产品数据分析（一）：怎样解读出深层次信息？

一、数据分析的层级

产品数据分析常陷入只描述数据而不分析的问题。有效的数据分析应深入探究四个层级的问题：1) 发生了什么？2) 为什么会这样？3) 是产品的哪个部分导致了问题？4) 我们该怎么办？这种层级思维是核心，有助于快速、准确找到并解决产品问题。文章主要讨论前两个层级：发生了什么以及为什么会这样（用户层面）。

二、从数据中找问题

在数据分析中，首先要识别问题，不论是数据异常偏高或偏低。解决“发生了什么”的问题可以通过观察单个指标，如低留存率可能意味着用户粘性问题。进一步分析“为什么会这样”需要多个指标的组合，以发现问题根源。

通过双维度数据矩阵，如点击率与留存率的组合，可以更丰富地了解用户使用场景。例如，低点击率和高留存率可能表明产品迭代较多，但还需分析用户真实需求。高点击率和高留存率可能表明某功能频繁使用，但可能需要改进以便直接访问。低留存率和高点击分散度可能意味着用户未找到所需功能。左上角的情况，用户集中点击但留存率低，可能表示单个功能未满足用户需求。

最后，组合不同维度的数据可以增强从数据中解读信息的能力，助力分析人员超越描述数据，达到数据分析的及格水平。

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文章来源：

三元方差

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