣運算方面功能尤其強大)，完整連貫的統(tǒng)計分析工具，優(yōu)秀的統(tǒng)計制圖功能。

4、SPSS

SPSS是世界上最早的統(tǒng)計分析軟件，也是比較成熟的分析工具，操作簡便、編程方便、功能強大。

5、Python

Python可以說是現(xiàn)在進行數(shù)據(jù)分析處理的主流軟件工具了，強大的庫和編程特性，可以幫助我們快速處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和挖掘任務。

產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析主要用什么軟件

產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析看分析哪方面數(shù)據(jù)，一般運營數(shù)據(jù)需要通過對軟件進行埋點。比如像百度統(tǒng)計這類工具。如果是需求的分析，excel也可以。其他專業(yè)的工具BI是可以的。答案來自產(chǎn)品手記。希望可以幫助你。

產(chǎn)品經(jīng)理都需要寫哪些文檔，會哪些軟件？

除產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析軟件了上面產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析軟件的朋友回答的產(chǎn)品文檔類別產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析軟件，產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析軟件我也推薦一下我常用的產(chǎn)品文檔軟件摹客。感覺是為產(chǎn)品經(jīng)理量身打造的文檔工具，支持在線撰寫或上傳本地文檔。
文檔可以和Mockplus、Axure的原型圖和Sketch、Adobe XD、PS的設計稿互相引用，相互論證。也支持自動生成歷史版本，可隨時追溯和查看。完成后可以直接生成鏈接分享給同事，同事可以在上面選中文字評論，審閱很方便，哪里有問題也可以隨時查看修改。

大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具分析？

大數(shù)據(jù)分析是一個含義廣泛的術語，是指數(shù)據(jù)集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬件和軟件工具進行處理。該數(shù)據(jù)集通常是萬億或EB的大小。這些數(shù)據(jù)集收集自各種各樣的來源：傳感器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的其他例子包括購買交易記錄，網(wǎng)絡日志，病歷，軍事監(jiān)控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。

大數(shù)據(jù)分析，他們對企業(yè)的影響有一個興趣高漲。大數(shù)據(jù)分析是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應變化，并做出更明智的決策。

一、Hadoop

Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環(huán)境存儲并處理大數(shù)據(jù)。它的目的是從單一的服務器到上千臺機器的擴展，每一個臺機都可以提供本地計算和存儲。

Hadoop 是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop
是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對失敗的節(jié)點重新分布處理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop
還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

Hadoop是輕松架構和使用的分布式計算平臺。用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應用程序。它主要有以下幾個優(yōu)點：

1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。

2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數(shù)以千計的節(jié)點中。

3、高效性。Hadoop能夠在節(jié)點之間動態(tài)地移動數(shù)據(jù)，并保證各個節(jié)點的動態(tài)平衡，因此處理速度非常快。

4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本，并且能夠自動將失敗的任務重新分配。

Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產(chǎn)平臺上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如
C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and
Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會向國會提交了"重大挑戰(zhàn)項目：高性能計算與通信"的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統(tǒng)科學戰(zhàn)略項目，其目的是通過加強研究與開發(fā)解決一批重要的科學與技術挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發(fā)可擴展的計算系統(tǒng)及相關軟件，以支持太位級網(wǎng)絡傳輸性能，開發(fā)千兆比特網(wǎng)絡技術，擴展研究和教育機構及網(wǎng)絡連接能力。

該項目主要由五部分組成：

1、高性能計算機系統(tǒng)(HPCS)，內(nèi)容包括今后幾代計算機系統(tǒng)的研究、系統(tǒng)設計工具、先進的典型系統(tǒng)及原有系統(tǒng)的評價等;

2、先進軟件技術與算法(ASTA)，內(nèi)容有巨大挑戰(zhàn)問題的軟件支撐、新算法設計、軟件分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等;

3、國家科研與教育網(wǎng)格(NREN)，內(nèi)容有中接站及10億位級傳輸?shù)难芯颗c開發(fā);

4、基本研究與人類資源(BRHR)，內(nèi)容有基礎研究、培訓、教育及課程教材，被設計通過獎勵調(diào)查者-開始的，長期的調(diào)查在可升級的高性能計算中來增加創(chuàng)新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯(lián)營，和來提供必需的基礎架構來支持這些調(diào)查和研究活動;

