数据分析如何评价一个产品

A. 一份互联网产品分析报告，怎么评价

1.你的资源（信息渠道：对手、市场、产品等等，投入时间，效率，环境）都不可能和产品团队相比，这也注定你的眼界和深度停留在很基础用户的阶段，如果你能写出领团队leader艳惊的分析报告那肯定是有人代笔了； 2.你做了越轨的事：分析报告想写出来很容易，但想想写出深度、写出彩来太难，没有深入观察整个产品，时刻关注市场、用户需求的基础，必然决定了不是随便一个人就能写出分析报告的。整个 产品的发展思路和运作流程也是有了一定安排（至少在决定产品走向的leader心中）的，所以对产品的宏观把控和相应优缺点早已在团队leader脑中形成，你写这份毫无亮点的报告一点意义都没有。对leader来说这只是浪费时间和经历而已，或许还会被当成笑话讲给同事； 吐槽完你，再给出我的一些建议把（听不听由你，我是做产品的，所以只给产品）： 2.找出自己的优势：你的报告逻辑性就有问题：有横向分析却没有纵向。你的优势绝不是比较同类产品的不同来得出垃圾结论，而是应该分析产品不同版本做出的改变，然后再写一份自我推荐，在其中流漏出来，给人一种：我关注你们产品很久了，我对你们产品很热爱，的感觉。如果你能再在其中表现出对互联网产品的狂热那再好不过； 3.认真写自我推荐、反复修改（可以请同学帮忙修改）：带我入门的老师对细节要求很严（他在腾讯、新浪都干过，据他说大公司都是这样要求的），一个字体大小的不同他一眼就可以看出来，这也直接导致我在他手里没少挨批，不过也学到很多（扯远了）。所以，大公司对细节要求还是很严的，看到你的推荐信中的细节错误会给人留下不好印象（第一印象很重要）。因此，你一定要确保你所发给团队的是一份你能做到最好的文章，千万不要给团队一种怠慢的感觉； 4.如果你能去面试：如果幸运的得到面试的机会，你能做的就是设计一下面试中你表现的情绪：对其产品的热爱、对互联网的热爱。因为对于大二学生来讲，你很难有足够的点去打动他们，有的也只是不切实际的热爱了（不过你能早出校门一步也证明你相对于同学的优秀，这点很赞）。面试前建议你列出产品的几点不足和优势，不要夸夸其谈，一定要落到实处。正确的废话会令务实的产品经理反感的。设计一下你要说的话吧，不然很有可能没说几分钟就无话可说了（我第一次就是这样）。 吐槽你的内容或许会招来很多批评，我先解释一下吧：每一个用户都是产品经理，但大多只是自己的产品经理，他知道自己要什么，但却不知大众要什么。他们总以为自己找到了产品的诸多不足，进而认为做这产品的是猪，换我来就会很牛叉，这是最普遍、可笑的想法。切记：你有可能半个月才想、看、用这个产品，但团队都是天天在做，也天天测试，查看内部数据、探寻竞品数据，你以为以你外部的眼光在毫无事实支撑的情况下可能提出建设性意见？别做梦了！少年，听我一句劝，放弃你这篇毫无营养的废品吧，找到自己的位置，努力在已有水平表达自己的热爱和兴趣吧，不要去做不切实际的东西了。最后一句：顺畅的交流往往是决定是否要你的关键，祝你好运。

B. 怎么去评价一个产品（思考方向）

“怎么去评价一个产品？ ”

下面来聊聊，面对这样一个宽泛的问题，有哪些思考的方向和维度。注意只谈思考的方向，不谈执行落地的细节。

--用户需求的本质是：理想与现实的差距。这种差距使得用户需求表现为一个“更”字，比如更好（质量好、信誉好、体验好）、更快、更便宜、更多等。

挖掘用户需求的方法，可通过对用户做定性（访谈和可用性测试）和定量（问卷和数据分析）的需求收集，结合5why思考方法（针对问题持续问5个为什么），进一步明确用户的“目的”、“行为”和“原因”，从而找出“真正的用户需求”。

