产品数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于产品数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍产品数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 产品数据分析师需要学什么？
2. 产品销售动态数据分析报告怎么写？
3. 销量分析怎么做？
4. 数据分析师前景与弊端？

产品数据分析师需要学什么？

数据分析师需要学习基础的Excel、 Python、SQL等数据处理工具，还需要掌握一些可视化的工具帮助更好的呈现，需要学习商业知识架构，有一个良好的分析思维习惯。

现在很多人对于数据分析师的认知还是会有一定的偏差，其实数据分析师并不是仅做一些简单的数据处理及报表的工作，并不是会Excel、 Python、SQL等工具就是数据分析师了，它是一个职业，不要理解为一个简单的工具学习。

数据分析师除了需要掌握一些数据处理的工具，还需要具备商业知识架构，需要会把商业知识和数据结合起来，同时需要养成良好的分析思维习惯，也包括一些软性技能，这样才能利用数据的价值，帮助企业解决问题，推动企业的发展。

产品销售动态数据分析报告怎么写？

产品销售动态的数据分析，和常规的不同在于有动态二字。动态就是要关注到周的变化或者是日的变化，可以从几个维度去分析。

1、产品分类的销售情况。比如化妆品的销售，分为膏霜类、洗涤类、彩妆类、面膜类等，看产品的销售额占比情况。

2、产品价格区间销售分析。比如将产品划分为100以下，100-200,200-500,500以上四个区间，看下销售额的构成，是哪个区间的卖的更好些，原因是什么。

3、从产品的动销比来分析。有的产品虽然卖的金额不少，但是相比***购量来看，还是不理想，也就是动销比偏小，那就说明这个产品还是需要加大销量的。

4、从销售的策略或活动来分析。比如销售策略是多卖A产品，但是实际却是B产品卖的多，说明偏离了公司的策略，也是有问题的。

5、产品畅销和滞销排行。公司最畅销的产品是什么，TOP10，最滞销的产品是什么，TOP10.

6、公司的产品线规划分析。比如年龄覆盖是否全部覆盖到了，产品线1适合老年，产品线2适合小孩，产品线3适合青年，但是没有适合中壮年的。这个是从宏观上分析产品线有无遗漏。

7、新品的销售情况分析。新推出的产品，有没有收到预期的效果，产品的市场渗透率或占有率多高，产品的客户满意度怎样，都可以分析。

8、竞争对手的产品策略和销售情况分析。

销量分析怎么做？

销售分析又称销售数据分析主要用于衡量和评估经理人员所制定的***销售目标与实际销售之间的关系，它可以***用销售差异分析和微观销售分析两种方法。 　　⑴ 销售差异分析。主要用于分析各个不同的因素对销售绩效的不同作用。 　　⑵ 微观销售分析。主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。 　　销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。

数据分析师前景与弊端？

数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。

而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。

可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。

做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。

探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。

最后，技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。

业务过硬的就去做业务的产品经理了，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。

所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是：数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。

到此，以上就是小编对于产品数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于产品数据分析的4点解答对大家有用。