PM之数据分析与逻辑能力

（一）如何避免掉陷阱？首先你要学会做个讲逻辑的产品经理

本文作者：hihipm

数据是个很好的东西，可以帮助我们做出相对客观的产品决策。但是数据中也存在着很多的陷阱，如果我们没有很好的逻辑分析能力，很可能会被数据玩弄而做出愚蠢的决策。今天，咱们就结合工作可能遇到的一些陷阱来聊聊这些数据陷阱以及怎么避免掉入陷阱。

开始之前，我们先看看几个大家在工作中可能会遇到过的案例吧！

（以下都是伪命题）

购买A类商品的用户当中有80%的都是甲类用户，因此当发现用户是甲类用户时，应该给用户比一般情况下推荐更多A类商品

当乙值增加时，B功能的转化率降低，因此应该限制乙值在一定水平

用户调研发现90%用户喜欢C功能，因此我们需要增加C功能

根据现有数据发现，D值相对较高的商品有更高的点击，因此应该把D值高的商品的排序提前

使用了E功能的用户比没使用E功能的用户转化率低，因此应该将E功能下线

大家应该猜到了，这几个例子肯定是掉进数据陷阱的描述，所以不妨先想一想这几个描述问题出在哪里，如果你想不明白，这篇文章建议你看三遍。

1.购买A类商品的用户当中有80%的都是甲类用户，因此当发现用户是甲类用户时，应该给用户比一般情况下推荐更多A类商品

逆命题陷阱

第一个案例的陷阱迷惑性很大，在实际工作中，我也经常碰到拿着这种描述来要求在某些场景下对某种类型商品给予更多流量的需求。

从数据中，确实可以说明购买A类商品中甲类用户偏多，但是这能够说明甲类用户比整体用户更偏爱A商品么？显然不是，案例如下表：

假设A类商品和非A类商品的需求都是50，平均情况下A类商品和非A类商品的流量分配应该是50%:50%。虽然在购买A类商品中的用户甲类用户占比为80%，但甲类用户需要A类商品的只有45%，还没有到正常平均情况下的50%，原因就是因为购买了非A类商品的用户甲类用户的比例高于80%。

这个陷阱叫做逆命题陷阱，逆命题应该是高中数学中的概念，如果你忘了我们举个简单的例子，如果有个判断语句“如果于谦是郭麒麟的父亲，那么郭麒麟是于谦的儿子”，“如果郭麒麟是于谦的儿子，那么于谦是郭麒麟的父亲”是它的逆命题。

逆命题有个特点，那就是当原命题是真的时候，逆命题不一定为真。再有一个例子，“如果小明是人，那他一定是哺乳动物”的逆命题“如果小明是哺乳动物，那么小明是人”就是不正确的，因为小明有可能是猴子。

但是如果一个命题是真的，他的逆否命题一定为真，比如“如果小明不是哺乳动物，那他一定不是人”。本例中，“购买A类商品的用户更可能是甲类用户”为真，但它逆命题“甲类用户购买的更可能是A类商品”就是错误的。

这些简单的逻辑学概念和定理，我相信大部分人是了解的，但是在实际工作往往忘记了这些基本的原理而做出一些愚蠢的决策。对于那些不怎么了解的人，只需要记住一条：小心逆命题，别随便把推断的话反过来说。

2.当乙值增加时，B功能的转化率降低，因此应该限制乙值在一定水平

相关和因果陷阱

数据分析是帮助我们找到产品问题/机会的重要手段，相关性分析是数据分析中最常见的方法，我们常容易犯把相关关系当因果关系的错误。关于相关关系和因果关系的描述，最著名的例子是冰激凌和溺水死亡率的例子：

通过数据统计发现，冰激凌销量增加时，溺水死亡率也显著增加。那是不是可以限制冰激凌的销量来控制溺水死亡率呢？

对于风马牛不相及的推断，正常人都会嗤之以鼻。冰激凌的销量和溺水死亡率只是存在相关关系，这种相关关系的产生是因为在深处有一个相同的原因：气温的升高。

但冰激凌的销量明显不是溺水死亡率高的原因，因此不能靠限制冰激凌的销量解决溺水死亡率高的问题。但不幸的是，我们大多数人还是会犯同类型的错误，比如#2。

这个例子中，乙值的增加和B的转化率降低应该都只是某个深层原因的结果，但在描述中我们把B转化率的下降归咎于乙值的增加，这就是我们错把相关关系当因果的原因。

对于如何避免这类错误，我们需要做的是尽量看到数据所体现的深层原因，将每个数据变化都对应到产品相关的实际因素中去，比如需求的变化、供应的变化、功能的改变、环境的变化、竞对的动作等等，而不是让数据分析只停留在数据层面。

3.用户调研发现90%用户喜欢C功能，因此我们需要增加C功能

4.根据现有数据发现，D值相对较高的商品有更高的点击，因此应该把D值高的商品的排序提前

既定规则陷阱

在需求挖掘的方式中，个人非常愿意将用户调研的吐槽部分作为发现问题的渠道，但绝对不会将用户调研的建议部分作为产品机会的直接来源。原因很简单，用户的不满是真真切切存在，他们也懂得如何表达不满，

但用户的建议受既定规则的影响往往是不靠谱的，就像那个福特汽车的例子：在汽车出现以前，所有的用户只想要一匹更快的马。

如果人人都能提出靠谱的建议，还会有乔布斯张小龙这种被你们奉为神的存在么。

我一直对用户调研持谨慎态度最深层次的原因，是因为所有的用户几乎都受到了既定规则的影响，这种既定规则的影响，也给了我们设下不少的数据陷阱。

比如#3，我曾见过通过“用户竞对app使用场景调研”的结论得出“我们应该增加C功能（和竞对一样）”的决策的例子，我想说的是：之所以许多用户觉得C功能不错（或者在使用C功能），是不是仅仅因为竞对提供了这个功能并且放在了明显的位置呢？