5、信息基礎結構技術和應用(IITA )，目的在于保證美國在先進信息技術開發(fā)方面的領先地位。

三、Storm

Storm是一個免費開源、分布式、高容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計算變得容易，彌補了Hadoop批處理所不能滿足的實時要求。Storm經(jīng)常用于在實時分析、在線機器學習、持續(xù)計算、分布式遠程調(diào)用和ETL等領域。Storm的部署管理非常簡單，而且，在同類的流式計算工具，Storm的性能也是非常出眾的。

Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm可以非常可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調(diào)用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡從遠程計算機程序上請求服務)、
ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載)等等。Storm的處理速度驚人：經(jīng)測試，每個節(jié)點每秒鐘可以處理100萬個數(shù)據(jù)元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。

四、Apache Drill

為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快Hadoop數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache軟件基金會近日發(fā)起了一項名為"Drill"的開源項目。Apache
Drill 實現(xiàn)了Google’s Dremel。"Drill"已經(jīng)作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟件工程師持續(xù)推廣。

該項目將會創(chuàng)建出開源版本的谷歌Dremel
Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數(shù)據(jù)分析工具的互聯(lián)網(wǎng)應用提速)。而"Drill"將有助于Hadoop用戶實現(xiàn)更快查詢海量數(shù)據(jù)集的目的。

"Drill"項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android
Market上的應用程序數(shù)據(jù)、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統(tǒng)上的測試結果等等。

通過開發(fā)"Drill"Apache開源項目，組織機構將有望建立Drill所屬的API接口和靈活強大的體系架構，從而幫助支持廣泛的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)格式和查詢語言。

五、RapidMiner

RapidMiner提供機器學習程序。而數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)可視化，處理，統(tǒng)計建模和預測分析。

RapidMiner是世界領先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數(shù)據(jù)挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術，能簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的設計和評價。

功能和特點

免費提供數(shù)據(jù)挖掘技術和庫;100%用Java代碼(可運行在操作系統(tǒng));數(shù)據(jù)挖掘過程簡單，強大和直觀;內(nèi)部XML保證了標準化的格式來表示交換數(shù)據(jù)挖掘過程;可以用簡單腳本語言自動進行大規(guī)模進程;多層次的數(shù)據(jù)視圖，確保有效和透明的數(shù)據(jù);圖形用戶界面的互動原型;命令行(批處理模式)自動大規(guī)模應用;Java
API(應用編程接口);簡單的插件和推廣機制;強大的可視化引擎，許多尖端的高維數(shù)據(jù)的可視化建模;400多個數(shù)據(jù)挖掘運營商支持;耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數(shù)據(jù)流挖掘，集成開發(fā)的方法和分布式數(shù)據(jù)挖掘。

RapidMiner的局限性;RapidMiner 在行數(shù)方面存在大小限制;對于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件資源。

六、Pentaho BI

Pentaho BI 平臺不同于傳統(tǒng)的BI
產(chǎn)品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發(fā)。它的出現(xiàn)，使得一系列的面向商務智能的獨立產(chǎn)品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

Pentaho BI 平臺，Pentaho Open BI
套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI
平臺上執(zhí)行的商業(yè)智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI
平臺包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數(shù)據(jù)挖掘和工作流管理等等。這些組件通過
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平臺中來。
Pentaho的發(fā)行，主要以Pentaho SDK的形式進行。

Pentaho
SDK共包含五個部分：Pentaho平臺、Pentaho示例數(shù)據(jù)庫、可獨立運行的Pentaho平臺、Pentaho解決方案示例和一個預先配制好的
Pentaho網(wǎng)絡服務器。其中Pentaho平臺是Pentaho平臺最主要的部分，囊括了Pentaho平臺源代碼的主體;Pentaho數(shù)據(jù)庫為
Pentaho平臺的正常運行提供的數(shù)據(jù)服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對于Pentaho平臺來說它不是必須的，通過配置是可以用其它數(shù)據(jù)庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平臺是Pentaho平臺的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平臺在沒有應用服務器支持的情況下獨立運行;

Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平臺開發(fā)相關的商業(yè)智能解決方案。

Pentaho BI 平臺構建于服務器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統(tǒng)的J2EE
服務器，安全，portal，工作流，規(guī)則引擎，圖表，協(xié)作，內(nèi)容管理，數(shù)據(jù)集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標準的，可使用其他產(chǎn)品替換之。

七、Druid

Druid是實時數(shù)據(jù)分析存儲系統(tǒng)，Java語言中最好的數(shù)據(jù)庫連接池。Druid能夠提供強大的監(jiān)控和擴展功能。

八、Ambari

大數(shù)據(jù)平臺搭建、監(jiān)控利器;類似的還有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari為在任意數(shù)量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向?qū)А?/p>

