产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理，你对用户的需求了解多少呢？你知道用户想要什么样的产品吗？你想知道用户

将会如何看待你的产品吗？你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗？……

是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前，得到用户最真实的需求，为自己的

产品设计提供良好的支撑；每一个产品经理都希望自己设计的产品得到用户的认可和亲睐；每一个产品经理都希望用户能在使用产品的过程中不断反馈关于产品改进的意见和建议……那么，我们如何才能得到用户的前期意见和后期反馈呢？

这个时候我们需要的是数据的支撑，只有数据才能让一切更有说服力（前提是真实、有效

的数据）、只有数据才能让我们更清楚地了解到我们想法的可行性……

既然这样，那数据从何而来？这自然少不了市场调研，只有通过对用户的调研才能收集用

户最基础的用户数据、从最基础的数据上进行分析，从而了解用户的真实需求。那么，作

为产品经理，我们应该如何对市场或用户进行调研呢？调研的方式和方法有哪些？对于调

研的数据我们如何进行数据分析呢？数据分析的方法和方式有哪些呢？

针对以上问题，人人都是产品经理QQ3群（217321695）开展了激烈讨论。

一、产品经理为什么要做市场调研？调研的目的是什么？

PS:我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：调研目的、调研对象、需要收集

的数据、需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。

1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订MRD；

2、为领导在会议上PK提供论据；

3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观

地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源；

4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务；

5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求；

6、找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路；

7、调研到最后，目标越明确，需求确明确，也就会觉得，产品越难做，难以打开市场等；

8、对于全新的产品，调研前PM必须先自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法

的可行性。

二、市场调研的方式方法有哪些？怎样确定调研的维度？

1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网

上有奖调查；

2、做人物角色分析：设置用户场景、用户角色进行模拟分析；

3、情况推测分析；

4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开（不同的产品从

不同的层次来确定调研的维度）

三、如何整理市场调研的数据？

PS:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对

有效数据进行细致的处理、分析。

通过市场调研，我们收集了不少的数据，这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的

体现。作为产品经理，我们视这些数据为宝贝，我们需要将这些数据进行整理，让他们变

为珍宝。那我们该如何整理呢？

1、将规范的数据按照维度整理、录入，然后进行建模；不规范的数据的话就必须得自己

先通过一些定性的处理，让它变得规范，然后再用工具进行分析；

2、封闭性的问题，设置选项归类即可。开放性的问题，建议还是先录下来，然后再头脑

风暴整理出有用的东西；

3、定性的，焦点访谈和深访，都可以录音，在事后可以形成访谈记录；焦点访谈的过程中，可以以卡片的形式或者其他的形式让用户做选择题，可以获取少量的有数据性的东西，其他的更多的是观点、方向性的，这个需要在整理访谈记录的时候根据问题来归纳整理；

4、深度访谈的数据整理，我们以前会做头脑风暴，建立很多个用户模型，强行量化这些

数据。这个方法比较有效，特别在做人群研究的时候。

四、如何书写市场调研报告？

对整理后的数据，我们最终需要形成书面的市场调研文档报告，以最直观的方式呈现给我

们的BOSS，从而获得老板对产品的支持。

1、对市场调研的数据分析后进行的说明总结，用图表或图形的形式最直观呈现；

2、分析用户当前现状，用户对产品的需求点；

3、报告的组成有研究背景、研究目的、研究方法、研究结论等相关内容；

4、根据调研的时候的思路，将报告逐一完善，将数据分析的结论图表化，得出自己的结论总结出趋势和规律

五、数据分析的方式方法有哪些？

1、数据分析需要掌握数据统计软件和数据分析工具（分析工具如SPSS等）；

2、数据分析的主要方法有：

对比分析法:将两个或两个以上的数据进行对比分析，分析其中的差异，从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。

结构分析法:被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法，即总体内各部分所占的指标。

交叉分析法:同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。

分组分析法:按照数据特征，将数据进行分组进行分析的方法。

其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。

（数据分析方法可以参考：《谁说菜鸟不会数据分析》一书）

PS:数据分析的方法有很多种，在进行数据分析的时候，选择有效的数据分析方法，能达

到事半功倍的效果。

六、数据分析报告如何指导产品经理进行产品设计？

1、根据调研结论确定产品核心功能

2、把数据分析的结果加入到整个迭代设计的过程中加速产品的迭代更新

3、评估解决方案的可行性。根据实施的结果再去评估解决方案是否真的可行？是否还需

要再改进，依此类推

4、通过数据进行分析，得出用户的行为规律，为产品提供支撑

5、日常的运营分析，及时发现产品问题

6、产品后期设定一系列的运营指标进行运营监控，然后反馈产品迭代（指标主要包括：1、用户的反馈、2、产品的BUG、3、市场的反映、4、产品未来的发展方向、5、点击率、留

存率等等）

PS: 我们不是JOBS，有时候我们需要了解用户的习惯，所以调研在某些特殊情况下是产品经理必须去做的。只有能跟用户真正互动，你的产品才能融入用户。

感谢一下亲们的积极参与：喵了咪-PD-北京, 石头-运营-郑州, 待业-pm-深圳, 小刀子-

PL-杭州, 逐光-Pro-深圳, 漓江-PM-北京, 兰若-运营-BJ, 土豆-学生-香港, 追风–新人

-杭州, 酱油-玫瑰流-苏A, front-PM-iflytek, 明哲-pm-成都, 草帽-学僧-西安, baoxg-实习-武汉, 疯鸟-学生-浙大, 小石头-pm-成都, 红茶-PM-上海, 纸信-穷猿-杭州, 鼬-学