--此外，需找出核心目标用户，通过“用户属性”+“场景”+“频率”来描述核心用户。

最终简单用一句话概括就是“什么产品满足什么用户在什么场景下的什么需求？”

--若是处于种子期和探索期的产品，需求尚未被明确验证，需考虑产品所满足的用户需求是否真实存在。

--尽可能找到能量化需求的数据，明确当前市场量级，是增量市场还是存量市场？

--核心业务逻辑：所有参与的对象、对象之间的关系（如平台、商家、用户）

--产品发展阶段可划分成种子期、探索期、成长期、成熟期、衰退期。

1）种子期：需要验证解决方案是否成立。此时的产品可能仅是一个公众号或QQ群或一个简单可执行的MVP产品，这个时候需要运营介入，不断投入市场尝试并验证用户需求，通过多次调整来验证用户需求与产品方案的匹配度，决定做与不做。

2）探索期：当用户需求得到验证的，并已确定产品方案和定位，这时候进入的是探索期。该时期的重点不在于获取大量用户，而在于打磨产品功能、产品体验、产品风格和氛围、服务体验上等；另外要维护好种子用户，尽可能对种子用户给予特别的关怀。

3）快速成长期：这个时期可能市场上出现大量的竞争对手，需要靠快速增长来迅速占领市场，突出重围。除了关注用户的增长，也需要逐渐对用户建立起精细化运营机制，针对不同用户实施不同的运营手段。

4）成熟期：关注用户的维系（如促活、激励体系等）、品牌建立、商业变现等方向；另外进入一个全面的精细化运营阶段：针对不同用户，不同产品或运营模块都有专门的人来负责。

5）衰退期：重点放在老用户维系和生命周期管理上，通过各种手段减少用户的流失，同时探索新的产品方向，争取能在替代产品发展起来之前，自己做出一款良好的替代品。

--互联网的商业逻辑主要包括以下2种：

1）广告（即在获取用户后，把用户卖给别人）

2）电商（直接向用户售卖商品和服务，除了实物外，也包括游戏、会员服务和其他增值服务等）

不同的产品的商业逻辑可能是以上其中的一种，也可能是两种的融合。如电商平台会靠直接向用户售卖商品来变现，也可通过向商家售卖流量变现。

--那么核心在哪？

可结合不同产品做分析，这里不展开探讨。

--用户使用频次可简单划分为：低频（一次性使用）、中低频（一年几次）、高频（每周一次或以上）。

用户使用频次不同，获取用户的重点和方法不同。

--可分为3种：全新市场、现有市场、细分市场

结合产品所处的生命周期，可制定不同的运营策略，如下：

--竞品的优势和壁垒是什么？

技术专利、网络效应、规模经济还是品牌等

--竞品的弱点有哪些？

竞品的弱点最主要是集中体现在竞品还没有很好地满足用户的需求（而不是资源少、技术差和产品丑）；

--这些弱点是自己能够弥补的吗？能的话，是否能够形成自己的优势和门槛？

明确公司自身的优势和短板，包括技术、资源、团队等。每个公司各有异同，这里不展开讨论。

面对“怎么去评价一个产品？ ”这样的问题，可从以下几方面进行思考：

1.从用户需求的角度

-- 产品为用户提供的是什么价值？满足什么用户在什么场景下的什么需求？

--该需求是否已被验证？是否是伪需求？

--需求的规模多大？

2. 从产品的角度

-- 产品形态（工具、社交、社区、电商、平台等）？在该形态的核心业务逻辑是什么？如何保证核心业务顺畅运转？关键节点是哪些？

--产品的发展阶段？该阶段核心关注点是什么？

3. 从商业逻辑的角度

-- 产品的商业逻辑是什么？在该商业逻辑下，核心在哪（即怎么才能保证该商业逻辑能赚到钱）？

--业务类型（包括使用频率、消费型和非消费型等）？在这些类型下用户决策的场景和流程是什么？

4.从 市场竞品情况及自身优劣势的角度

-- 产品所处的是一个怎样的市场？

--竞品的优势和壁垒（门槛）？ 弱点？

--自身的优势和短板？

C. 产品数据分析要关注哪些维度或指标

(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数。
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量。
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数。
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数。
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1。
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。

