数据分析的步骤是怎么样的？

数据是一个绝对客观且能够通过可量化指标来评估产品的改进方向成功与否的工具，所以必须养成数据思维习惯，掌握数据分析方法论。那么数据分析的步骤是怎么样的呢？

收集：数据的收集方式一般有以下几种：
    （1）问卷调查：一般用于前期的用户调研或用户使用情况的主观感受的获取，但精度较差，样本少；

（2）客户端数据：一般用于对用户浏览路径的记录，可通过用户行为及页面停留时长等指标分析app的易用性、页面到达率等指标；

（3）服务端数据及历史日志：服务器端所输出的数据更为准确深入，对于一些精确度要求较高的数据，建议使用服务端日志作为原始数据；

（4）业务数据库：主要用户业务数据的统计，如销售额、订单数量等业务指标。

分析：数据的收集只是前期工作，如果对数据进行分析，采用什么方法进行分析，才是数据分析的核心技术体现。常用方法包括：AHP层次分析法、杜邦分析法、漏斗分析法。

改进与跟踪：基于数据找到问题，并找到最优的解决方案，是数据分析的目的；再通过后期的效果跟进及前后数据对比，验证方案的效果。

数据分析是产品经理工作的重要组成部分，依据数据变化来调整产品是有效的工作方式。如何进行数据分析，分析哪些数据，根据数据制定改进方案是每一个产品经理都要熟练掌控的技能，因为几乎所有的问题，都能在数据中找到答案。