当然，如果你说用户已经习惯了这种操作方式，这个结论也对，做这个功能也不会犯大错。但如果始终采取这种方式做需求，那么恭喜你，你又在不知所以然的道路前进了一步。

另外分享个最近的思考题：现在手机屏幕越做越大，是不是因为用户说了想要更大屏的手机呢？但是用户真的需要大屏手机么？大屏手机到底有什么好？

在用数据说话的策略产品中，也可能存在这样的陷阱，比如#4中通过对现有的数据分析发现D值高的商品点击量更多，得出应该将D值高排在前面的结论。

在排序中，被排在前面的item必然比排在后面的item有更高的点击，如果在之前的排序策略已经有了和D强相关的D1的特征生效，那么必然D值高（因为D1高）的item就会有很高的点击。

因此“D值相对较高的商品有更高的点击”很可能只是因为本来D值高的排在了前面。如果你把D值加入到了排序当中，很可能会做无用功，也因此在策略相关产品增加特征时，需要考虑新增特征是否和老特征正交。

对于既定规则陷阱的规避相对困难，这也是创新之所以难的原因。那一句非常虚的“挖掘用户深层次的需求”是避免错误的不二法门，谨记要think out of the box。

5.使用了E功能的用户比没使用E功能的用户转化率低，因此应该将E功能下线

数据统计陷阱

这是最近同事在处理需求遇到的一个问题，本来大家都信心满满的一个需求，上线之后发现使用了E功能的用户的转化率还不如没有使用E功能的用户的转化率高。如果停留在表面的数据分析，大多数人可能会做出需求下线的决策。

但是真的对么？产品对比试验是我们经常使用的决策方式，这类试验有一个基本前提那就是单一变量，要求进行对比的两组用户除实验变量之外的统计特征是相同的。

回到案例，使用了E功能和没使用E功能的用户特征相同么？假设使用了E功能的用户转化率为5%，没使用的转化率为10%，或许，有没有可能在没有E功能之前，使用了E功能的这批用户的转化率只有1%？

在这个陷阱中，让我们中招的是对数据取样的错误处理。除了数据取样，我们还可能遇到各种统计陷阱。对于这类陷阱，我们要时刻注意的是对比试验中的两组是不是单一变量：是不是同一群用户？是不是同一种场景？其他功能有没有对结果有干扰？等等等。

通过对上面几个陷阱的分析，不难知道如果能够将上面说的陷阱具体内容描述抛开，抽象成具体的逻辑问题，结论的正确以否还是很容易判断的。

总之产品经理心里要保有批判性的看数据的意识：做决策之前多想想数据和决策之间有木有正确的逻辑关系，做个讲逻辑的产品经理吧。

（二）

论数据分析对产品经理的重要性

作者：PMer Ann发布于2个月前 (03-17)分类：产品经理

【文章摘要】如果公司技术允许的话，或者pm懂点技术，可以埋点搜集数据，主要是通过在某个流量入口插入代码的方式搜集一些用户数据，但也不要埋点太多，在一些主要流量入口即可。

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提到数据分析，可能大家会有疑问，我是产品经理，又不是数据分析师，要会数据分析干嘛！数据分析就让专业的数据分析师去做，不就可以了，没必要本末倒置。其实这种想法不无道理，如果你在一家人员配置比较齐全的的公司，大可以由数据分析师去做，你只需要会看就行。但在一般小企业的话，可能公司并没有数据分析师这个职位，那么数据分析的角色自然就到了pm这边，你说你能不会分析么？

但话说回来，产品经理所做的数据分析，并不是从一堆原始数据里面扑拉出一堆数字，然后进行统计、分析。而更多的是在已经做好的数据上对数据与产品的关系上进行分析。可以说这也是产品经理必须要掌握的技能。

通常产品经理需要掌握并能够分析的数据包括：PV、UV、DAU、MAU、跳转率，停留率、注册转化率、各页面的访问量等，通过对这些用户行为路径的分析，推测用户的习惯和偏好，从而对已有产品线进行相应的调整和优化，提高用户访问量，实现流量变现的目的。

说了这么多，那改如何搜集这些用户数据呢，通常情况下可以借助第三方统计工具，目前国内主流是采用友盟、Flurry、talkingdata等进行统计，国外的话主要使用App annie，其实软件各有优缺点，具体采用什么还的根据个人习惯和app环境（关于这点感兴趣的可以度娘查一下具体区别，在此就不做阐述了）。

如果公司技术允许的话，或者pm懂点技术，可以埋点搜集数据，主要是通过在某个流量入口插入代码的方式搜集一些用户数据，但也不要埋点太多，在一些主要流量入口即可。

这里需要注意的是：数据分析也要看生产环境，因为数据有时也会说谎，在同一个维度的统计不同也可能会出现不同的结论，需要pm加以辨别。

那么产品经理的数据感觉要怎么培养呢？

多看数据，数据的感觉和产品与其它艺术一样，看多了就潜移默化培养起来了

与数据分析师多沟通需求，把需求弄清楚比做一百个似是而非的需求强，宁精勿烂；

清楚业务之间的逻辑关系，数据从来都不是独立的，需要不断的看各数据间的关系，找出规律得出结论，有时候逻辑错了，方向也就反了；

不要迷信数据但也不要轻视数据，请认真对待你的数据；

数据分析是把那些隐形的需求以数字化的可视方式表达出来，具有相当的说服力，数据分析的过程也是个不断学习的过程。

所以加油吧，要想做个出色的产品经理，能够在产品这条道上走下去，请学会做数据分析。

以上只是个人对产品数据分析的看法，如有疏漏，希望后台留言，大家一起交流，共同学习成长。

我是PMer，我关注pm_talking

来源： http://www.chanpin100.com/archives/45075

（三）一个数据分析小白，要如何对产品进行分析？

作者：中国统计网 Joye

【文章摘要】在我看来数据本身并没有任何价值，正是由于分析方法的存在使得原本毫无价值的数据大放异彩。

什么是数据分析？

数据分析是指用适当的统计分析方法，对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际应用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。当然，在我看来数据本身并没有任何价值，正是由于分析方法的存在使得原本毫无价值的数据大放异彩。

为什么要数据分析？

有人说，老板要看数据；也有人说，VC投资需要；也有人说，公司运营需要… 产生数据需求的原因有很多，我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。（我能这样想，大概是因为我是个乐观的孩子吧？）

事实上，数据分析的原因大概如下几点：

1.评估产品机会

产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。

2.分析解决问题

产品出现不良状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头，进而制定合理的解决方案，彻底解决问题。

