早上做功能驗收，需要詳細驗證每一個業務流程，然後輸出驗收報告~
驗收完又找開發讨論新需求的實現問題，開發表示有個功能點按原型實現難度太高，我又換了一種交互方式，總算達成了共識，提早和開發溝通可以節約很多需求評審時間
月初又到了該整數據的時候了，我需要出一份數據分析報告，用來做數據複盤
所以今天又是和數據分析報告死磕的一天，結合用戶行為數據和業務數據做分析報告
看了下上個月的數據不錯，超出預期3%完成目标，開心～
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所以今天的知識點是——如何做數據分析
✅數據分析的步驟
1️⃣數據采集：通過數據埋點、行業報告數據、市場調研等方式獲取
2️⃣數據清洗：把雜亂的原始數據處理為可用數據
3️⃣數據分析：處理數據，找出異常數據，分析數據情況，可以借助分析工具比如透視表、excel，産出可視化報表
4️⃣分析報告：産出分析報告，提出結論
5️⃣制定策略：根據分析結果制定下一步的策略和方向
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✅數據分析報告怎麼寫？
1️⃣分析目标：闡述項目背景，明确要解決什麼問題
2️⃣數據情況：闡述數據情況，說明數據來源。比如本周期GMV 5％，DAU 5%
3️⃣分析結論：找出異常指标，拆解影響指标的關鍵因子，提出分析結論。比如：GMV提升是因為優質投放渠道A提升了轉化率，可加大該渠道的投放量
4️⃣制定策略：根據分析結論制定下一輪的産品策略，比如優化功能，或者優化投放渠道等
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我zui近開始學習Python啦，用Python做數據分析能處理數據非常多的excel表格，還可以做成數據可視化，我就心動了
我用【夜曲編程】學Python，這是我近來發現的寶藏
我從入門課開始學，對新手小白很友好，用圖文和暗喻的生動方式，學起來不枯燥。每天花十分鐘左右的時間就可以學完啦，一點心裡壓力都沒有
我覺得真正厲害的産品經理都應該具備數據思維，通過業務數據去發現産品中存在的問題，業務數據的背後是每個用戶行為的堆砌，如果數據發生波動，就需要重點關注
所以我需要做數據分析報告，來論證近期上線的功能是否符合業務和商業需求，但是在做數據分析上還是存在瓶頸，比如隻能通過手動整理數據報表，非常花費精力。
希望能夠通過Python來解決我的這個困擾，目前我才學了十幾天，等後面學完了再來跟大家分享課程測評
需要pmp學習資料的可以找我要
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