分析能力的培養方法

       數據分析是指用適當的統計分析方法對收集到的大量數據進行分析，對其進行總結、理解和消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是對數據進行詳細研究和總結的過程，以提取有用的信息并形成結論。20世紀初建立了數據分析的數學基礎，但直到計算機出現，才使實際操作成為可能，并推廣了數據分析。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。下面就讓小編為大家介紹分析能力的培養方法。

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分析能力的培養方法

      分析能力的培養方法

1、明確數據分析的目的

       要分析一份數據，首先得先明確自己的目的：為什么要收集并分析這樣一份數據?只有你的目的明確了之后，才能對接下來你要收集哪些數據、如何收集有一個整體的把握。當然你的目的可以是多個小點，(如：用戶在首頁瀏覽了哪些內容?登錄框在頁面上的重要程度?)只要這些點是一個個切實待解決的問題點，將其羅列下來，一個一個的去收集數據。你分析的結果可能會改變整個項目，但有了數據的支撐，會讓項目或需求有一個全新的開始或細節的調整。

2、了解數據來源并收集

       按照分析的目標中羅列的點，建立一個分析框架，并按照輕重緩急進行數據收集。與此同時，需要對數據是如何產生的，如何獲取這些數據進行相應的了解。在工作中應用到的數據統計工具有：金牌令箭、顯微鏡、CNZZ統計等，通過這些統計工具可以方便的進行數據的收集，同時交互設計師也要與前端保持溝通，了解數據統計的方法，適時添加統計的維度，請前端同學幫忙埋統計代碼。

3、掌握數據分析的方法

       作為交互設計師，要掌握幾種基本的數據分析方法：對比分析法、分組分析法、結構分析法、平均分析法、交叉分析法……基于這些分析方法，我們可以對現狀、原因、未來有初步的了解，并進入后續更深入的分析。如：現狀分析適用于對現今站點或頁面的瀏覽點擊情況做一個數據統計與熱點分析，可以得出用戶的瀏覽路徑及關注重點。原因分析則側重于一個問題，深入挖掘答案。未來分析可用于與產品經理溝通時，對后期產品的規劃進行數據交流。

4、溝通分析結果

       在溝通分析結果前，要注意不要只用手上僅有的資訊作判斷，如果手上的證據不足以完全反應實際狀況的時候，以數據分析結果作為決策就很容易出錯，尤其是單看某一個數據維度時。交互設計師要超前思考，考慮產品經理可能從中提出的問題，并給出回應。讓溝通高效且有意義。

5、數據不是萬能的

       前期數據可以用來挖掘用戶需求，中期數據可以用來過濾產品功能，后期數據可以用來反映產品成敗。整個過程當中，數據還能舉證，作為產品經理與交互設計師之間的溝通內容。但是，我們要認清一個事實：數據不是萬能的。它不能反映一切問題：在前期的分析中不一定能找到創新的突破口或者潛在的需求點;在后期的效果驗證中，往往又會顯得很有說服力。我們要懷著客觀的心態來關注數據，從不同的角度出發，與產品經理之間保持有效的溝通。

      了解管理。一是需要建立數據分析框架，如確定分析思路，需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就難以建立數據分析的框架，后續的數據分析工作也難以進行。另一種角色是對數據分析的結論提供有指導意義的分析建議。以上就是小編為大家分享的分析能力的培養方法。