生-北京, 左岸-PM-北京, 木木-产品-上海, 一水-pm-北京, 师妹-学习-杭州, 淡蓝冰-

PM-广州, 小老虎-pm-北京, 老十一-PM-北京, 博雅—PM-深圳, 周舟-PM-杭州, jerry-学

生-南宁, together-PM-西安, 小驴-PM-杭州, test-pm-bj, 咖啡-设计-上海, 娜娜-pm-

北京, 薄荷君-pm-北京, 乐乐-PM-上海, Lin-产品-上海, 冠希哥-BD-深圳, 艾米-PM-深

圳

（按照出场顺序排列）

本文由人人都是产品经理原创，转载请注明出处。

如何对调查数据进行归纳分析

如何对调查数据进行归纳分析 课程描述： 市场调研收集来的数据，大多是杂乱无章的，要从这一大批杂乱无章的数据中集中、萃取和提炼出有用的信息，找出研究对象的内在规律就需要对数据进行归纳分析。正确的数据归纳分析可以帮助管理者判定市场动向，制定合适的生产及销售计划。然而，错误的数据归纳分析也可能导致错误的判断，以至严重的损失。如何正确的归纳分析调查数据呢？ 本课程将从实战出发，透过鲜活有趣的案例，为您一一阐述如何对调查数据进行归纳分析。 解决方案： 他山之石，可以攻玉！ 对调查数据归纳分析的方法尽管千差万别，但万变不离其宗。只要认真筛选、复核原始数据，在此基础上做好对数据的归纳整理，并应用正确的数据分析方法，就一定能得出科学有用的分析结果。 下面我们从实战经验中给大家总结一些方法流程，以便大家参考借鉴，少走弯路！ 对调查数据进行归纳分析可分为如下三步： 首先要筛选、复核数据；

其次归纳整理调查数据； 最后加工分析数据。 筛选数据的方法有： 1.经验筛选。 2.条件筛选。 3.逻辑性筛选。 复核数据的主要内容包括： 1.核对数据的准确性。具体的方法有： 1.1.多方求证。 1.2.逐一核对。 2.引用数据及免责。 3.及时补充完善数据。

归纳整理数据的方法主要包括： 1.划分信息集群。划分依据包括： 1.1.按调查目的划分。 1.2.按数据来源划分。 1.3.按数据类型划分。 2.整理数据的逻辑关系。数据的逻辑关系有： 2.1. 管控从属型。 2.2. 因果致因型。 2.3. 作业流程型。 2.4. 密度分布型。 3.建立数据的索引关系。 对于数据的加工分析的内容有： 1.加工数据。方法有： 1.1. 转换数据。具体包括：(1)数据的提炼。(2)转换表达方式 2.推导论证。主要包括(1)推算法。(2) 总结规律。(3) 逻辑判断 3.统计分析。包括(1) 数理统计。(2) 分析趋势。 4.消除误差。

产品经理必会的五大数据分析模型

▌推荐理由：在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。 一、数据分析模型 要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。 数据分析方法论的作用： ?理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ?把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系 ?为后续数据分析的开展指引方向 ?确保分析结果的有效性和正确性 二、五大数据分析模型 1.PEST分析模型

政治环境： 包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。 关键指标 政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。 经济环境： 宏观和微观两个方面。 宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。

微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。 关键指标 GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。 社会环境： 包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行，价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。 关键指标 人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。 技术环境： 企业所处领域直接相关的技术手段发展变化，国家队科技开发的投资和支持重点，该领域技术发展动态和研究开发费用总额，技术转移和技术商品化速度，专利及其保护情况。 关键指标

市场调查数据图表研究分析

市场调查数据图表分析

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2

市场调查数据图表分析 制作图表：李培娟 数据整合：李新 数据整理：李培娟、李新、陆叶、陈冬梅、殷方、朱婷 年龄比例 280 5 30 2040608010013～18 19～25 26～35 35岁以上 人数 调查的范围比较集中于19~25岁之间的消费人群，其他年龄段所占的人数较少。 1186956 204060美特斯邦威 以纯 李宁 安踏 其他 购买服饰比例 人数

对于服饰的品牌而言，购买品牌服饰的消费者比较少，很大一部消费者都是购买的其他服饰品牌。 22 31 19 18 5101520253035 100元以下100～150元150～200元200以上 购买价位 购买价位 在服装购买价位上，消费者经常购买的服饰是在100~150元之间，购买100元以下服装的消费者也较多，购买150~200元和购买200元以上服装的消费者数量差不多。 从图表我们可以看出，绝大多数消费者的购买地点偏向于专卖店，可能较大方面的是考虑到质量问题，也有不少消费者在日货商场购买服装，还有较少的消费者在超市和网上购买。 购买地点 43% 50% 3%4% 日货商场 专卖店超市网购

23 39 28 510152025303540鲜艳灰色中性黑白 服饰颜色 服饰颜色 在服饰颜色上的选择，消费者对于灰色中性色调比较偏爱，喜欢黑白色调的消费者略高于喜欢鲜艳色调的消费者，总体的比例还较均衡。 面料 14 66 3 07 10203040506070丝织 棉 麻 毛呢 其他 面料 对于面料的选择，消费者都比较喜欢棉质布料一小部分的消费者偏向丝织面料还有一些人喜欢其他的面料，极少的消费者喜欢麻质面料，喜欢毛呢的消费者为零。

产品经理的工作总结

产品经理的工作总结 篇一：XX产品经理年度个人总结 XX产品经理年度个人总结 1、指标跟踪工作 在进行指标跟踪工作的过程中，本着认真、细心、严谨这六个字做好此项工作，经常与各县市的经营分析人员进行交流，遇到不明白的向他们请教，学习经验，并在借鉴他人经验的基础上，摸索出一套适合自己以及团队的指标跟踪及完成方式。 我司的指标主要分为年考核指标、季度考核指标以及月考核指标，针对不同指标时间上的差异性，合理安排时间，根据年考核指标来统揽全局，指导其他两个指标，并与季度考核指标以及月考核指标共同进行，将年考核指标融合到季度考核指标和月考核指标之中;使季度考核指标和月考核指标服务于年考核指标，在完成季度考核指标及月考核指标的时候，同时完成年考核指标。但是，指标有轻重缓急之分，不可能说做到完美，在这时候，舍去一些可以在后期完成的指标，重点完成目前紧急的指标。 具体来说，将需要完成的指标整在一个表格内，认真学习指标的具体口径，并将指标如何完成进行分解，落实到每个具体责任人，对其进行跟踪，定期提取数据，将数据缺口告知相关责任人，让其知道自身指标完成进度，积极与其和