3.支持运营活动

你这个产品功能上线后效果怎么样？A方案和B方案哪个更好些呢？诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的，人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据，才能对具体的活动作出最真实的评判。

4.预测优化产品

数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态，即所谓的后见性数据；也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动，区别只是先见性数据能预测未来发生什么，缩短迭代周期，精益求精。

如何数据分析？

1、数据建模

明白了数据分析动机，究竟什么样的数据指标才能达到期望的效果呢？那么首先必须解决数据指标的定义，个人认为搭建数据指标模型大致要考虑以下三大要素：

综合考虑商业模式与业务场景

聚焦数据指标背后的最初动机

多维度考虑数据可行、简约、易比对

当然，也不能凭空瞎造数据吧？！数据指标模型一般有以下三个途径设计：

对现有指标进行优化性改造，数据指标之间合理交叉或许会带来意想不到的惊喜；

不同行业交叉借鉴其他行业制定的数据指标；

潜心修行、发掘更多有价值有意义的数据指标；（这一点有点扯…）

数据分析目标的调整，必然伴随数据指标的变动。尊重事实、实事求是，了解数据指标的调整的意义及可能给产品带来的后续影响，我觉得这是一种可取的改变态度。如果说只是为了改变而改变，无视事实、较低期望，这样的调整还有何意义呢？

一个数据分析小白，要如何对产品进行分析？

2、数据来源

数据分析的对象是数据，数据从哪来？数据本身的准确性从根本上影响着分析结果的有效性，所以确保有效、靠谱的数据来源至关重要。本人认为数据来源无非以下三种：

自有数据分析系统——公司自有的数据是最源质化的数据，也是最可靠、最全面的。一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准；当然，创业型的微型公司大多都直接数据库导出数据，还是要依赖产品经理二次加工的。

定量/定性调研——没有全面的数据咋办？或者说想要分析的数据无法统计？那么，拿起电话、走上街头、发放问卷都不失为一种可行的办法。定量数据排斥主管因素，定性数据吸纳主管因素。事实上，定性数据存在诸多不确定性，但也存在一个其他数据指标不具备的优势——那是与真实用户交流所得，有血有肉。

专业调研机构——知名调研机构，比如：艾瑞咨询、百度统计、易观智库、199IT-互联网数据中心。一般而言，权威结构统计调研的数据还是具有极强的参考性的，但也不能完全免于主观因素。

3、数据分析

单纯的数据并不能为给我们带来太多结论性的东西，还是要借助一定的方法和手段将数据变得更加生动和有意义。

集成开发数据分析系统——将所需的数据指标以技术手段直接设计成产品功能，可以定期定量地直接生成导出BI报表。

手动数据加工——面对元数据而不是现成的结论性数据，产品经理只能亲自操刀借助EXCEL各种函数。面对海量数据，心态很重要！

委托分析机构——有钱、任性、够叼，请人分析。如果事事都依靠别人，那么产品经理就瞬间失去价值了…

4、分析方法

有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值，精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。

市场细分（Segmentation）——市场细分就是一群拥有某种共同特征的划为一个样本，市场细分不尽可以应用于互联网产品，对任何行业、任何形式的产品都具有积极的参考意义。

同期群分析（Coghort Analysis）——比较相似群体随时间的变化，同期群分析给我们提供了一个全新的视角。能够观察处于生命周期不同阶段用户的行为模式，而非忽略用户的行为的过程性。

多变量测试（Multivariate Testing）——同时对多个因素进行分析，用统计学的方法剥离出单个影响要与结果中的某一项指标提升的关联性。同时改动产品的多个方面，看哪个与结果的相关性最大。

来源： http://www.chanpin100.com/archives/63609

（四）【百度内部培训PPT】数据分析最专业最入门的资料

作者：毕然 Joye

【文章摘要】本文为百度内部培训的PPT资料，是对新员工数据分析能力的一项基础培训。

【百度内部培训PPT】可能是关于数据分析最专业最入门的资料了

百度内部培训PPT

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本文由产品100为你推荐并呈现

文章来源：鸟哥笔记

文章作者：毕然

来源： http://www.chanpin100.com/archives/56834

（五）产品经理学习数据分析，可以先看看这些建议

作者：张溪梦 kyoko发布

【文章摘要】产品经理到底该关注哪些数据呢?小产品如何运用A/B测试?产品经理该如何学习数据分析呢?

产品经理学习数据分析，可以先看看这些建议

大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。

那么，产品经理到底该关注哪些数据呢?小产品如何运用A/B测试?产品经理该如何学习数据分析呢?希望本文对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。

如何获取数据，获取什么样的数据?

问：一个电商平台，应该着重关注什么数据，怎样设计数据后台?

答：电商数据的核心指标一般有：GMV、Transations(交易数量)、ASP(均价)、购物车大小、用户的复购率、购买频次、年度复购率。这样的指标很多。我觉得有三类的指标需要关注：

交易数据

用户行为数据

用户来源数据。

这里面，我觉得您可以根据自己的资源状况来设优先级。最直接的就是交易数据，然后最重要的是行为数据，因为所有的电商提供的是“互联网产品”而不仅仅是“所销售的产品”。第三就是流量的数据的分析，因为这里涉及到获取客户的成本。

问：如何收集自己需要的数据，面对杂乱无序的数据该如何分析，如何保证数据的准确性

答：不同行业，不同业务会有相同宏观的指标，也有细化到本行业，本业务的指标。需要从宏观到微观的拆解指标。大量的数据如何为我们所用?需要了解产品业务，明确问题的本质，大量的深入的产品实践。大胆的提出假设，然后通过数据理性的验证。我们还会有更多的线下线上活动帮助大家拆解数据分析指标。

关于数据准确性可以不同的工具去验证。比如同时安装多个数据统计工具。比如比较客户端和服务端的数据统计差异。

产品经理学习数据分析，可以先看看这些建议

问：做内容的网站，如何结合业务判断需要获取哪些和用户相关的数据?

