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产品数据分析报告是作为产品和运营人必不可少的工作，无论是周报、月报，还是新版本表现的分析报告，都需要在围绕报告目标的基础上产品范围模板，对数据进行整理、分析并提炼要点，最后形成一份有指导意义、易读且美观的数据报告。那么，产品数据分析报告该如何撰写呢?不会写产品数据分析报告的那就不是一名合格的产品经理，下面由IT培训网给大家剖析如何撰写产品数据分析报告。
报告就是向某一人群进行汇报，那么首先就要明确报告的对象，从报告对象的角度组织内容、结构，以及报告里各个模块的侧重点。
如果报告是面向公司领导层的，例如：公司业务线的例行汇报，或是向产品线leader汇报新产品或新版本的表现;这时候报告要突出的就是关键指标有没有达到预期，各个关键指标为什么是这个表现，需要通过拆解成细化的指标来简要说清楚问题出在哪里，或是优秀表现的原因是什么，最后总结团队下一步的改进计划。
如果是面向团队的业务同事的，那报告的侧重点就在于挖掘问题点，并提出改进方案或建议，要起到的是用数据驱(che)动(pi)团队的作用。
如果是对外公开的报告，则一般侧重的是结果和趋势，而不是过程。这一类就是咨询机构们公开发布的那些报告的范式了。
明确了报告的定位之后小米洗衣机测评，那么就可以结合报告定位和产品目标、活动运营目标等指标，对核心指标进行拆解，形成报告的数据模型。
例如：如果是电商类产品，并向领导汇报小米洗衣机测评，那么可能核心指标就是GMV，GMV是用户数乘以客单价，那么我们一步步进行拆解就如下图所示：
例如：一个产品中前期阶段关注的可能是用户规模，到达一定用户规模之后，就需要开始重点关注用户价值了，而数据模型也就需要随之调整产品范围模板。
其中有很多数据是有多个来源的，例如：用户的基础数据一般公司自行统计和第三方平台都有，而对外合作的数据则是自行统计和第三方业务平台都有小米智能手表评测。
但对于用户数据出现差异，一般需要对统计口径和统计方案进行分析小米洗衣机测评，如果是统计手段层面造成的差异则可以忽略。
这里需要注意的是，如果一个数据来源出现大幅异常波动，往往可以借助另一个数据来源进行对比分析产品短视频脚本，如果两边是同方向、同幅度的波动，则要从业务角度去分析，如果两边差异很大，则很可能是数据统计源头出了问题。
数据的整理和清洗主要是排除脏数据和统计异常的数据产品短视频脚本、对数据进行结构化处理等等，这里就不展开了。
对于数据分析，思维比工具和手段重要，首先要明确想找到什么问题，再提出假说然后依据假说去排查产品范围模板，而不是在海量数据中无目的查找问题。
分析的步骤，我认为个家的总结已经非常到位，这里罗列如下，有兴趣的可以读下《数据分析能力的核心是思维》一文详细了解。
对一个大问题拆分为更小粒度的指标，如果没有发现问题则继续往下拆解，直到发现问题所在为止，从而寻找到对应的解决方案。
用户分析包括了使用广度小米洗衣机测评、使用深度、使用粘性等指标，这些指标一般是若干用户指标的组合，例如：使用广度就包含了总用户数和MAU等，使用深度就包含了使用时常产品范围模板、停留时间等。
以上三步曲，简简单单让你明确如何撰写产品数据分析报告小米洗衣机测评，身为产品经理的你，刚入门不会写，没关系，按照这三步走，一份完美的产品数据分析报告就会出炉，有了这些产品短视频脚本，还愁什么?
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