主管商谈，寻找完成方式方法，以确保各项指标准时完成。 2、培训工作 在对客户经理进行培训工作时，自身熟练掌握产品，学习产品的操作方式，提前准备好培训的各种材料，并且根据客户经理的薄弱产品进行重点推介，在培训的过程中与同事们一起学习成长，所谓“书山有路勤为径，学海无涯苦做舟”只有通过不断的学习，才能在科学技术日新月异的今天，在通讯行业全业务激烈竞争的严峻形势下，取得更好的成绩。 完成xx地税一卡通项目，不段学习新知识，充实自己，真正地做好了产品支撑工作。 篇二：产品经理工作总结 2 XX年上半年工作总结 质量产品部●刘旭 本人于XX年3月份进入公司工作。在公司的半年时间里，本人担任产品经理一职。一年以来，在公司领导及同事的关心、支持下，本人尽责做好本职工作，现将半年以来的具体工作职责总结如下： 产品支撑工作 在进行产品支撑工作的过程中，认真学习公司的各种产品，熟悉产品的具体操作，并在此基础上，在公司人员挖掘到客户需求后，根据客户的具体需求合理组合产品，设计出真正满足客户需求的产品。同时经过几次公司组织的提升培

数据产品经理工作总结三篇

数据产品经理工作总结三篇 导读：本文数据产品经理工作总结三篇，来源互联网,仅供读者阅读参考. 篇一 自入职以来，我能够做到严格要求自己，积极投身工作，工作勤奋踏实。20XX 年，在各级领导和同事的关心、帮助下，自己在各方面取得了一定程度的进步，现将这一阶段的工作总结如下： 一、工作态度端正，积极投身工作 在xx这个大家庭中，我能够做到工作态度端正、勤奋努力，谦虚谨慎、戒骄戒躁，时刻以一个共产党员的标准严格要求自己，将公司的发展管理同自己的进步紧密联系在一起，尊重领导，团结同事，积极主动与大家沟通，与同事打成一片，主动为xx的发展献计献策。 二、遵守工作纪律，严格要求自己 xx团队是一支纪律严明的队伍，不仅体现在日常工作的考勤纪律，还体现在遵守业务制度等各个方面。在日常的工作和生活中，我坚决服从领导安排，能够做到处处严格要求自己，遵守行纪业规，恪守职业操守，严明工作纪律。 三、工作勤奋努力，取得一定成绩 按照部室领导的安排，今年以来，我具体从事产品经理及业务管理相关工作，同时承接一些职能监管部门对接等综合性事务，在工作我能够坚决服从领导安排，严格要求自己，保质保量的完成工作，按照岗位职责严格履职。 1、积极进行业务创新和市场开发工作： 产品经理是一个融思考力、沟通力、书写语言表达能力、高度熟悉产品习性及市场配置等各方面知识较为齐备的岗位，需要不断加强学习和思考。

（1）担保公司准入工作。 检及关系维护工作同时，我认真做好**公司的准入工作，目前，**已准入通过并签订合作协议。同时对申报的**公司上报的准入资料也认真分析、积极与同行沟通，不断寻求业务合作的突破口。 （2）产品推广工作。 为发挥好上级行的综合协调与指导作用，妥善解决业务开展中遇到的困难及建议，在全市开展了产品业务发展中存在的问题、下一步计划及建议讨论会，并要求各县市结合区域经济特点和实际情况制定了市场营销方案，同时，特建立了产品专项业务进展台账，实时跟进了解该业务的流程进度，做好产品业务管理工作。 （3）产品推广工作。 为了扩大产品信贷业务的影响力，我市产品与我司联合举办了产品沙龙活动，向到会产品位企业主详细推介了产品业务。同时，为做好产品业务的跟踪维护工作，及时反馈产品贷业务最新动态，特建立了该业务的专项业务进展台账，实时跟进该业务的流程进度，并于每周一上午向部门汇报业务进度。 2、认真开展培训工作： 按照上级要求，我扎实落实制度宣贯与转培训工作。今年以来曾在各种培训会议及对接活动中讲授***等业务，自身的能力也得到了提升。 3、积极配合完成其他工作： 按照领导的安排，我积极参与并认真做好本部门的其他工作，参与活动，协助领导制定各种办法，完成一些活动的信息上报和资料上报工作，配合同事完成一些事务性的工作，和同事们一起积极营造良好的发展氛围。

市场调查数据分析方法和手段

第四编市场调查中的数据分析 第一节调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划，尽量确保每份问 卷都是有效问卷（所谓“有效”问卷，指的是在调查 过程中按照正确的方式执行完成的问卷）。问卷回 收以后，督导员必须按照调查的要求，仔细的检查 问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写，或者是挑出不完整或不规范的问卷，保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果，通过对调查员的复核，可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问，那么，该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题，比如被访者的人口特征等基本情况，造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况，不管是由于调查员造成的还是被访者的原因，通常有两种方式进行补救：对于出现漏答的问卷，通常要求调查员对受访者进行重访，以补充未答的问题；如果不便于重访或重访后的问卷还有问题，数目不是很多，可以当作缺失值计。如果数量非常大，这份问卷就只能当作废卷处理，并且按照被访对象的抽样条件，补作相关的样本。 问卷检查

问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查，目的是要确定哪些问卷可以接受，哪些问卷要作废。检查的要点包括：（1）规定详细的检查规则，一份问卷哪些问题是必须填写完整的，哪些问题出现缺失时可以容忍等，使督导员明确检查问卷的每一项流程。 （2）对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查，以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问，并且完整的记录在问卷恰当的位置。 （3）应该将问卷分成三种类型，一种是完成的问卷，一种是作废的问卷，第三种是有问题的问卷，但是通过追访还可以利用的问卷。 （4）如果抽样中有配额的要求，那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析，确定问卷是否完成配额的要求，以便及时的补充不足的样本。 （5）通常有下面的情况的问卷是不能接受的：所回收的问卷明显不完整，缺了一页或者多页；问卷中有很多内容没有填答；问卷的模式说明调查员（被访者）没有理解或者遵循访问指南回答等；问卷的答案几乎没有什么变化，如在态度的选项上全部选择第ｘ项的情况；问卷的被访者不符合抽样要求；问卷的回收日期超过了的访问的时限等。 问卷的校订