答：最基本的指标是：

页面浏览量、访问量、独立访客数、跳出率、页面停留时长、网站停留时长、退出率、转化率，页面退出率……

内容热度：分享次数、推荐次数、点赞次数、评论数

用户：新用户、活跃用户、沉寂用户占比的变化，增长的趋势等等

问：不强制登陆的app，如何定义独立用户。目前我们是获取手机信息，但并不准确

答：不强制登录，可以在app和设备的基础信息在不侵犯用户隐私的情况下，计算一个比较固定的ID。这个ID应该基本上能够判断一个稳定的用户。但是它并不和手机号码或者设备号做深度绑定。在网站上类似cookie的方法。

问：若想了解某个行业，有哪些平台可以拿到相对靠谱数据以供分析?

答：这个部分需要的工具有很多，看您的业务是以App为主，还是Web为主。基本上应该从流量，市场占有率，还有用户交互使用深度、舆情等角度入手。每一个都有不同的工具能够辅助。比如说Alexa，AppAnnie，艾瑞的互联网行业研究报告，Gartner的研究报告，IDC，TalkingData的游戏行业研究等等都是一些好的起点。

如何进行数据分析，如何用数据分析驱动产品优化?

问：2B企业应应用如何做基于数据驱动的产品设计与改进?

答：SaaS企业的数据驱动产品设计非常重要。首先，最基础的开始是Product Usage Metrics。因为SaaS产品都要解决一个企业应用的场景。 而这个场景在业务上的被重现频次，决定了SaaS软件的基本交互频次。所以登录批次，使用深度(事件数/访问)等最基本的指标是最粗放的指标。

最重要的，是产品每一个功能的使用者数量，使用的频次，转化漏斗，转化率。

请记住，这些分析必须要在“用户”级别能够做分析，而不是一个单纯流量级别的分析，才有未来的核心意义。然后将usage在客户公司级别进行汇总，比较在公司级别的使用度，使用深度和未来的续约付费率一般呈正相关。

还有就是整个SaaS页面的优化，比如说注册流，注册转化率，注册用户向深度用户的转化率，深度用户向付费用户的转化率。SaaS的数据分析是很深入的话题，我就是分享一些最基本的指标。

问：关于留存率，互联网金融借贷产品是典型的低频，一个人不可能经常上来借钱或者出借，看留存率还有意义么?

答：留存率有意义，因为留存是一个普遍的概念。唯一的一个就是您专注“频次”的不同。比如说买汽车，美国的整个汽车购买行为，不可能用天来衡量，而要用年。因此美国的汽车制造商，就持续的按照“月份”给每一个不同的区隔发送不同的营销方案。互联网金融也有他的产品生命周期，这要求您来制定营销策略，找到那个“频次”，以此为开始进行营销产品规划。

问：支付转化率比较低，这种情况通过什么点，什么角度去分析用户行为?

答：先要全面的找到支付转化的全部关键转化路径，然后看每个转化路径上面关键点之间的转化率。比如到商品详情页面，可以从搜索页面、分类页面、频道页面、品牌页面、活动页面、首页、关联销售推荐、甚至直接访问到达商品详情页面。每个转化路径和转化量的占比都要考虑。然后再找出量大且转化率低的路径先优化，量小转化率高的路径可以加强并且scale。

问：针对工具类的app，有什么好的数据分析方法吗?需要注意哪些问题?

产品经理学习数据分析，可以先看看这些建议

答：我觉得取决于您的app在产品发展的哪个周期?工具类的APP，我个人认为核心，特别是早期还是应该关注“usage”，用户的使用度，和使用深度/黏度，也就是留存。然后要关注增长，其次未来要关注变现。用增长黑客的“海盗法则”来讲的话，就是在“AARRR”逻辑里面，首先关注留存(Retention)。

Acquisition 获取用户

Activation 激发活跃

Retention 提高留存

Revenue 增加收入

Referral 传播推荐

产品经理如何学习数据分析?

问：统计学、分析和挖掘的书看了不少，如何系统的学习数据分析与挖掘，希望能得到指点!

答：首先如果您有时间，看看精益分析《lean analytics》，这本书是我在美国很好的朋友写的书。另外一本《build measure，learn》也是我在LinkedIn的团队成员写的书。都是很好的入门教材。再次我觉得可以看一下基础的统计书籍，因为数据分析的核心要有基本的统计知识。Using R系列是很好的起点。

问：数据方面偏菜鸟用户，有哪些数据可视化工具值得推荐?

答：tableau是一个很好的数据可视化工具。自己开发可以试试highchart和D3 document。

问：可以推荐几本关于数据的书吗?

答：《Lean Analytics》，范冰的《增长黑客》，《Lean Startup》，中文的《深入浅出数据分析》，Tableau的很多爱好者推崇的《人人数据分析师》等等。不过我觉得好的数据分析的书籍，不如一次好的数据分析实际操作加上分享您能学到的更多。主要是概念的基本掌握，然后迅速落地实践，复盘分析结果，然后继续迭代。特别是产品分析，最关键的是要把数据分析和用户行为以及产品设计用一体的角度来考虑，然后分解成三个部分来验证。就会有闭环。

“无埋点”数据分析工具的原理和运用

问：以前我们做数据统计，数据分析，都必须要攻城狮在相关行为中埋点;GrowingIO的无埋点统计分析是什么原理?

答：GrowingIO希望能够直接从业务人员的角度出发，让业务人员最快的获得想要分析的数据，并且同时减轻工程人员埋点的痛苦。GrowingIO的无埋点技术支持多个平台，iOS, Android，Web和HTML5。主要的原理是在网页和HTML5的里面加入一次SDK代码，在iOS和Android加入一次SDK代码，之后不用再加载SDK代码，用户使用网页和APP客户端的时候尽可能全的收集用户的行为数据，通过异步且加密的方式传输数据。

问：GrowingIO能帮助优化产品设计和用户体验吗?

答：GrowingIO是新一代基于用户行为的数据分析产品，目前提供的用户转化、留存、细查、分群功能都可以帮助产品经理优化产品设计，进而提升用户体验。

以在线商城页面设计为例，用户浏览商品、提交订单，点击支付，完成购买形成了客户的核心路径，但是日常业务中经常遇到客户转化率过低的情形。GrowingIO的用户转化漏斗可以帮助产品经理分析客户到底在哪一步流失较高，然后借助用户细查功能来验证前面的假设猜想。从而提升帮助产品经理找出产品设计的缺陷，后期尽快优化。

如何应用A/B测试?

