一直对产品的数据分析感兴趣，我来分享一下我最近学到的方法。

1、用户分析

用户画像分析是获取目标用户的主要方法，也是数据分析里很重要的一部分。一般常见的性别、年龄、低于、职业等信息给用户打上一个个的标签，标签越是精准，越是能对精准化营销起到关键性的因素，据说LinkedIn给用户的标签做的十分精准，所以它的广告系统可以做到几十个亿的收入，而国内的一家用户几亿的厂子，广告系统每年的收入只有千万左右的水平。
再比如说京东、淘宝，他们甚至可以预测你接下来要买什么商品，通过短信、push和首页对用户进行精准的推荐。

2、数据埋点

对数据的埋点监控是从产品诞生的第一天就要开始去做，即使数量小，也能对产品迭代、运营活动都起到至关重要的作用。

对于app来说，每个页面和跳转位置都要放置合理的数据埋点，来监测用户行为，DAU、MAU、Interactions、访问深度等等就是我们需要着重观察的数据，app的数据监控更适合从账户体系着手，每个用户就是独立的个体，用户独立的访问行为；
结合精准的用户画像分析就能分析出不同用户的访问行为，得出产品迭代的方向。


3、收入（转化）监控：
每个产品的最终目的都是商业化，对收入的监控，也会对产品迭代起着重要的影响，同一条赛道内，哪个产品最先增强了变现能力，基本就赢得了赛道。

日常监控的数据一般是收入流水、盈利、盈利率（同比、环比）、客单价、用户首次付费、2次付费数、留存率等等。
这类数据保密性都比较高，都会写在后台数据库中，所以数据产品运营人员都要有SQL的基础能力，这样才方便读取数据。（所说到这，希望极客时间快点出SQL的专栏）

手机码字有点累，先这样，我坚信数据会说话，不论是技术、产品或运营，保持数据敏感度十分重要。