产品经理的基本知识

产品经理的基本知识 作者：黑哥 仅供内部学习 有些话写在前面（仅代表黑哥的观点）: 1.为什么要做产品经理？ 我是因为崇拜自由，崇尚创新。 做产品也是要讲情怀的!！！ 2.产品经理最重要的能力是什么？ 逻辑才是王道！！！ 逻辑才是王道！！！ 逻辑才是王道！！！ 重要的事情讲三遍！！！ 懂技术的产品经理就像会武功的流氓！！！而逻辑清晰的产品经理就是会扫地的神僧！！！ 实在搞不懂技术就不要去搞懂，多花些心思在逻辑设计上！！！ 3.产品经理的生存状态 要么忍，要么滚！！! 跟RD沟通就是要讲道理！！！ 缠着，粘着，拖着，拽着，甩着，也要改需求！！！ 4.怎么提升自己做产品的能力? 人人都是产品经理，但不是人人都会做产品！！！ 实践才是王道！！！多读多看多做多想!!! 有时间玩英雄联盟，为什么不多做些竞品分析？？ 一切功能以需求为前提！！！离开需求拍脑袋做功能都是耍流氓！！！ 正文： 1.产品的定义 产品：用来满足人们需求和欲望的物体或无形的载体。 产品：就是一系列符合用户需求的功能组合。 2.产品经理的定义 a.产品经理角色其实就是对一个产品负根本责任的管理者 b.产品经理就是一个不说谎话的骗子。 首先骗子很会抓住人性的弱点。 其次骗子很会编造理由。 最后骗子会赚钱 编造很好的故事说很好的故事找到优秀的人把这个故事变成现实 c.产品经理是产品的设计者，建造者，运营者，更是产品的第一个用户。 3.产品经理需要掌握的核心能力

a.一个核心：激情 b.两个武器：用户调研和数据分析 c.四项基本技能：逻辑能力(制定方案)，协调能力(制定计划)，沟通能力(实施计划)，执行力(产出结果) 4.认知的方式 从表层认知：从表层入手，通过关注人性与生活现象获得感知，发现规律，然后认清现象本质，建立模型去解读其他现象。 以此及彼，快速通过已知模型（熟悉的人物、东西、事物或者现象）解读、认知、构建另一个东西。 修炼武术练习的是招式先看别人是什么招式然后模仿别人的招式最后自己创造招式从里层认知：从里层入手，通过关注大量数据与理论获得感知，发现规律，然后推算出现象本质，建立模型去控制即将发生的现象。 修炼的是内功需要每天打坐领悟悟出道理然后打通任督二脉创造武功 5.产品分析流程 1.罗列信息（信息结构图） 2.梳理需求（产品结构图） 3.原型设计（界面线框图） 4.用例模型（产品用例图） 5.逻辑流程（功能流程图） 6.需求文档（PRD文档） 6.产品经理需要懂的技术 1.Stack Overflow、Github、Bitbucket、mailing list 2.缓存、JS脚本、Ajax、数据库、存储过程、BI 3.SQL的读和写SQL语言有T-SQL（Transact-SQL）和PL/SQL（Procedural Language/SQL）两种，需要根据不同的数据库类型，有针对性的去学习。比如说产品采用的是SQLServer 数据库，那就需要学习T-SQL；如果采用的是Oracle或者Mysql数据库，就需要学习PL/SQL，两种语言在语法上差别比较大，大部分情况下都不能混用。另外Oracle和Mysql数据库在应用PL/SQL的时候，会有一些函数有使用上的差异，需要注意一下。有人会说现在还有一些非关系型数据库，如MangoDB之类的，这种数据库基本不支持SQL语言去查询，而且里面存储的都是非关系型的数据，也不需要查询出来做分析。 4.UML和E-R图 UML画用例图，当然这个现在也适用，用例图对于说明需求来说，作用还是很明显的，至少开发能看的比较明白。现在随着思维导图和原型的星期，用例图逐渐的有点被淘汰的意思，但很多开发人员还是会用UML来画系统设计图，如活动图、状态图、协作图等，产品经理需要了解一下这些，以便能在设计评审上看懂这些图。 E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，在数据表关系设计上应用比较多。一个产品的数据存储，肯定不会只有一张数据表，而是由多张数据表通过关系关联起来的，相互之间的这种关系就可以用E-R图来表示，可以从中看出各表之间关联的主键和外键分别是什么，哪些字段值唯一等。 这里包含产品设计规范和编码规范，无论是Android还是IOS都有自己特定的规范，移动端的产品经理在设计产品的时候就需要先了解清楚这些规范的内容，和一些技术实现的方式。

数据产品经理工作职责和要求

数据产品经理工作职责： 1.分析业务部门实际需求，规划、推进公司数据平台的建设及维护；--数据平台建设 2.全方面分析客户端数据，对产品改进提供数据支持；--客户端数据分析 3.通过数据挖掘和统计报表，提升业务部门运营数据的透明度，提升运营效率；--数据统计协助，数据化运营 4.熟练运用各种内外部数据统计工具，快速响应各个部门的数据需求；--协助其他部门 5.整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；--数据分析报告 6.负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；深入研究运营商数据，结合现有公司广告平台、商业平台、智慧平台的业务需求并进行产品设计；与业务部门进行业务需求沟通，并整理出相应的需求和流程文档，确定开发目标—数据产品开发 数据产品经理职位要求： 一、工作经验要求： 1.1年以上移动互联网产品工作经验； 2.熟悉数据仓库技术，有BI和数据挖掘背景者优先； 3.有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 二、知识技能要求： 1.有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具 2.熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 3.熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一