问：小产品是否适合使用“A/B test”测试优化产品，前期的技术准备是否麻烦?

答：产品非常早期，我个人不建议用A/B测试，因为最主要的问题是我们没有很多资源开发两套或者更多的产品方案。而且早期数据量小，不一定能够有“统计学意义”，往往测试者需要把流量分解，这样就需要等待结果。对于低流量的app/网站，没有足够的资源来等。工程上也有一定的挑战。所以我建议早期产品关注核心指标，分解核心指标为“可执行的指标”比A/B测试更重要。同时要迅速迭代。A/B测试对于产品线丰富的业务还是有很多作用的。看您的资源配置了。

作者张溪梦，GrowingIO创始人、CEO 先生，微信GrowingIO

来源： http://www.chanpin100.com/archives/45363

（六）App运营者不可不知的33款数据分析工具

作者：佚名 Joye发布

【文章摘要】我们需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发团队选择。

如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发团队选择。

事实上，这些新一代的数据分析工具，将可以监测发生在App中的每一个细小的事件。如果你曾经想追踪你的用户，知道他们从哪个平台下载了应用、看到你的用户在App内的跳转路径、了解哪个页面在App内最受欢迎，你一定能在以下三十余款分析工具中找到你的菜。

App运营者不可不知的33款数据分析工具

一、用户人群细分

1、Upsight (含付费项目)

Upsight是供移动应用开发人员使用的分析工具。其功能包括：用户分组、漏斗分析、留存分析、应用内购买组件和无限的数据存储空间。Upsight支持几乎所有移动平台，包括iOS、安卓、Java Script、Adobe Air等等。

2、Tap stream (免费)

Tap stream的亮点在于对用户生命周期的分析。如果你想知道用户每天都在哪里搜索你App的信息、或者他们在某个渠道上的实际下载频率，Tap stream将成为值得你信赖的信息源。Tap stream支持iOS、Android、Windows和Mac应用程序。

3、Flurry Analytics (免费)

Flurry几乎是移动应用分析的“行业标准”。Flurry帮助你跟踪用户会话，以便您可以看到用户在操作App时遇到了什么困难。你也可以创建自定义人群分组，以求更好地了解App的用户群体。

4、Capptain (含付费项目)

Capptain是一款实时分析工具，它看起来就像是一组数据仪表板。不仅为你跟踪实时发生的用户行为，更可以监测到用户的使用反馈，甚至将用户群体进行实时分组，基于用户的地理位置向他们发送即时消息等等。Capptain适用于iOS、Android，HTML 5，黑莓，Windows等平台。

5、Followapps – App精细化分析平台

6、MobileAppTracking – 用户数据跟踪与预测模型

二、用户行为分析

7、MixPanel（付费）

Mixpanel是一个Web服务，让开发者跟踪用户的使用习惯，并提供实时分析。Mixpanel提供的“人物”功能，可以让你根据用户在应用程序内采取的行为对其发出推送通知。Mixpanel API是一个RESTful API，以JSON格式返回响应。

8、AMPLitude（付费）

一款为您深入挖掘用户滞留，转化和参与状态的分析工具。可以为您获取用户与实时活动状态和无限制的个人用户时间表行为的完整视图。

9、Heap（付费）

Heap为您自动捕获在您的网站或iOS应用每个用户的动作，并让你衡量这一切后的事实。

三、触屏热点分析

10、HeatMa.ps热图 (需付费)

热图是为数不多的App热区追踪工具。热图帮助App开发人员记录所有屏幕触碰、手势（扩大/缩放/滑动）和设备定位。你甚至可以得到详细的用户触屏热点分布图。唯一的遗憾是，热图仅支持iOS App。

11、Heat Data (需付费)

Heat Data是另一个移动应用及网站的热区工具。你可以跟踪你的用户触及屏幕时所发生的所有行为：点击、滑动、伸缩放等等，并获得详细的可视化分析报告。Heat data是跨平台的，你要做的全部事情就是复制一行JS代码嵌入你的App并使用它。但如果你不想在你的App里嵌入JS，那么你就需要使用另一个工具。

四、应用内购买行为跟踪

12、Appsflyer (含付费项目)

Appsflyer是一款自带分析功能的一体化营销工具。你可以在同一款工具内跟踪应用内购买、软件安装情况和用户使用表现。除了支持主流的iOS、Android和Windows系统外，Appsflyer还支持其它平台与引擎，包括：Unity、Marmalade、Appcelerator等。可谓是真正地实现了全平台支持。

13、Appfigures (含付费项目)

Appfigures可以在追踪事件的同时，监测事件相关的应用内销售情况。Appfigures汇集了来自不同渠道的应用评分、下载量和支付金额，并予以呈现。Appfigures同样适用于iOS、Android和Mac平台。他们也提供API接口，便于你使用和获取任何其它你想要的东西。

14、Swrve – 应用内购买分析平台

五、渠道追踪、广告投放于应用评分

15、Apsalar (含付费项目)

Apsalar是专供大型应用程序商店使用的数据分析。除了基本的用户分析功能以外，Apsalar还拥有强大的广告管理组件。

16、App Annie (含付费项目)

App Annie是很个性的分析工具，它不再分析用户活动，而只跟踪应用的下载量与销量。无论是iTunes、Google Play还是亚马逊商店，你都可以通过App Annie直接了解App的下载量、评级、评论和排名。

17、Askingpoint (含付费项目)

Askingpoint的亮点同样在于对App评分的跟踪。事实上，它的主要功能就是通过提示让更多地用户来评论你的App。虽然小编并不认为这是提升用户评价的最好途径，但借助这款工具，还是可以帮助开发者更简单地获取并跟踪评论的。

18、Distimo’s AppLink

跨平台的渠道分发与转换率跟踪工具。他们还有自己的App，帮你随时随地监测App运营数据。

19、Trademob – 移动营销分析

20、Adxtracking – App内广告运作、优化与分析工具

六、基本数据统计

21、亚马逊移动分析 (免费)

