产品数据分析
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产品运营数据分析中uv是什么
UV是UniqueVisitor（独立访客）的缩写，在产品运营数据分析中，它指的是每天或每月访问一个网站或应用的唯一用户数，用于衡量网站或应用的流量和用户规模。UV统计除去重复访问量，更能准确地反映网站或应用的实际用户量。常常被用来分析访问量、用户粘性、用户留存等指标。通过对UV的统计分析，可以更好地了解用户对产品的使用情况和改进方向，提高产品的用户体验度和用户留存率。
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。
数据分析的总体目标是什么
数据分析的总体目标是通过对数据的研究和分析，提取有用的信息和知识，为决策者提供支持和指导。具体来说，数据分析的总体目标包括：
1.识别数据中的模式和趋势：通过对数据的分析，可以识别数据中的模式和趋势，了解数据的分布情况和特征，为决策者提供更准确的信息。
2.发现数据中的异常值：数据分析可以帮助发现数据中的异常值，这些异常值可能是由于数据输入错误、系统故障或其他原因导致的，及时发现异常值可以帮助决策者避免错误的决策。
3.预测未来的趋势和行为：通过对历史数据的分析，可以预测未来的趋势和行为，帮助决策者制定更加科学和有效的决策。
4.评估决策的效果：通过对数据的分析，可以评估决策的效果，了解决策的影响和效果，为决策者提供反馈和改进的建议。
5.优化业务流程和策略：数据分析可以帮助优化业务流程和策略，提高业务效率和效益，为企业带来更多的价值。
总之，数据分析的总体目标是帮助决策者更好地理解数据，发现数据中的价值和意义，为决策者提供支持和指导，帮助企业实现更好的业务发展和成功。
产品数据分析内容有哪些
一、流量分析
对基本产品的数据进行反馈，可以直观地判断用户来自何处。
一般来说，来源可分为以下三类：
引荐流量：通过其他网站到达目标网站而产生的流量。
直接访问：通过网站域名直接到达网站的流量。
搜索引擎：通过点击搜索结果来访问网站的流量。
通过各种渠道的对比分析，渠道效果是显而易见的，同时也为以后的推广方向和运营策略提供了参考。
二、用户群分析
从收集的数据中，我们很快就能找出在我们的产品中有什么样的用户，并且将他们按不同的维度进行分类，比如新/老用户，活跃用户，流失用户，留存用户，高价值用户，回访用户等等。
因此产生了一系列基本用户指标：
新增用户：DNU,WNU,MNU。
活跃用户：DAU,WAU,MAU,DAUMAU。
留存率：次日留存，7日留存，14日留存，30日留存。
流失率
回访率
一次性用户
用户生命周期
三、行为分析
利用规划好的数据埋点，可以对用户的访问路径进行分析，了解用户的行为走向，并对其进行定量分析，快速还原用户使用产品的方式。
此外，还可以根据这些数据，对用户访问的内容、访问速度、点击行为等进行直观的分析。
四、路径转化分析
通过对数据的分析，可以梳理产品的关键流程，测量关键环节，找出薄弱环节进行优化，进一步提升产品数据，最终验证目标是否实现。
五、流失分析
最终，通过对用户流失数据的分析，了解到用户对产品的粘性如何，及时优化产品，尽可能地挽回用户，提高留存率。
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stockkeepingunit,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。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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