D. 如何去分析一款产品的商业价值

如何去分析一款产品的商业价值？1、大数据的商业价值是什么？

大数抄据对企业产生的一个重要价值就是分析数据的质量，此外，企业内部是否会形袭成一个个孤立的数据孤岛，数据是否百会成就企业内某些人或团队度新的权力，导致数据问不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大答数据在企业中有效应用的因素。

2、如何评估创意的商业价值？

创意是商业计划书的灵魂，商业计划书的写作都是围绕着创业者的创意展开的，因此在撰写商业计划书之前，创业者首先要明确自己的创意并对它的商业价值进行评估。在前边的章节里，我们已经详细地阐述了如何发现市场机会和不断刷新创意，这里对创意的来源就不再赘述，现在仅仅对如何评价创意的商业价值进行说明。

评价创意价值的标准很多，但其中最重要的是创意要满足消费者的需求，被市场接受程度高和有良好的未来发展前景。

·满足顾客需求。因为对于创业者来说，顾客是新创企业营业额与利润的来源。只有满足顾客需求，接受顾客考验的创意才是好的创意，才能给企业带来商业利益。没有顾客的支持，再好的创意也不会取得市场成功，也不会让企业成功。因此，创意一定要凸显出如何增加顾客的利益点。在了解顾客对产品或服务需要基础上所产生的创意才是一个好的创意，为此，一个好的创意就必须是从顾客中来到顾客中去，从市场中来到市场中去，到顾客中去感受，到市场中去看、去听、去问。正确的认识顾客对产品或服务的需要，进而开发出可满足消费者需求的产品或服务。

·被市场接受程度。当创业者产生一种新产品的创意时，能证明该创意获得成功的最好证据就是通过对市场的调查和分析，得出该创意的产品能被市场广泛接受。创业者可以通过这些真实的调查数据来说明自己产品或项目的竞争力，这样更能提高商业计划书的可信度和说服力。

E. 请问从哪些方面分析评价一个产品的好坏，谢了

首先要看你指的说是哪类产品了。顾客对不同产品的需求是不一致的，评价不同产品的因素也是不一样的。总的来说有：市场需求状况，在同类产品中的市占率，顾客的反映等。一个好的产品能在同类产品市场中占有较高份额，并且拥有较好的声誉。当然这两点有赖与产品的质量、功能、价格等，最后受欢迎的产品还需要好的行销策略。
你分析产品具体是什么，想达到怎样的目的很重要！

F. 产品如何通过数据分析

计算出指标对比。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，产品可以计算出指标对比通过数据分析。数据分析是以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

G. 为何要进行数据分析如何提高数据分析的效率

【导读】数据剖析是指用恰当的统计剖析方法对收集来的很多数据进行剖析，提取有用信息和构成结论而对数据加以具体研究和归纳总结的过程。在实际应用中，数据剖析可协助人们作出判别，以便采取恰当行动。面临海量数据时，进步数据剖析的功率成为困扰剖析师的难题。那么，为何要进行数据分析?如何提高数据分析的效率呢?

为何要进行数据分析?

1、评价产品时机

产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。

2、剖析解决问题

产品出现欠好状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头，进而制定合理的解决计划，彻底解决问题。

3、支撑运营活动

你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的，人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据，才干对具体的活动作出最实在的评判。

4、猜测优化产品

数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况，即所谓的后见性数据;也能够给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都能够付诸行动，差异只是先见性数据能猜测未来发生什么，缩短迭代周期，精雕细镂。

如何提高数据分析的效率?