Ambari處理集群Hadoop服務的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。

3、監(jiān)視Hadoop集群

Ambari為監(jiān)視Hadoop集群的健康狀況和狀態(tài)提供了一個儀表板。

九、Spark

大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架(可以應付企業(yè)中常見的三種數(shù)據(jù)處理場景：復雜的批量數(shù)據(jù)處理(batch data
processing);基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢;基于實時數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理，Ceph:Linux分布式文件系統(tǒng)。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public - 大數(shù)據(jù)分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數(shù)據(jù)可視化提供了有趣的見解。Tableau
Public的百萬行限制。因為它比數(shù)據(jù)分析市場中的大多數(shù)其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調(diào)查一個假設。此外，瀏覽數(shù)據(jù)，并交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將交互式數(shù)據(jù)可視化發(fā)布到Web;無需編程技能;發(fā)布到Tableau
Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網(wǎng)頁。共享的內(nèi)容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數(shù)據(jù)分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數(shù)據(jù)都是公開的，并且限制訪問的范圍很小;數(shù)據(jù)大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 數(shù)據(jù)分析工具

以前稱為GoogleRefine的數(shù)據(jù)清理軟件。因為它可以幫助您清理數(shù)據(jù)以進行分析。它對一行數(shù)據(jù)進行操作。此外，將列放在列下，與關系數(shù)據(jù)庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;從網(wǎng)站解析數(shù)據(jù);通過從Web服務獲取數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)集。例如，OpenRefine可用于將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用于大型數(shù)據(jù)集;精煉對大數(shù)據(jù)不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 數(shù)據(jù)分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數(shù)據(jù)。它用于集成各種組件，用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數(shù)據(jù)分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數(shù)據(jù)，文本挖掘，蟒蛇，和[R
。

3、KNIME的限制

數(shù)據(jù)可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

對于數(shù)據(jù)工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數(shù)據(jù)分析，映射和大型數(shù)據(jù)集可視化工具。此外，Google
Fusion Tables可以添加到業(yè)務分析工具列表中。這也是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數(shù)據(jù);跨越數(shù)十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數(shù)據(jù)組合在一起;您可以合并兩個或三個表以生成包含數(shù)據(jù)集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數(shù)據(jù)包含在查詢結果中或已映射;在一次API調(diào)用中發(fā)送的數(shù)據(jù)總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是關系和網(wǎng)絡的可視化和分析軟件。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業(yè)的)和開源網(wǎng)絡分析和可視化軟件。NodeXL是用于數(shù)據(jù)分析的最佳統(tǒng)計工具之一。其中包括高級網(wǎng)絡指標。此外，訪問社交媒體網(wǎng)絡數(shù)據(jù)導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數(shù)據(jù)分析工具，可幫助實現(xiàn)以下方面：

數(shù)據(jù)導入;圖形可視化;圖形分析;數(shù)據(jù)表示;該軟件集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節(jié)點和邊緣;該軟件可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek
.net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數(shù)據(jù)提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創(chuàng)建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應并解決微積分問題;幫助業(yè)務用戶獲取信息圖表和圖形。并有助于創(chuàng)建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數(shù)字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什么是Google搜索運營商

它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數(shù)據(jù)分析工具可以幫助發(fā)現(xiàn)新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加載項是Microsoft Office Excel加載項程序。此外，它在您安裝Microsoft
Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優(yōu)化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優(yōu)化工具，有助于快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它采用了多種方法，來自非線性優(yōu)化。還有線性規(guī)劃到進化算法和遺傳算法，以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質(zhì)量;求解器會影響模型的內(nèi)在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

這是一個協(xié)作數(shù)據(jù)科學軟件平臺。此外，它還有助于團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數(shù)據(jù)分析工具提供交互式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙：重新加載代碼/數(shù)據(jù)集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數(shù)據(jù)分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)分析魔鏡)，思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

產(chǎn)品經(jīng)理做市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析的方法

產(chǎn)品經(jīng)理做市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析的方法

產(chǎn)品經(jīng)理，你對用戶的需求了解多少呢？你知道用戶想要什么樣的產(chǎn)品嗎？你想知道用戶將會如何看待你的產(chǎn)品嗎？你想知道你設計的產(chǎn)品在用戶中的口碑如何嗎？

