第17页 | 数据分析 | 人人都是产品经理

最全总结，数据分析的标准流程，收藏！

数据分析是业务决策的重要工具，但很多数据分析师在实际操作中却常常感到困惑，不知道如何将数据转化为有价值的业务洞察。本文将系统性地介绍数据分析的标准流程，帮助数据分析师理清思路，更有效地支持业务决策。

接地气的陈老师

业务决策业务洞察数据分析

用户研究

从用户到体验，如何开始搭建「用户行为分析」来深化业务改良【构建篇】

我们所处的行业下，各类产品变得成熟精细，大家开始拼细节卷服务，市场竞争激烈。对于产品的各种优化改版也就开始变得谨慎，往往需要经过用户研究或是数据分析等工作来验证或决策，不再是由设计师或产品经理凭借过往经验办事或对标竞品照抄了，恰好用户行为分析就是用户洞察中具有代表性的一项，所以此篇听小编苦口婆心深入浅出叨叨一番吧。

泡泡

业务决策埋点技术数据分析

完全基于个人理解的海外产品运营-上线测试

本文将深入探讨如何进行有效的上线测试，确保每一步都为最终的产品成功贡献力量。继续阅读，了解测试的核心指标、围栏指标以及三种主要的测试方法，让你的产品在竞争激烈的市场中脱颖而出。

吴桐

A/B对比测试上线测试数据分析

产品设计

如何从设计角度优化产品促进逾期回款

本文将探讨如何通过改进产品的交互与视觉设计来提升逾期用户的还款意愿，同时平衡业务目标与用户体验的关系，确保风险和合规性得到妥善处理。我们将从数据驱动、用户反馈、业务策略协同以及前端设计与后续催收策略的联通等方面出发，提出具体的设计优化策略。

我不是个美工

交互设计催收优化数据分析

数据分析常见误区（一）

本文通过一个实际例子揭示了辛普森悖论现象，即在分析不同条件下的数据时得出的结论与整体数据得出的结论截然相反。通过深入探讨这一悖论，本文旨在提醒读者在进行数据驱动决策时，需警惕表面数据的误导，并采取更全面的分析视角。

佑佑和博博~

下单转化率决策误区数据分析

增长说：A/B测试实验（实战篇）

在互联网行业，A/B测试已成为优化产品和提高用户体验的关键工具。通过对比不同的方案，我们能找出最有效的方法来提升用户参与度和满意度。本文将带你了解如何设计和执行一个成功的A/B测试实验，帮助你像互联网巨头一样思考和实施最佳实践。

【文说静评】公众号

A/B测试实验设计数据分析

关于网站埋点日志统计分析的原型思考与设计

数据埋点是一种常用的数据采集方法，方便产品/运营系统性的统计分析复杂的用户数据。我们在App端所设置的自定义事件，就是通过数据埋点的方式，实现对用户行为的追踪，以及记录行为发生的具体细节。在网站日益成熟后，管理者可通过统计分析数据来获取网站使用情况。如何全面、完整地统计网站的访问情况和运行情况需要产品经理结合业务进行深层次的思考。