一、明晰剖析的意图

数据剖析的数据源往往庞大且无规矩，这个时分就需要明晰数据剖析的意图。需要经过数据剖析展现什么样的成果。数据需求直接源于最终的剖析结果，如果你现已全面地规划了要做哪些剖析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。

二、剖析思路系统化，逻辑话

在进行数据剖析时，能够借鉴管理学营销学等理论知识，打开剖析思路，将数据剖析形成系统化，逻辑化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析办法

熟练掌握数据剖析的一般流程，掌握剖析办法。理论与实践相结合，培育数据剖析办法与数据之前逻辑能力的把控，全面深刻的认识数据的价值，科学进行数据剖析工作。

四、选择适宜的剖析东西

一个适宜的数据剖析东西是协助数据剖析的利器，但是面临市场上很多的剖析东西，怎么才能找到简略易用的剖析东西似乎成为困扰业务人员的问题。大数据魔镜作为一款调集数据剖析挖掘一体的可视化软件，易用性极强，只需简略拖拽即可完成数据剖析工作。

五、用图表说话

简略明晰的图表能够协助更好的展现数据结果，发现问题所在。在数据剖析的过程中，图表能够协助理清剖析思路，跳出剖析瓶颈。

六、多种可视化展现

跟着信息化的发展，数据井喷时代带来海量数据，以往一般单调的展现方式现已无法满足需求。一起，关于企业来说，明晰多元的数据能更好的开掘问题所在，为企业决议计划带来科学依据和参阅。大数据魔镜有500多种可视化效果且烘托速度到达秒级。

七、会集精神有规则的歇息

关于相关业务人员或许大数据剖析师来说，高效专注的剖析时刻是有限的，或许会集在几个小时内，因此在进行数据剖析工作时应该合理分配时刻，有规则的歇息，放松大脑。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“为何要进行数据分析?如何提高数据分析的效率?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

H. 产品分析可以从哪些方面

产品分析可以从哪些方面

产品分析可以从哪些方面,产量分析的主要内容是计划完成情况、生产进度情况和技术经济指标变动对产量的影响。一般在每月生产结束后对计划完成情况进行统计，下面来看看产品分析可以从哪些方面。

产品分析可以从哪些方面1

技术可行性分析

技术可行性就是我们自行在这些功能的技术实现上是否能够执行，分析这些功能主要来自于：

同行竞品的功能比较，同行中有多少类似的产品，这些产品都有哪些功能，这些功能的特点如何，有什么共同与差异之处。通过分析这些数据我们可以从中找出，产品的特点、发展情况、市场目前的流行情况、用户的喜爱程度，从而得到我们需要的数据。

分析这些功能特点后我们要拿来与自己的产品进行比较，对现有的技术进行全面的分析，哪些功能是我们现阶段技术上无法完成的，我们要去规避这些点，避免长时间的开发不出来，而造成时间的浪费。

还有我们在做这些功能的时候，要考虑功能的易用性、兼容性，用户使用难度等情况。不能盲目直接开发出来。

经济可行性

经济可行性实际上就是预算问题，我们开发前要综合来评估产品可能需要花费的成本，企业是否能够承担这个成本，产品的回报期是什么时候。

产品开发支出主要包括

人力成本：产品调研、需求分析、ui设计、技术开发、产品测试、产品运维，这些是前期开发成本。后期我们还需要，内容运营，营销运营，内容编辑等人力开支。

市场推广：市场推广就是在其他各个平台投放的广告，做的营销成本，也就是广告费，这块也是花钱最多的。

后期的迭代：后期迭代、产品升级、新项目拓展也需要成本。

投资回报计算

我们要分析这个产品能够给我带来多少收益，我们有哪些点可以形成盈利。投资回报周期要多久，每个月盈利多少，可能会产生多少的利益波动。

产品带来的隐形价值，如口碑、社会地位、可能带来的一些政绩等等。

产品在整个生命周期中我们要计算好每个周期我们能够得到多少的收益，由于没有具体数据，前期基本以估算为主。

总的来说只要预算足够，产品也能够挣钱，那么产品的可行性就是非常高的。我们需要考虑的就是哪些技术我们能够实现，不能实现的直接扣除，或是用其他的功能代替，如此我们的产品就能做出来了，还能节省大量时间。