移动数据分析只是亚马逊庞大生态链中的一个部分，是一款跨平台的基本分析工具。你可以用它跟踪你发布在的iOS、安卓，当然还有亚马逊平台的应用。它拥有你所能想到的所有典型的数据分析功能。同时它还拥有A/B Test的功能，帮助运营者在一个应用上测试不同的运营模式。

22、Roambi (需付费)

Roambi专注于服务大型研发团队。这是个3合1分析工具，它集成了基本数据分析、移动应用的BI报告和程序异常预警等三大功能。Roambi还允许你将数据回传到其Box组件中，生成易于团队成员阅读的数据报告。

23、App celerator(含付费项目)

App celerator的主要业务是手机应用的整合营销组件，但是他们的应用分析工具也足以独当一面。在App celerator工具里，你可以跟踪新用户和自定义事件的会话时长。

24、Countly (含付费项目)

Countly是一个开源的移动应用分析工具。与大多数开源项目不同的一点是，Countly实际上相当漂亮的。通过Countly你能很容易地看到你的App在不同的平台、屏幕大小和设备上的分布情况。

25、Kontagent – 移动应用数据分析组件

26、Claritics – App BI数据分析

27、Appsee – 可视化移动应用分析

28、Yozio – 移动应用数据动态跟踪

29、AppsFlyer – 移动应用的检测和数据跟踪

30、Telerik – 移动应用分析

七、专注手游分析

31、Honey tracks (含付费项目)

Honey tracks的不同点在于，它专注于游戏的移动应用分析。Honey tracks被配置来帮助游戏工作室跟踪超过90项的指标，包括手游用户的参与度和留存分析。

32、Playtomatic (免费)

Playtomatic也是一款开源App分析工具，但它更专注于手游领域。Playtomatic帮助游戏开发者追踪游戏玩家的在手游内的地理位置和成就，支持多个平台，包括：iOS、Android、JavaScript、HTML 5,Unity 3D引擎等等。

33、Applicasa – 手机游戏管理平台

如你所见，国外目前已经有许多工具可以帮助开发者跟踪和评估App运营数据。开发者和运营者们不妨尝试其中几款，集合其各自的最佳功能。

本文由产品100为你推荐并呈现

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文章作者：诸葛io

来源： http://www.chanpin100.com/archives/59853

（七）一个公式、五大指标帮你构建产品经理数据分析思维

作者：顾先森/mrjesse Ann发布

【文章摘要】得数据是一种意识，而非技术，是一种方法总结，而非理论科学，关注数据是个优点。

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对于数据分析能力方面的提升，一个公式、五大指标帮你构建产品经理数据分析思维

了解业务，熟悉数据框架、体系

了解你的业务是做什么的，业务的发展规划有什么，衡量的核心指标有哪些，列出KPI或是核心指标，一般重点指标就那么几个；然后对几个核心指标进行拆解，这点也需要根据你的业务属性进行，你的业务凡是会影响到这个指标的有哪几个元素。

拆分的好处是你能对一个具体的指标很清晰它是怎么组成的，好像庖丁解牛，当然这个过程可以不断拆分下去，加上一些公共属性，例如时间、用户性别、用户年龄、用户职业等公共的纬度进去细切。

对现有数据指标进行思考；多维度集中分析找规律

在熟悉产品需要关注的指标、框架之后，了解现有每个指标的运营现状，如果有同行业指标对比更好，看是否有提高的空间。或者是，希望通过某个运营的动作，提高哪一个指标，提高到多少；通过一系列的比较精准命中，预估运营能够提升指标到一个什么水准。

另外有一个精准模型的好处是了解你的核心用户后，你可以单独针对这部分用户进行产品用研与需求挖掘，更利于你内心确定哪些指标是可以通过什么手段提升的；同时找规律，对于拆解出来的指标，想办法做一些分析，这里的分析个人觉得并不一定需要很复杂的手段，更重要的是一种感觉和意识。

规律验证，经验总结

找到规律了，内心明白了，下一次做事情心里会更透亮一些，对产品的理解又会更深一些。很多事情，就是这样一点点去熟悉，去深入慢慢产生亲切感的。数据是让你和你的产品心灵贴近的一个话题而已，更高级更深入人心的数据沟通，不妨还是交给专业的数据处理人员吧，就好像不是人人都是心理咨询师一样。

总之，对于PM而言，个人觉得数据是一种意识，而非技术，是一种方法总结，而非理论科学，关注数据是个优点。 每个产品经理在产品设计前就需要明白一个最简单的公式：

产品价值=产品带来的收益－设计研发运营成本>0

例如积分类的产品,如果使用了积分产品后净增的销售额利率-积分充抵的商品价值（运营成本）－设计研发成本>0，如果用户会长期使用积分，设计研发成本可以忽略，其它数据可以比较容易拿到。再如页面改版类产品，改版带来忠实用户数每忠实用户价值-新页面的设计研发运营成本>0，说明改版是成功的。

产品经理只要把握好这个基本公式，其它深入的数据分析交给更专业的人员去做吧，产品经理的主要精力还是放在用户需求分析层面。

作为一个电商产品经理，毕竟不是专业数据产品经理，我们不需要了解的太深，只需要关注最核心的一些内容，在明确数据分析之前，首先我们要明确电商产品的数据分析几大业务指标：

