网站的数据分析是基本技术之一的合格产品经理
产品经过研发测试，终于可以如期上线，但请不要放松。后续活动是重点。另外，作为网站共同通过在线及数据分析系统进行产品运营及后续改善的支撑点，数据分析系统是我们的眼睛和耳朵，是我们认识到的产品的触角。因此，下面重点说明如何分析数据，需要做什么。

一、网站分析原则：
可行：明确的目标和焦点，不要为了分析而分析，分析的最终目的是促进网站的改善。很多情况下，产品经理陷入分析的奇怪环节。为了提供看起来完美的数据报告，可能已经处理了领导者的检查，或者无聊而已，随便分析数据。
但是作为朋友、产品职员，我们的主要目的是促进产品的发展，实现更好的服务用户，解决不需要一堆无用的数据的用户痛点的目标。
以用户为中心：分析的目的是改善网站，改善的目的是更好地服务当前用户，吸引潜在用户。以用户为中心的本质是分析用户需求点。这些需求点是否满足，未满足的原因在哪里？
第二，什么时候做？
一些产品职员可能认为我的网站还不成熟，没必要那么早投入精力。但事实上，数据分析贯穿产品的整个生命周期，作为产品人，我们总是确信用户会说谎，但数据不是这样。而且，正如伟人所说，教育要从玩偶中抓住。我们不能不关注他们的教育活动，因为孩子还小。(你知道的)。
事实上，对产品经理来说，产品是我们的孩子，我们不仅需要关注最终结果，还需要时刻监视他，分析他，找到不完整的地方，改善他。俗话说“磨刀不误砍树”，网站分析并不是很大的投资。不足能带来很高的产量，为什么不高兴呢。
第三，怎么办？
明确的产品需要数据分析，其余的是我们应该分析什么，如何分析。对产品员工来说，数据分析是一项产品成本极低的工作，通过页面显示或日志分析可以获得所需的数据。页面显示是在适当的点插入一定数量的足迹来分析用户的行为。
而且，日志分析，顾名思义，通过分析产品日志来监控产品运营。幸运的是，现在市面上提供了多种高效专业的工具。支持Google分析、Talking  Data、百度统计和FF等数据分析。第四，你会实现什么目标？
建立和维护业务数据模型：将网站上的数据更改与用户的行为相关联。建立此连接后，如果网站上的数据发生更改，则可以快速移动到相应的用户行为。
例如，每日流量数据模型可以找到特定的用户行为，如每日流量=每日访问用户数平均网页数，但如果每日流量这一重要数据发生变化，则可以通过该业务数据模型找到相应的每日访问用户数和平均用户浏览网页数。进一步分析用户的行为，发现特定问题，并提供相应的解决方案。
产品更新、营销活动等方面的特别验证、效果评价、经验总结：应遵循设计和验证并行的原则，并在产品提出新要求时与测试用户合作，确保产品要求最终正确实现。同样，在制定产品更新计划和营销计划时，必须提供预期这些计划实现的数据指标和验证方法。为了营销效果，可以进行来源分析，分析相关用户的来源，实现最佳生产。
监控产品状态，确保产品完成关键绩效指标(KPI):预测产品的关键指标，并为业务计划提供数据支持。产品年度商业计划是作为产品经理的重要阶段性活动。这不仅是产品经理对产品的总结和预测，也是产品经理和经理之间对话的重要桥梁。作为老板，他们不希望手下的产品是黑匣子。输入/输出比率不可预测。但是，年度事业计划的收入期望和费用需求(人力、服务器、带宽)不是可以拍脑袋拍的，而是业务数据模型和历史数据。
五、其他方法
细分：将相应的数据、任务划分为可以测量和执行的部分(例如PV)。对于产品经理，每天盯着PV看是不能盯着PV的。我们需要做的是细分影响PV的各种因素，然后逐一解决。只有完全解决一个点数据，才能上传全部数据。例如，当用户到达此页面，但分发了无法引导到该站点的引导页时，应知道引导页可能存在问题，从而防止用户进入下一步。这时，要尽快沟通，整理问题，逐一解决。
比较：历史数据，竞争对手数据：单独查看孤立的数据是没有意义的。产品经理需要从特定的维度分析数据。可以结合历史数据查看趋势，也可以结合竞争对手的手机查看成果。只有比较数据，才能有独特的意义。