产品分析可以从哪些方面2

产品分析指对产品的产量、品种、质量3个方面进行分析。

1、产量分析的主要内容是计划完成情况、生产进度情况和技术经济指标变动对产量的影响。计划完成情况一般在每月生产完成之后进行统计，其主要依据是产量统计报表。生产进度分析的时间依产品生产的特点而定，可以3、5日分析1次，也可逐月、逐季分析；

分析的目的是看产量是否达到了计划进度的要求，或要完成计划，以后每日的产量应该是多少。影响产量的技术经济指标，主要是分析生产的工艺过程和生产耗用的原材料。

2、品种分析的内容之一是考核产品品种的完成情况。分析的具体方法，可以用完成了计划的品种的产量，除以计划规定生产的品种的产量；也可用完成了计划的品种的产值，除以计划规定生产的品种的产值。品种分析的内容之二是考核零部件生产的成套性。

分析的方法之一是，分别计算出各零部件月产量所能装配的成品数，拿这些数字和计划所需完成的装配成品数比较，就能弄清缺件的，种类和欠缺的程度。

3、质量分析的主要任务是审查产品是否达到了规定的质量标准，以及寻找造成产品质量不合标准的原因。这方面的原因牵涉到设计、材料、工艺、成本等。

产品分析报告是经济活动分析报告中按分析对象的性质划分的一种，专指对产品的产量、品种、质量3个方面进行分析后写成的文字资料。对这3个方面可做单项分析，也可做产量、质量、成本间的因果平衡关系分析。产品分析报告通常包括基本参数表、技术参数表，并对产品与竞争对手进行比较分析。分析的方面可包括产品性能分析、产品质量分析、产品价格分析、产品采购分析、产品工艺分析等。

产品分析可以从哪些方面3

产品分析报告主要分析了计划完成情况、生产进度、技术经济指标变化对产量的影响。一般在每月生产结束后对计划完成情况进行统计，主要依据的是产量统计报表。根据产品生产的特点，生产进度分析的时间可以是3、5日分析1次，也可以逐月逐季分析；分析的目的是看产量是否达到计划进度的要求，或完成计划后，每天的产量应该是多少。对影响产量的技术经济指标，主要是对生产工艺和消耗原材料进行分析。

产品分析的'内容之一是检验品种完成情况。具体分析方法，是用计划完成的品种产量除以计划生产的品种的产量，以及完成计划生产的品种的产值除以计划生产的品种的产值。

产品分析的内容之二是评价零部件产品的成套性。其中一种分析方法是，对每个零件的月产量所能装配的成品数量进行比较，通过对比这些数字和计划所需完成的成品数量，可以看出缺件、种类及不足程度。

产品分析的主要任务是检查产品是否符合规定的质量标准，并找出产品不符合标准的原因。设计、材料、工艺、成本等都要考虑这些因素。对产量，质量，成本进行因果平衡分析。

任何人都希望生产出数量多、质量好、成本低的产品，但事实上，产量、质量、成本都是制约着劳动力、设备、原材料价格等因素变化的。生产高过一定限度的质量就会下降，过高的质量要求必然提高。原因平衡关系分析的目的在于寻找三者间最佳经济效益的结合点。

I. 分析一个产品可以从哪些方面入手

四个方面：优点、缺点、机会、调整
还可以从竞品那边分析