產品數據分析報告是作為產品和運營人必不可少的工作，無論是周報、月報，還是新版本表現的分析報告，都需要在圍繞報告目標的基礎上，對數據進行整理、分析并提煉要點，最后形成一份有指導意義、易讀且美觀的數據報告。那么，產品數據分析報告該如何撰寫呢?不會寫產品數據分析報告的那就不是一名合格的產品經理，下面由IT培訓網給大家剖析如何撰寫產品數據分析報告。

如何從0開始撰寫一份產品數據分析報告?

一、明確報告定位

報告就是向某一人群進行匯報，那么首先就要明確報告的對象，從報告對象的角度組織內容、結構，以及報告里各個模塊的側重點。

如果報告是面向公司領導層的，例如：公司業務線的例行匯報，或是向產品線leader匯報新產品或新版本的表現;這時候報告要突出的就是關鍵指標有沒有達到預期，各個關鍵指標為什么是這個表現，需要通過拆解成細化的指標來簡要說清楚問題出在哪里，或是優秀表現的原因是什么，最后總結團隊下一步的改進計劃。

如果是面向團隊的業務同事的，那報告的側重點就在于挖掘問題點，并提出改進方案或建議，要起到的是用數據驅(che)動(pi)團隊的作用。

如果是對外公開的報告，則一般側重的是結果和趨勢，而不是過程。這一類就是咨詢機構們公開發布的那些報告的范式了。

二、拆解核心指標，建立數據模型

明確了報告的定位之后，那么就可以結合報告定位和產品目標、活動運營目標等指標，對核心指標進行拆解，形成報告的數據模型。

例如：如果是電商類產品，并向領導匯報，那么可能核心指標就是GMV，GMV是用戶數乘以客單價，那么我們一步步進行拆解就如下圖所示：

需要指出的是：報告的核心指標和拆解是動態的，在產品的不同階段，數據模型也需要進行調整。

例如：一個產品中前期階段關注的可能是用戶規模，到達一定用戶規模之后，就需要開始重點關注用戶價值了，而數據模型也就需要隨之調整。

三、數據的整理和分析

1. 數據的獲取

數據的來源比較多，需要根據不同指標的需要，選取穩定可靠的數據來源。

常見的數據來源包括：

公司自有數據統計系統;

第三方數據統計平臺，例如：友盟、百度等;

第三方業務平臺，例如：廣告聯盟等;

公開的數據源。

其中有很多數據是有多個來源的，例如：用戶的基礎數據一般公司自行統計和第三方平臺都有，而對外合作的數據則是自行統計和第三方業務平臺都有。

對于和錢有關的數據，例如：訂單數、金額明細等，一般來說必須要有嚴格的對賬系統來核對和平賬。

但對于用戶數據出現差異，一般需要對統計口徑和統計方案進行分析，如果是統計手段層面造成的差異則可以忽略。

這里需要注意的是，如果一個數據來源出現大幅異常波動，往往可以借助另一個數據來源進行對比分析，如果兩邊是同方向、同幅度的波動，則要從業務角度去分析，如果兩邊差異很大，則很可能是數據統計源頭出了問題。

2. 數據的整理、清洗

數據的整理和清洗主要是排除臟數據和統計異常的數據、對數據進行結構化處理等等，這里就不展開了。

3. 分析數據：重要的是思維

對于數據分析，思維比工具和手段重要，首先要明確想找到什么問題，再提出假說然后依據假說去排查，而不是在海量數據中無目的查找問題。

分析的步驟，我認為個家的總結已經非常到位，這里羅列如下，有興趣的可以讀下《數據分析能力的核心是思維》一文詳細了解。

4. 分析數據的方法

拆解法：

對一個大問題拆分為更小粒度的指標，如果沒有發現問題則繼續往下拆解，直到發現問題所在為止，從而尋找到對應的解決方案。

BCG矩陣：

根據不同業務場景，選取兩個坐標作為坐標軸，從而把業務或用戶劃分為不同的類型進行分析。

同比分析法：

將各個業務相同類型的數據放在一起比較。

用戶分析：

用戶分析包括了使用廣度、使用深度、使用粘性等指標，這些指標一般是若干用戶指標的組合，例如：使用廣度就包含了總用戶數和MAU等，使用深度就包含了使用時常、停留時間等。

分析數據的方法有很多種，需要根據報告定位和目標的需要適當選取。

以上三步曲，簡簡單單讓你明確如何撰寫產品數據分析報告，身為產品經理的你，剛入門不會寫，沒關系，按照這三步走，一份完美的產品數據分析報告就會出爐，有了這些，還愁什么?

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