數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品經(jīng)理必備技能之一，在產(chǎn)品需求階段可以通過數(shù)據(jù)分析對用戶的需求去偽存真，在產(chǎn)品上線運(yùn)營階段，又可以通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證產(chǎn)品的可行性并且進(jìn)行迭代。所以產(chǎn)品經(jīng)理要掌握常見的數(shù)據(jù)分析的方法。
一、數(shù)據(jù)分析方法
1、信度分析
檢查測量的可信度，例如調(diào)查問卷的真實(shí)性。
1)內(nèi)在信度：每個(gè)量表是否測量到單一的概念，同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何，常用方法分半信度；
2)外在信度：不同時(shí)間測量時(shí)量表的一致性程度，常用方法重測信度。
2、描述統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類，圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。
1）正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法；
2）缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。
3、相關(guān)分析
研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。
1）復(fù)相關(guān)：三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān)，即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān)；
2）偏相關(guān)：在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場合，當(dāng)假定其他變量不變時(shí)，其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)；
3）單相關(guān)：兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān)，即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量。
4、列聯(lián)表分析
用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。對于二維表，可進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，對于三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。列聯(lián)表分析還包括配對計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)。
5、方差分析
使用條件：各樣本必須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1）單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系；
2）多因素有交互方差分析：一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系；
3）多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系；
4）協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。
6、聚類分析
樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類，尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。
R型聚類分析：對指標(biāo)進(jìn)行分類處理，又稱指標(biāo)聚類分析 使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度，相關(guān)系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)等；
Q型聚類分析：對樣本進(jìn)行分類處理，又稱樣本聚類分析使用距離系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對距離等。
7、因子分析
一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子、并估計(jì)潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。
8、主成分分析
將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)變適轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量，并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包含的主要信息。
9、時(shí)間序列分析
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以用于解決實(shí)際問題；時(shí)間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。
主要方法：移動(dòng)平均濾波與指數(shù)平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型。