是的。每一個產(chǎn)品經(jīng)理都希望在產(chǎn)品開始立項設計前，得到用戶最真實的需求，為自己的產(chǎn)品設計提供良好的支撐；每一個產(chǎn)品經(jīng)理都希望自己的設計的產(chǎn)品得到用戶的認可和親睞；每一個產(chǎn)品經(jīng)理都希望用戶能在使用產(chǎn)品的過程中不斷反饋對于產(chǎn)品改進的意見和建議……那么，我們?nèi)绾尾拍艿玫接脩舻那捌谝庖姾秃笃诜答伳兀?/p>

這個時候我們需要的是數(shù)據(jù)的支撐，只有數(shù)據(jù)才能讓一切更有說服力（前提是真實、有效的數(shù)據(jù)）、只有數(shù)據(jù)才能讓我們更清楚地了解到我們想法的可行性……

既然這樣,那數(shù)據(jù)從何而來?這自然少不了市場調(diào)研，只有通過對用戶的調(diào)研才能收集用戶最基礎的用戶數(shù)據(jù)、從最基礎的數(shù)據(jù)上進行分析，從而了解用戶的真實需求。那么，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們應該如何對市場或用戶進行調(diào)研呢？調(diào)研的方式和方法有哪些？對于調(diào)研的數(shù)據(jù)我們?nèi)绾芜M行數(shù)據(jù)分析呢？數(shù)據(jù)分析的方法和方式有哪些呢？

一、 產(chǎn)品經(jīng)理為什么要做市場調(diào)研？調(diào)研的目的是什么？

我們在做市場調(diào)研前，必須有一個自己的調(diào)研思路：我們要調(diào)研的對象，需要收集的數(shù)據(jù)，需要達到的效果等。只有有了明確的目標，才能獲得更加有效的數(shù)據(jù)。

1、通過調(diào)研了解市場需求、確定目標用戶、確定產(chǎn)品核心，為了更好的制訂MRD；

2、為領導在會議上PK提供論據(jù)；

3、提高產(chǎn)品的銷售決策質(zhì)量、解決存在于產(chǎn)品銷售中的問題或?qū)ふ覚C會等而系統(tǒng)地、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源；

4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什么樣的產(chǎn)品或服務；

5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求并且樂于滿足目標用戶的需求；

6、找準產(chǎn)品機會缺口，然后衡量各種因素，制定產(chǎn)品戰(zhàn)略線路；

7、調(diào)研到最后，目標越明確，需求確明確，也就會覺得，產(chǎn)品越難做，難以打開市場等；

8、對于全新的產(chǎn)品，調(diào)研前PM必須先自己有一個思路，然后通過調(diào)研去驗證自己的想法的可行性。

二、 市場調(diào)研的方式方法有哪些？怎樣確定調(diào)研的維度？

1、問卷調(diào)查、用戶AB測試、焦點訪談、田野調(diào)研、用戶訪談、用戶日志、入戶觀察、網(wǎng)上有獎調(diào)查；

2、做人物角色分析：設置用戶場景、用戶角色進行模擬分析；

3、情況推測分析；

4、調(diào)研的維度主要從戰(zhàn)略層、范圍層、結構層、框架層、視覺層來展開（不同的產(chǎn)品從不同的層次來確定調(diào)研的維度）

三、 如何整理市場調(diào)研的數(shù)據(jù)？

PS:對收集到的調(diào)研數(shù)據(jù)，我們需要整理出那些有效的數(shù)據(jù)，對于無效數(shù)據(jù)果斷丟棄。對有效數(shù)據(jù)進行細致的處理、分析。

通過市場調(diào)研，我們收集了不少的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是用戶最直接的對產(chǎn)品的某種需求的體現(xiàn)。作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們視這些數(shù)據(jù)為寶貝，我們需要將這些數(shù)據(jù)進行整理，讓他們變?yōu)檎鋵殹Ｄ俏覀冊撊绾握砟兀?/p>

1、將規(guī)范的數(shù)據(jù)按照維度整理、錄入，然后進行建模；不規(guī)范的數(shù)據(jù)的話就必須得自己先通過一些定性的處理，讓它變得規(guī)范，然后再用工具進行分析；

2、封閉性的問題，設置選項歸類即可。開放性的問題，建議還是先錄下來，然后再頭腦風暴整理出有用的東西；

3定性的，焦點訪談和深訪，都可以錄音，在事后可以形成訪談記錄；焦點訪談的過程中，可以以卡片的形式或者其他的形式讓用戶做選擇題，可以獲取少量的有數(shù)據(jù)性的東西，其他的更多的是觀點、方向性的，這個需要在整理訪談記錄的時候根據(jù)問題來歸納整理；