4.熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 5.熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 6.对手机游戏市场、渠道推广较为熟悉 7.精通Axure RP等产品设计工具 三、素质要求： 1.具有良好的沟通能力、协调能力，愿意与人主动沟通，具备团队协作精神 2.自我驱动力强，具有较强的个人影响力； 3.心态良好，能承受挫折与压力，保持积极的工作状态； 4.思维敏捷，性格开朗，责任感强； 5.有较强的学习、逻辑思维及分析能力，善于提出产品整体解决方案

产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理为什么要做市场调研？调研的目的是什么？ 我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：调研目的、调研对象、需要收集的

数据、需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。 1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订MRD； 2、为领导在会议上PK提供论据； 3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源； 4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务； 5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求； 6、找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路； 7、调研到最后，目标越明确，需求确明确，也就会觉得，产品越难做，难以打开市场等； 8、对于全新的产品，调研前PM必须先自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。 二、市场调研的方式方法有哪些？怎样确定调研的维度？ 1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖 调查； 2、做人物角色分析：设置用户场景、用户角色进行模拟分析； 3、情况推测分析； 4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开（不同的产品从不同的层次来确定调研的维度） 三、如何整理市场调研的数据？ PS:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。 通过市场调研，我们收集了不少的数据，这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理，我们视这些数据为宝贝，我们需要将这些数据进行整理，让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢？

除了PV、UV,产品经理还应该知道这三大数据指标

渠道衡量和优化 很多产品经理或者运营人员都有过这样的经历：公司做了一次线上促销，发表了一篇软文，买了很多搜索关键词（SEM），但是如何衡量这些活动的效果。你是否知道用户是从那几个渠道来访问你的网页或者下载你的APP；不同渠道来的用户有哪些差异；如何用最少的钱在不同的渠道上办最有效的事情。 提升转化率 产品经理最常见（没有之一）的一个问题：注册！！！ 用户的注册流程是否顺畅？激活步骤是否合理？运营拉过来的流量，是否转化为注册用户。再细 一点，每一步的转化率是多少？没转化的用户去哪里了？如何优化注册或者购买的流程？ 提高留存率 先举几个硅谷前沿公司的案例。 社交网络公司LinkedIn（领英）发现：在第一周增加5个社交好友后，这类用户的留存度非常高。Dropbox（一家云存储公司）发现在第一周安装两个以上操作系统的用户留存度非常高。Facebook 和Twitter也通过让新用户添加好友的方式提升用户的留存。这里面的5（个社交好友）、2（个操作系统）等等就是这些产品留存的魔法数字。 作为产品经理，你肯定希望用户留下来，那么你是否知道你产品留存的魔法数字呢？对于提升用户留存，你是否有好的办法？ 二. PM需要警惕的虚荣指标 产品经理做数据分析，归根结底都是为了用户服务的。所以我们需要建立一套基于用户行为的数据分析体系，了解用户是谁？用户都做了什么？不同用户之间的差异等等。产品经理只有明白了“是什么”，才能搞懂“为什么”，进而优化产品设计。 数据分析是一个长时间优化的过程，需要我们持续监测各项指标变化。在这个过程中，产品经理需要警惕一类虚荣指标：即PV、UV等概览性指标。这类指标就算很大，也没法很好的指导我们具体

产品经理必备技能之用户画像

产品经理必备技能之用户画像 用户画像说简单点就是要你虚构出一个产品的用户，设定用户性别、年龄、收入、家庭等基本情况进行场景模拟。通过用户画像，我们可以将产品用户具体化、形象化，从而更好地理解产品用户，设计出更加符合用户需求的产品。 那么用户画像怎么做？ 用户画像的应用场景 在产品生命周期的各个阶段，我们可以通过用户画像形象生动表达的需求，让产品经理及团队成员有进一步的思考。通过用户画像，了解产品的用户是谁、用户希望产品可以做什么以及用户在使用产品过程当中做了什么。我们可以根据这三个目的，把用户画像分为一下三种应用场景： 1.了解用户是谁 在产品的BRD文档编写阶段和产品构想阶段，产品经理最关注的就是产品的用户、需求、场景，通过三要素判断产品的构想是否成立以及将产品的解决方案向boss进行汇报。 用户画像包含元素： 基本属性：照片、姓名、年龄、职业、爱好等； 需求：目前需要满足的需求； 用户故事：虚拟产品的使用场景，例如用户会在生命情况下使用产品。 数据来源： 有些产品新人可能会问，用户画像中的信息从哪里来？自己编吗？怎么可能！还是要有人物原型的。在这里对于用户信息的收集有几种方式： 1）通过行业分析报告分析、获取产品的用户信息、用户需求，进行信息整个形成用户画像2）通过用户访谈、问卷调查等方式收集用户信息及需求，根据调查结果形成用户画像 实战：关于外卖类产品的用户画像 2.用户希望产品可以做什么 在产品设计阶段，产品经理需要将产品的设计思路、构想提交给各个团队进行产品设计开发。那么如何能让设计开发团队清晰理解你想表达的思想以及用户的真实需求，这时就需要用户

画像进行辅助说明。通常以PRD、原型图为主，用户画像为辅。 用户画像包含元素： 基本属性：照片、姓名、年龄、职业、爱好等； 使用场景：明确产品使用是移动端还是PC端，什么情况下使用，设计产品性能，用户体验用户故事：描述用户任务以及用户完成任务时的产品使用路径。 数据来源： 在产品设计阶段已经明确了用户的需求及使用场景，那么关于用户故事的描述可以总结为一下两点：， 1）对用户进行访谈和问卷调查， 2）可以邀请目标用户对产品原型进行模拟使用，了解用户的使用方式和行为，设计出更符合用户习惯的产品。 实战：关于女性电商产品用户画像 3.用户在使用产品过程中做了什么 了解用户行为也可以叫做用户研究，关于用户研究的内容就比较广泛了，比如用户数据挖掘分析、用户流失行为分析、用户推荐等等，根据你的目的不同可以建立不同种类的用户画像。通常在这个阶段的用户画像都建立在产品上线运营了一段时间，希望从某一个具体方面对某一类用户行为进行具体研究、分析，提出针对这一类用户的解决或推荐方案。 用户画像包含元素： 基本属性：照片、姓名、年龄、职业、爱好等； 使用行为：用户使用产品时的行为或特点，通过寻找共性发现你希望找到的一类用户 用户故事：目的在找到符合这类使用习惯的用户群体 数据来源： 这时，产品已经运营一段时间了，使用行为的来源是通过产品后台收集到的数据分析得来，然后再将用户行为特点放入后台数据库中得到一类用户的具体数据。 实战：关于国际漫游业务用户推荐

阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇) _0

[ 产品经理] 阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇) 2015-3-17 17:07| 发布者: 猫儿 来自: 阿里巴巴PD | 关键词： PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。 科普： PD：对于WEB产品设计人员而言，它的意思是“产品设计人员”，即produce designer。 PD：在IT企业中，一般是Product Director(产品主管)或Project Director(项目主管)的意思 一. 如何做一个好的数据产品经理？

PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。如果你也做过数据产品的产品经理（好拗口），相信也有同感。既然要和这么多人打交道，要推动数据产品的上线，数据产品经理自然有着一定的要求。 我的体会如下——也借此去鞭策自己在朝这个方向努力： 1.要极其熟悉公司业务及动向。所以要了解公司的商业模式、战略、以及业务流程、要考核的各种指标，以及指标背后的业务含义等。这一点，再了解都不够。 2.要了解数据分析。好的数据PD，即使不做数据PD，也应该是个数据分析师。数据PD 的一大要务就是将数据分析做成可复制，可自动运转的系统。虽然有数据分析师们围绕在自己周围，但是自己也要清楚业务的问题，分别要看什么数据，或者当数据出现后，意味着业务出现了什么问题或者会出现什么问题。这一点，要向最好的数据分析师们看齐。

3. 要了解数据仓库及商务智能。 这两个关键词背后都是庞大的体系，恐怕我短短半年的转岗时间太短，虽然能够对别人讲解一通商务智能产品的架构。嘴里虽然会抛出若干个类似于汇总，钻取，度量，指标，维度，缓慢变化维，层次，属性，仪表盘等等术语，但是也不支持多几层的知识钻取，遇到异常问题，也不知道该从什么地方分析原因。幸而身边有数据仓库的同事，可以多多学习。这一点，没有天花板。 而商务智能，做为一门学科，起源于20世纪90年代，它的出发点是帮助用户更好地获取决策信息，最初商务智能的动机是为用户提供自助式的信息获取方式，这样，用户就可以不用依赖于IT部门去获取定制的报表。（引自《信息仪表盘》一书P41）。而如今，商务智能除了提供信息，更主要的是降低用户获取数据的门槛，提升数据的实时性等方面。从降低用户获取数据的门槛一个方向，我们就可以做很多事情，比如如何设计信息仪表盘（designing of information dashboard）？如何让数据以更亲和的更直观的方式展示（数据可视化）？如何能够让用户离线访问？如何能够实现警戒数据的主动发送？这一点上，花多少功夫都不多。 4. 要精通数据产品开发流程。数据开发+产品开发。 数据PD的最终目的是要做数据产品。这里要拆开看，其一，数据产品本身也是在线可供用户实现的产品，既然是产品，产品的整套研发思路和普通的产品没有太大区别，用户是谁，他们需求是什么，满足需求需要什么feature list，每个feature list的资源评估以及优先级如何，产品的生命周期如何？这是产品开发。然后他是个数据产品，意味着这比普通的产品，多了更多的要求。在数据这个内核之外，它需要各种feature list，如订阅，搜索，自定义，短信接口，邮件接口等。但是数据这个内核，也需要一套数据开发流程。 比如： 数据源——是否足够，是否稳定——数据PD需要足够了解目前的业务处理系统建设情

产品经理如何打造一个成功的产品团队

产品经理如何打造一个成功的产品团队 主办：上海普瑞思管理咨询有限公司 时间： 2010年10月28—29日深圳 10月25—26日杭州 2010年11月29—30日北京 11月25—26日上海 2010年12月30—31日北京 12月27—28日深圳 价格：￥2200 /人(包括授课费、资料费、会务费、证书、午餐等) 【培训对象】企业CEO/总经理、研发总经理/副总,公司总工/技术总监,公司人力资源总监、产品线总监、产品经理/项目经理、PMO（项目管理办公室）成员、市场总监、技术支持总监等。 【课程背景】 2008年一场金融风暴席卷全球，大量的工业企业倒闭关门，大批员工失业。在这场金融危机中我们发现还是有很多企业不但没有倒下，反而更加高速成长，其中一个重要的原因就是这些企业构建了成功的产品管理体系，培养了优秀的产品经理，能够组织团队开发出具有竞争力、满足客户需求的产品。公司在冬天更应该加强自己内功的修炼来应对危机，同时迎接春天的到来。 当一个企业从单一产品线向多产品线跨越的时候，必须突破的一个瓶颈就是公司产品经理的培养，因为产品经理是公司价值链中最重要的一个环节，是直接面向客户、带领团队创造价值的领军人物，因此产品经理个人及其所率领的团队的能力往往决定了该产品在市场上的竞争力。业界大量公司在构建产品管理体系和培养产品经理的过程中常见如下困惑的问题： 1.产品经理该如何定位？究竟定位于研发还是定位于市场？ 2.产品经理和项目经理有什么区别？如何作好分工？ 3.产品经理究竟应该具有什么样的素质模型？谁来承担比较合适？ 4.产品经理如何参与产品的市场管理流程？如何从源头来规划产品？ 5.如何推动产品开发全流程的工作？ 6.如何协调产品的市场管理、开发管理、财经管理之间的关系？ 7.产品经理如何管理产品团队？ 8.公司如何建立产品经理的培养体系以成批培养产品经理？ 本课程在过去4年讲授的基础上作了大量的更新,结合业界成功公司在产品经理培养和管理上的一些教训和 经验，针对以上难题进行深入的讲解，并总结出如何建立公司的产品经理资源池来批量培养成功的产品经理，实现公司规模化的扩张。 ≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡ 【课程收益】 1.分享讲师数百场研发管理培训的专业经验，通过现场的互动帮助学员理清适合自己企业的产品管理的思路和产品经理的培养方案 2.分析业界公司在产品经理培养和管理中的误区，并分享成功经验 3.了解产品经理的定位、职责、素质模型与任职资格标准 4.理解新产品市场管理、路标规划、需求管理的流程及支撑体系 5.掌握新产品开发的过程管理的技巧和方法 6.掌握新产品上市管理的技巧和方法，总结保证产品商业成功的关键