一. 用户角度

1、总活跃用户数、新注册用户数、总PV；

2、一定时间的活跃用户数、新注册用户数、总PV；

3、一定时间的转换关系；

4、不同渠道下，注册转换情况；

5、不同注册渠道下，注册用户的后续留存率；

6、一定时间有购买行为的用户的重复购买的分布情况

二. 订单角度

1、今日的订单总数、销售额、订单单价、有订单用户数、补贴比例；

2、过去一周每天的订单总数、销售额、订单单价、有订单用户数、补贴比例；

3、过去一周每天的订单平均送达时间；

三. 商品角度

1、按照商品分组，今日每个商品的浏览数、购买用户数、订单数、销售额；

2、按照商品分组，过去一周每天每个商品的浏览数、购买用户数、订单数、销售额；

四. 品类角度

1、按照商品品类分组，今日每个品类的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；

2、按照商品品类分组，过去一周每天每个品类的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；

五. 店铺角度

1、按照店铺分组，今日每个店铺的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；

2、按照店铺分组，过去一周每个店铺的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；

在基于以上指标进行数据的统计，我们再进行数据分析：

首先数据分析建模，我们知道电商类产品模型一般以事件（点击，浏览等）用户属性进行建模。然后我们进行正式的数据分析：

方法一：多维度数据分析

我们需要定义一些事件，如取消订单，提交订单，支付订单，浏览商品，加入购物车等等。

然后基于这些事件，我们需要一个指标，比如说次数，总和。

可是我们知道光有个数据罗盘还不够，我们需要对数据进行细分，这里我们做了事件，指标。所以还需要筛选用户的属性了，比如说城市，用的设备，支付方式，来源渠道。

这个方法，我们常用于用户画像，用户行为分析，数据异常排查分析等。

方法二：转换率数据分析

我们进行一场活动，我们需要进行评估，这二天注册了多少人，订单转换率是多少，支付率是多少，我们就需要一个分析方法了。

从我刚讲的我们基于事件分析，所以我们就可以定义一个事件，筛选时间，先定义事件（注册），再次定义事件（提交订单），在次定义事件（支付订单），我们可以得到一个转换率。

这个方法，我们常用于转换率分析，也称漏斗分析。

方法三：留存数据分析

留存分析正如字面意思留存，我们需要对一段时间的用户就像数据分析，比如说我们搞了一个活动，我们需要看那段时间的注册用户，提交订单的情况，第一有多少提交，第二天有多少人提交，第三天有多少人提交等。

数据分析一般为，我们还是根据我们的数据模型，首先定义一个事件（如注册用户），在次定义一个事件（如提交订单）得到一定事件的比列。

这个方法，我们常用于观测一定事件的留存情况。

方法四：活跃或回访数据分析

我们知道，我们定义了用户的行为数据分析了，可是我们需要看一段时间的，一个事件的使用次数，或者某个地方的用户使用情况，那我们怎么办呢。这里就是我所说的活跃数据分析情况了，

我们首先需要定义一个事件（如注册用户），在定义一个事件（如提交订单）的情况（这里一般为次天数），然后我们筛选用户的事件为什么，得到一个数据。

这个方法，我们常用于调查用户使用情况，也是衡量一个用户活跃的关键数据分析指标。

说了这么多，我们这些能干嘛呢

1、数据异常排查，细分逐一查看

2、关键页面的转换率提升

3、活动的情况评估，渠道数据分析评估

来源： http://www.chanpin100.com/archives/50447

（八）产品经理实战分享丨数据分析思路

作者：Niki Ann发布于4个月前 (01-20)分类：产品经理[点击收藏]

即日起，报名美好学院产品经理就业班，即可获得全国首批职业认证机会。 >>>

【文章摘要】整理了平时数据分析的思路和方法，一些工作上做过案例的分享，希望能与大家一起交流学习。

产品经理发实战分享丨数据分析思路

数据分析四部曲

产品经理

互联网时代，讲究少而美，讲究体验，单点突破，快速迭代，通过数据分析来分析产品的优缺点，方向是否正确，通过数据分析，产品人员来说服开发做功能，说服老板投入资源。

明确数据分析的目的和作用

产品经理

上线了一个活动，一个功能，我想知道效果；有没有达到预期目标？对现状的分析。

什么目标？（活跃、下载量、覆盖率、营收、KPI…….）

为什么这个目标没有达到？通过数据对原因进行分析。

不改善的话将来会怎么样发展？预测分析，用于制定下一步优化方案提供数据支撑。

了解互联网数据流向

产品经理

流量来源：联盟，搜索引擎，网站导航，社交媒体，自来路（微端、收藏、桌面图标、QQ群等）

网站内容：直播间，首页，游戏，活动

用户行为：停留时间，访问深度

转化：注册，签到，领礼包，做任务，二登，充值

关注哪些基础数据，怎么定义？

产品经理

通过数据的提取，层层过滤，得出的最高价值用户的比例，才能使分析更准确和有效。

培养对数据的敏感度，知道哪些渠道能搜集到你要的数据

产品经理

数据整理

基础的数据清洗：去掉重复的数据

如：你有一周内，每天登录用户的数据。你要分析周登录用户数，那就必须去重。

格式转换：转化成需要的格式，确保数据的一致性和有效性。推荐用格式刷或者粘贴的时候使用目标格式或不粘贴格式

错误检查：有这种角标的，一定要干掉，会影响数据的处理。

产品经理

数据分析思路

产品经理

如：上头条活动，粉丝通过刷礼物给主播满足条件，就能主播一起登上全站跑道，并在网站首页展示主播直播画面。利用了主播和粉丝的虚荣心，刺激用户消费为目标，增强主播开播率与开播时长。活动11月2日正式上线运营。我需要知道上线后的效果？

对主播开播是否有影响？

找合适的关系去比较

产品经理

对比活动前后，开播数据是否有变化（一整周数据才有可比性）

产品经理

所以现在可以得出结论吗？不能。因为这部分数据不能证明跟上头条活动有关，还需要进行细分：

1、上了头条的主播，对比活动前，每天直播时长是否有增长？

如：

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2、上了头条的主播每天直播趋势图，是否呈上升趋势？

3、活动期间，是否有其他刺激开播的活动冲击干扰数据？

4、需要不断细分下去，直播时长还和哪些关键因素有关？新增主播？节日，周末导致开播时长降低？加大推广，新用户，高质量用户增多，主播看到多用户在房间，直播热情加强……

上头条活动能否刺激用户消费？

1、熟悉活动规则：玩家送满200元，才可和主播一起上头条。

2、满足这个条件的用户多吗？怎么衡量？

如：11.2-11.8第一周上头条数据，有1000个玩家帮助主播上头条（玩家去重），多还是少？

再看数据，10.26-11.1玩家消费数据，消费1元以上有10000人，消费50元以上有6000人，200元以上有4000人，也就是说，只有25%的玩家有参与到你的活动，那就是少，刺激玩家消费效果不理想。

数据结论，指导意见

产品经理

根据上面的例子，可以分析一下，为什么有用户不参与，做用户调研，是宣传力度不够？还是玩法不吸引玩家？还是……？

数据分析是一个工具。数据能帮助人，也会骗人，不要仅仅依赖数据。在需求采集里面，数据分析只是需求分析里面定量分析的一种，还要结合其他因素综合考虑。

来源： http://www.chanpin100.com/archives/37406

（九）在互联网产品或运营面试中怎样体现数据分析能力

作者：张宇 Ann发布于6个月前 (11-30)分类：职场经验[点击收藏]