4、深度訪談的數(shù)據(jù)整理，我們以前會做頭腦風暴，建立很多個用戶模型，強行量化這些數(shù)據(jù)。這個方法比較有效，特別在做人群研究的時候。

四、 如何書寫市場調(diào)研報告？

對整理后的數(shù)據(jù)，我們最終需要形成書面的市場調(diào)研文檔報告，以最直觀的方式呈現(xiàn)給我們的BOSS，從而獲得老板對產(chǎn)品的支持。

1、對市場調(diào)研的數(shù)據(jù)分析后進行的說明總結，用圖表或圖形的形式最直觀呈現(xiàn)；

2、分析用戶當前現(xiàn)狀，用戶對產(chǎn)品的需求點；

3、報告的組成有研究背景、研究目的、研究方法、研究結論等相關內(nèi)容；

4、根據(jù)調(diào)研的時候的思路，將報告逐一完善，將數(shù)據(jù)分析的結論圖表化，得出自己的結論總結出趨勢和規(guī)律

五、 數(shù)據(jù)分析的方式方法有哪些？

1、數(shù)據(jù)分析需要掌握數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)分析工具（分析工具如SPSS等）；

2、數(shù)據(jù)分析的主要方法有：

對比分析法:將兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發(fā)展變化的規(guī)律和情況。對比分為橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ取＝Y構分析法:被分析研究總體內(nèi)各部分與總體之間進行對比分析的方法，即總體內(nèi)各部分所占的指標。交叉分析法:同時將兩個有一定聯(lián)系的變量及其值交叉排列在一張表內(nèi)，使各變量值成為不同變量的交叉點，一般采用二維交叉表進行分析。分組分析法:按照數(shù)據(jù)特征，將數(shù)據(jù)進行分組進行分析的方法。其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關聯(lián)分析法等等。

（數(shù)據(jù)分析方法可以參考：《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》一書）

PS:數(shù)據(jù)分析的方法有很多種，在進行數(shù)據(jù)分析的時候，選擇有效的數(shù)據(jù)分析方法，能達到事半功倍的效果。

六、 數(shù)據(jù)分析報告如何指導產(chǎn)品經(jīng)理進行產(chǎn)品設計？

1、根據(jù)調(diào)研結論 確定產(chǎn)品核心功能

2、把數(shù)據(jù)分析的結果加入到整個迭代設計的過程中加速產(chǎn)品的迭代更新

3、評估解決方案的可行性。根據(jù)實施的結果再去評估解決方案是否真的可行？是否還需要再改進，依此類推

4、通過數(shù)據(jù)進行分析，得出用戶的行為規(guī)律，為產(chǎn)品提供支撐

5、日常的運營分析，及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題

6、產(chǎn)品后期設定一系列的運營指標進行運營監(jiān)控，然后反饋產(chǎn)品迭代（指標主要包括：1、用戶的反饋、2、產(chǎn)品的BUG、3、市場的反映、4、產(chǎn)品未來的發(fā)展方向、5、點擊率、留存率等等）

以上是小編為大家分享的關于產(chǎn)品經(jīng)理做市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析的方法的相關內(nèi)容，更多信息可以關注環(huán)球青藤分享更多干貨

數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別

區(qū)別如下：

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：要求具備普通產(chǎn)品經(jīng)理的能力，比如產(chǎn)品設計、產(chǎn)業(yè)運營、用戶體驗方面的技能，還需要具備數(shù)據(jù)分析師的技能，掌握簡單的數(shù)據(jù)分析方法，能夠通過數(shù)據(jù)需求分析提煉出產(chǎn)品原型，從而將數(shù)據(jù)產(chǎn)品化。

數(shù)據(jù)分析師：要求不僅要懂得數(shù)據(jù)庫SQL查詢統(tǒng)計、excel透視分析等技能，有的分析師還需要了解掌握數(shù)據(jù)挖掘算法，能夠用R/SAS/SPSS等把模型結果跑出來，能夠看出和評判模型結果的好壞，能夠在實際中應用模型的結果。

對于數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容知識，可以到CDA解一下，CDA 數(shù)據(jù)分析師行業(yè)標準由國際范圍數(shù)據(jù)科學領域的行業(yè)專家、學者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過 CDA 認證考試者可獲得 CDA 數(shù)據(jù)分析師中英文認證證書。 關于產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析軟件和產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析工具有哪些的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。 產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析軟件的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關于產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析工具有哪些、產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析軟件的信息別忘了在本站進行查找喔。

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