互联网产品经理的必备利器(关于数据分析)

互联网产品经理的必备利器 但凡上过招聘网，不小心点开过产品经理招聘启事的人都不难发现，只要是个叫得上名的企业，在招聘这一岗位时，技能要求中都会有这么一条：“对数字敏感，有很强的数据分析能力”，数据分析技能对于产品经理的重要性便可见一斑了。 显然，这里所说的数字和数据，不是指我们每月银行卡里面多出来的那个，而是产品的数据，其中包括行业整体数据、网站运营数据、用户数据、广告投放/转化率数据、业务/产品销售量数据、产品投入/收益数据等等，所有这些数据构成的缩合指标，将决定一个产品经理的业绩评定—当然，最终反映出来的，可能就是个人银行卡里的数字。 在数据指标是很科学的体系的情况下，数据分析得出的结论确实比主观的臆断会更具有确定性和说服力。 那么，产品经理在管理一个互联网产品时，到底需要关注哪些数据呢？ 一般来说，我们主要关注的有以下几个方面： 1.网站流量数据。比如访问量、点击量、浏览量、转化率、停留时间等等。以上是基础的 指标，但结合到几十万网页还有不同来源、不同时间的时候，就是非常复杂数据体系了。 2.网站用户数据。比如用户人口的属性特征：年龄、性别、行业、职位、地区等等；另外， 还有用户行为特征：登录次数、注册数、注销数、点击数、收藏数、操作数、订购量等等。 3.访谈数据。可能有些公司会做一些调查问卷，如果能够按照统计学规范设计成量表，那 么这种访谈数据也是很有价值的。一般的统计就能从里面了解不少信息，如果问卷设计合理，还可以利用多元统计的方法进一步挖掘更深入的信息。 4.财务数据。比如总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额等。产品是不是赚钱，能 赚多少钱，是一个产品经理关注的重点，也是追求的目标。 5.外部来源数据：行业市场份额、竞争对手数据等。 6.搜索引擎数据：搜索引擎来源比例、SEM流量所占比例、搜索关键词以及各个关键词产

怎样做市场调研和市场分析

单纯根据客户理解和要求去做市场调研,在错误的营销策略的指导下利用“科学的方法”分析市场,调研的结果对客户的市场指导性必定大打折扣。 笔者认为,市场调研公司做市场分析一定要从营销的角度来理解市场并指导调研工作,不要由于已经认定了这个项目,那再怎么分析都是晴空万里、形势一片大好, 那样的心态导致为了调研而调研,为了结果而调研。作为看清调研误区系列文章之一,本文将从市场潜量分析这一环节中容易碰到的误区以及解决方法和大家进行交流。 1.认准细分市场前不久,有个案例是关于婚礼市场的分析。 我们在做一个城市的婚礼市场潜量的时候,按照一般的市场分析办法,会把整个城市的年轻人口的数量,平均每年结婚的数量,平均每次婚礼的总开销结合起预估整个城市的婚礼市场的总需求量,这样一计算起来,数据非常庞大,一年有几十个亿,分配到每个婚礼公司,每个公司至少也有几千万的市场,前景非常诱人,惹的欲进入此行业的人士喜笑颜开。 其实并不然,仔细观察一下婚礼市场的产品链就会发现,婚礼市场的产品链极其宽广,从婚礼策划,婚纱租赁,车辆租赁,相册,现场摄像到酒店,礼品,婚礼司仪等等各个领域,没有一家公司能够提供全部服务,也没有哪个客户愿意全部交给一家公司来做, 因为婚礼犹如女士逛街,图的就是那个过程的乐趣。作为婚礼市场进入者,就应该仔细分析自己的资源集中在哪个产品区域,切不可眉毛胡子一把抓,什么都能做,然后就应该开始分析具体这个细分市场的需求有多大,这样就可以避免无的放矢了,这样一轮下来,可能你只能在几百万的市场里拚搏了。 我们都知道,一种产品的整体市场之所以可以细分,是由于消费者或用户的需求存在差异性。引起消费者需求差异的变量很多,实际中,企业一般是组合运用有关变量来细分市场,而不是单一采用某一变量。概括起来,细分消费者市场的变量主要有四类,即地理变量、人口变量、心理变量、行为变量。以这些变量为依据来细分市场就产生出地理细分、人口细分、心理细分和行为细分四种市场细分的基本形式 2.正确地搜集数据

产品经理常用工具图示

产品经理实用工具整理(https://www.wendangku.net/doc/5312344250.html,) 产品经理实用工具【1】-产品演示 Demo-builder (1) 产品经理实用工具【2】-报表演示 SwiffChart (2) 产品经理实用工具【3】-图表制作 Edarwmax (4) 产品经理实用工具【4】-画原型界面 Axure (6) 产品经理实用工具【5】-用例设计 RationalRose (9) 产品经理实用工具【6】-流程需求专家 visio (12) 产品经理实用工具【1】-产品演示Demo-builder 2009年05月12日 | 11:34 产品经理技能-产品演示,是日常中必备的一项技能，我用demo-builder给大家 演示了一些涉及的常用技巧。一般情况下，新产品的发布与演示，以及帮助操作 需要做手把手演示。这样很多很傻瓜的用户也能跟着演示一步步的去做、去完成。