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【文章摘要】之前笔者经历了很多面试、笔试，其中有一个能力指标：数据分析能力。尤其是互联网公司，在产品岗位和运营岗位的岗位要求中，都会明确提出要求应聘者具有数据分析的能力。那究竟什么是数据分析能力，在笔试和面试中如何体现出数据分析能力。笔者一开始也不懂，甚至走了很多弯路。

在互联网产品或运营面试中怎样体现数据分析能力

之前笔者经历了很多面试、笔试，其中有一个能力指标：数据分析能力。

尤其是互联网公司，在产品岗位和运营岗位的岗位要求中，都会明确提出要求应聘者具有数据分析的能力。

那究竟什么是数据分析能力，在笔试和面试中如何体现出数据分析能力。

笔者一开始也不懂，甚至走了很多弯路。

在一个游戏公司运营岗位的霸面中（笔者霸面过很多公司，霸面通过的比例有四成不到吧，可能是把自己逼进了某种境地，所以发挥会比正常去面试发挥更好吧^_^），面试官毫不留情地指出了我在笔试环节中存在的问题。

他说：“你的卷子我是最后一个批阅的，你在笔试中体现出的素质很适合做市场，但并没有体现出作为运营人员应该具有的数据分析能力。”就这样一面霸面通过，二面的boss看了我的简历却告诉我说不愿意面我，但可以把我推荐给市场部leader。

就这样跌跌撞撞的从运营开始却拿到了该公司的市场offer。

上面的实例说明笔者当时并不知道什么是数据分析能力，也不懂怎么去把这个能力体现出来，还有，简历上也没体现出能够匹配运营岗位的能力要求。

笔者是一心想要从事运营工作的，后面就着重强化了对于产品和运营岗位所要求的数据分析能力的理解。

首先，数据分析是术，最终是是要为目标服务的，目的是获取用户或是明确用户需求进而优化产品功能，亦或是根据数据分析结果对下一步决策进行指导。毕竟，拍脑子可以，但不能总拍脑子，更多的决策和执行是需要数据来支撑的。

数据分析要目标导向

这体现在对于目标数据的选择上，要根据业务定位和发展阶段来提取。可获取的数据有很多，日活、转化率、页面浏览量、独立访客、平均使用时长（平均访问时长）、重复购买率、用户流失率、活跃用户、用户留存，甚至用户平均收入、男女比例、年龄层、不同客户端访问情况等等。

这么多的数据，在不同阶段需要着重分析的是不一样的。但记住目标导向，比如投资人会关注你的用户平均收入、活跃用户；微信在不同的阶段对于数据从初期侧重关注用户总数到后来侧重于日活跃用户数、日均使用时长等不同。

数据分析是为了解决问题实现目标而存在的，是一个从发现问题回到发现问题的闭环。

举个例子，某O2O产品用户数据大幅跌落，是虾米原因？是补贴不足，还是因为受到竞品冲击呢，或是因为用户习惯的改变？下载app量很大，但注册量很小，是注册流程繁琐还是服务器故障呢？数据分析会暴露问题，顺着分析的结果找到问题的靶子，再制定解决方案，根据执行结果收集验证反馈，问题是否得到解决。

张宇

数据分析离不开三个WWW：是什么？为什么？怎么做？

可能我们初中作文的时候老师就讲过”什么人在什么时间什么地点做了什么事情“，这两种分析问题的方式是一样的，能够把复杂问题简单化并迅速找到解决办法。

是什么？

用户数大幅跌落

为什么？

补贴不足、竞品冲击

怎么做？

针对补贴不足再思考，是用户忠诚度不高，那么考虑如何培养用户忠诚度；还是这个O2O产品是伪需求，是否有敢于否定自己的勇气；不是伪需求，那该怎样烧钱，怎么能不把自己烧死（烧钱的速度小于融资的速度）

针对竞品竞争，做竞品分析，优化自身产品，合纵连横……

举个例子，笔者在对数据分析能力有了初步的了解后，很快迎来第一个挑战——宜信大数据中心产品运营岗位的笔面试。

在一番准备后，笔试成绩很高，顺利面试。面试时候有这样一个问题，刚好是笔者做过的一个项目。针对项目目前的销售额，从运营角度策划一个活动，将销售额翻番。

那这这种具体的笔面试怎样体现数据分析能力呢？

要用数据驱动决策，千万别拍脑袋，千万别拍脑袋，重要的事情说三遍。

笔者的分析思路是这样的，可以参考，但水平有限。

1.是什么？

项目业绩平平，需要翻番

2.为什么？

宣传不到位(笔者的项目宣传确实有很大不足)；其他竞争；品牌化不足（再小的个体都有自己的品牌，再小的项目也是）

3.怎么做？

针对宣传不到位：线上、线下活动同时开展，目的是吸粉，让更多目标用户知道

针对品牌化不足：提升服务品质，差异化策略，包装升级

针对竞争：笔者以为做好宣传和产品自身，是提高竞争力的最有力手段

当然了，当时分析的细节还有很多，针对转化率、用户增长，以及成本核算等等，更多细节不再一一赘述。

这个面试是笔者校招过程中面试做爽的一次。

好了，对于运营和产品笔面试中如何体现出数据分析能力有一下几个要点要注意：

笔试中的开放性问题，千万不要直接下结论，要按照”WWW法“分析，把问题拆解，并运用数据指标做依据；

面试中一定要有逻辑，对于面试官的提问，去思考面试官提问出发的角度，并逻辑清晰的给出回答；

简历上要呈现的是具体的实例和数据；

既然是面试互联网公司的产品或运营，那么读书不能少，该读什么书不用多说，面试中很多问题都可以从相关书籍中找到理论基础，如果可以轻松引用某本书中的观点，自然是加分项；

面试官可能会问到你读过什么书，平时获取产品、运营知识的渠道。

不论是笔试还是面试，思维很重要，思维很重要，思维很重要，要体现出你的思维和想象力。