demo-builder本身这个软件没有什么技术含量，在做演示产品的过程中，你可 以选择截图自己去场景拼接，或者直接录制屏幕，在事后回放的过程中进行编辑，剪辑。那需要注意的是，一定要保证生成出来的文件比较小，这样用户下载的时候可以很方便的去查，文件大的，可以做loading。 产品经理技能-产品演示,有备无患，很多时候专业的flash人员不在，那就你发 挥的时候到了。稍微有点动画知识的产品经理就知道，demo-builder其实是很 好上手的，原理有点像很多电子杂志制作软件。通过帧的组合，快慢、场景的过渡，就能完成很多专业化的效果。本身，一些图片的载入，载入，帧的载入、载出都是现成有的。关键就看你怎么样合理组织了。 顺便告诉大家，demo-builder是需要验证的，可以通过HOST指向 0.0.0.0 https://www.wendangku.net/doc/5312344250.html, 把它烦人的验证干掉。我这里也附上了这次演示的源文件，有兴趣的朋友，可以下载研究。 https://www.wendangku.net/doc/5312344250.html,/download/demos.rar 产品经理实用工具【2】-报表演示SwiffChart 2009年06月6日 | 22:59 今天给大家介绍一款很实用的产品经理工具—SwiffChart，可能不少产品经理也用到，SwiffChart就是一个小工具，是一个根据EXCEL图表快速生成FLASH效 果的工具。一般啊，这个在做PPT的时候比较管用。

调查问卷数据SPSS分析中—多项选择问题处理方法

SPSS多项选择问题处理方法 多项选择题是定量问卷调查中常见的封闭式选择题，这种选择题的出现可以在确定的范围内更多的考察被调研对象的看法。在针对消费者的调研中，这种选择题多是出现在针对品牌知名度，包括提示前知名度、第一提及率，提示后知名度的分析中。 ?常见的分析方法 一般的研究分析手段主要应用包括EXCEL与SPSS在内的频次分析，然后再将在不同数据字段同一类选项数据进行加总，然后再以被调研对象的总体数量为基数，二者相除来得到多项选择题中各选项在总体中的占有率，这种各选项占有率的加总大于1。 例如某类产品品牌知名度调查中，关于该类产品您能想起哪些品牌？ 01 品牌A 02品牌B 03品牌C 04品牌D 05品牌E 06品牌F 07其它品牌_____ 该问题在数据字段设计时最少要设计10个字段以供数据录入与分析。按上面的数据分析方法，先在这10个字段中进行分别的频次计算，然后进行加总再除以总基数，得到该选项的总体占有比率。以A选项为例： （01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+ …… +06字段中A的占有率）/被调对象总数=A的占有率以此类推分别计算出其它品牌的占有率，频次计算次数与分类加和计算次数比较繁杂，其工作量在被选项较少时还算省事，但当被选项数量在十几个、二十几个甚至三十几个时，该分析方法则极大降低了分析人员的工作效率。 ?高效率数据分析方法 运用SPSS重组再分析的数据方法将极大提高数据分析效率并降低人为计算失误。 在SPSS数据库中运用 “Multiple Response”对多组数据进行组合再定义，这样会针对每个单一选择题定义出一个新的字段组，在新字段组中对变量区间进行定义，再针对新字段组进行频次分析。当完成单一字段设置后，可运用程序段对其它多项选择题进行再利用分析，这样可以大大提高多项选择题数据分析效率。 分析程序例举： ************** MULT RESPONSE GROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021 var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))

2018年数据中心市场调研分析报告

2018年数据中心市场调研分析报告

目录 第一节互联网流量红利传导路径 (6) 一、新兴互联网应用崛起，推动互联网流量持续高速增长 (7) 1、高清视频、直播等业务或成为推动互联网流量增长的主力军 (9) （1）OTT-TV 视频流量快速增加 (9) （2）新兴在线娱乐（视频直播）模式推动互联网流量规模攀升 (10) 2、物联网流量到2021 年或占全球IP 流量的5% (10) 3、云计算时数据中心东西流量成主导 (10) 二、2016 年我国移动互联网流量增速翻倍，人均流量消费水平仍远低于美国 (11) 第二节全球数据中心发展路径 (16) 一、规模上，超大型数据中心逐年增加，单体承载流量能力倍增 (17) 二、分布上，欧美商业化数据中心主要集中在中心城市，第三方服务商占主流 (19) 三、区域维度，北美市场规模最大，亚太增长速度最快 (23) 四、国家维度，美国市场规模最大，中国增长潜力最强 (23) 五、发展模式上，美国以扩建和改建为主，中国处于以新建为主的粗犷式发展期 (24) 第三节我国数据中心发展现状 (27) 第四节数据中心，光通信的下一个突破点 (30) 一、数据中心流量模型发生变化，内部架构向扁平化演进 (30) 1、数据中心流量模型发生显著变化 (30) 2、越来越多的网络扁平化需求 (30) 二、顺应数据中心网络架构新需求，脊叶网络架构应运而生 (30) 三、数据中心脊叶网络架构优势明显 (31) 四、云数据中心建设驱动光模块市场持续高景气 (32) 五、全球产业链再配臵，产业转移下的中国崛起 (35) 第五节行业相关公司分析 (39) 一、中际装备 (39) 1、位列国内光模块第一梯队，40G/100G 高端光模块优势明显 (42) 2、高品质客户资源结构，受到谷歌、亚马逊、华为、中兴等知名公司认可 (43) 3、中际装备收购苏州旭创，开启高速光模块成长之旅 (43) 二、博创科技 (44) 1、公司光无源器件业务稳定发展，DWDM 产品增长势头强劲 (45) 2、募投项目逐渐达产，强化无源光器件领域市场竞争力 (46) 3、携手美国Kaiam 公司强势进军光有源器件领域 (46) 4、加速布局高速有源器件领域 (48) 5、把握光器件技术发展趋势，积极开拓MEMS 技术平台 (49) 三、光环新网 (50) 1、收购优质标的，业绩增长明显 (51) 2、把控稀缺IDC 地域资源，不断新增机柜，巩固自身优势 (53) 3、收购中金云网，进军金融IDC 服务领域 (54) 4、携手AWS，充分打开IaaS 市场空间 (54) 5、收购无双科技，切入SaaS 市场 (55)