订单相关数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率;
转化率相关：下单转化率、付款转化率。
第二项：每周数据分析(核心)
用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。
网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率;
就目前而言，很多企业的产品经理都没怎么接触过数据分析这个事物，但是很多产品经理都需要学习数据分析，那么非数据分析专业的产品经理怎么学习数据分析呢？一般来说，非专业出身的数据分析经常会犯一个重要的问题对业务不数据，这就需要产品经理向数据分析部门提出需求，数据部门根据需求进行整理，交由产品经理并配合对其数据做出结论。或者产品经理拥有对产品业务的理解同时保持数据分析的敏锐度，通过数据分析，为产品提供产品及运营意见建议。
那么数据分析有哪些分析呢？有些产品经理将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。在这里给大家讲讲探索性数据分析和定型数据分析。
当产品经理在进行数据分析的时候，需要有很多的步骤，这些步骤分别是明确分析目的和思路，数据收集，数据处理，数据分析，数据展现，报告撰写。这六个步骤缺一不可，只有掌握了这些内容，才能够做出好的数据分析报告。
产品经理可以学一下CDA数据分析师，提升自己的数据分析能力。
CDA(Certified Data Analyst)，亦称“CDA数据分析师”，指在互联网、零售、金融、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续快速发展。
“CDA数据分析师认证”是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流，为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。
“CDA数据分析师培训”是根据CDA数据分析师认证体系标准而设立的一套专业化、科学化、系统化的学习方案。培训内容不仅包含认证标准中的技能知识要求，还有着企业环境中的真实项目和案例，能满足不同层次的学员需求，使学员能学到真本事技能并能够落地运用，实现商业价值。
CDA证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，考试通过拿到的证书代表了技能水平，可做为企、事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。随着社会的发展，CDA数据分析师需求会越来越来，CDA数据分析师也会越多越被人认可。
权威性：CDA 认证由行业协会、知名企业及业界专家学者共同制定与背书并于每年修订更新，保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性。
专业性：CDA认证标准符合当今全球数据科学技术潮流，满足各行业数字化发展中对数据相关岗位的人才要求，考试专家命题、评分公平、流程严格，具有高含金量。
认可度：CDA认证已得到越来越多企业的认可与引进，成为企业的人才评价标准，包括中国电信、联通、中国人民银行、中国银行、中国烟草、国家电网、招商银行、奔驰、联想、苏宁等。
国际化：CDA与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，认证考点覆盖全球。CDA全球会员联盟开放式合作进一步建立企业会员与雇主联盟，具备中立性并逐步成为国际化认证标杆。
想要了解更多关于数据分析的问题，可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。
描述一下产品经理如何利用数据分析来指导产品迭代
在产品迭代的设计和实施阶段，数据分析同样发挥着重要作用。产品经理会利用A\/B测试等数据分析方法，对比不同设计方案或功能改进的实际效果。例如，通过对比不同用户群体在使用新旧版本产品时的转化率、留存率等关键指标，产品经理可以科学评估迭代成果，确保新版本产品能够在市场上取得更好的表现。数据分析还在...
产品经理怎么用好数据分析?
即通过分析，找出问题的所在，给出你的结论。怎么解决问题？给出你的解决方案。通过这篇文章我们不难发现数据分析的内容是有很多的，我们在学习数据分析的时候一定要做好数据分析知识的储备，这样才能够做好数据分析工作，尤其是作为产品经理，为了巩固自己的职业地位和提高竞争力没，我们必须要让自己不断地...
产品经理9种数据分析方法
具体方法为找到所有流程里面的事件,设置流程的流入与流出页面,将所有的事件放在这个流里,用数据工具进行分析。 在进行分析之前,要搞清楚分析的目的,一般适用于以下两种场景: 1)有明确的起始场景。希望分析数据,观察这个场景之后到底发生了什么 1)有明确的结果目标。希望分析数据观察来的用户是怎样一步一步达到目标的 ...
产品经理应该从哪里做起学习数据分析?
2、产品一般能接触到的数据产品基础运营数据、用户数据、用户行为数据、推广渠道数据、营收数据、用户调研数据3、产品一般会做的分析基础运营数据分析：用户特征分析：这个也不难，用户画像越丰富越好。除了最大限度的了解你的客户以外，还有一个重要的事情是要经常和你的目标用户画像做对比，以及时调整产品策...
怎么评价产品经理拿数据说话这回事?如何做数据分析?
你想成为一个好的产品经理就必须学会看数据,但有时数据会骗你,这就必须要你有丰富的看数据经验才不会被骗,不同的人对数据也会有不同的读解,拿数据说话,是产品经理这个岗位逐渐专业化的体现,是好事情。反正就是不懂商业就不要谈数据,要理解数据背后的商业逻辑! 数据分析最重要的是收集好数据后,做好数据整理,...
产品经理要掌握那些数据知识?
这一点其实是一个思维方式，遇到问题是要有从数据中发现问题的能力，并且找到解决的办法，这是建立在产品经理对业务充分的了解的基础上的。熟悉到一定的程度就能够通过分析数据提高你的产品。5，其他专业一点的数据分析软件也是很有帮助的，比如SPASS、SAS、Clementine、R、Rapid-miner等工具类软件 ...
《产品经理数据分析实战手册》阅读笔记
1.1 产品经理做数据分析的入门门槛在哪 - 掌握利用数据评估产品改版（或新功能）效果的方法； - 掌握借助数据发现产品改进关键点的方法； - 学会在数据的配合下快速完成用户画像（persona）的方法； - 知道如何定义数据埋点以及分析需求，并推动研发团队实施； - 如果您...
如何做数据分析
3.数据处理 数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。4.数据分析 数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的...
产品数据分析解读
数据收集时，需考虑产品目的及运营指标，如优惠券活动的使用情况、财务支出、复购率、转化率等，第三方工具可能无法全面处理，因此在产品上线前，产品经理或运营应予以考虑。避免重复开发第三方功能，以免数据不够精准，影响分析效果。数据分析通过第三方平台的控制台进行，例如百度统计平台提供流量概览、来源...
适合产品经理进行数据分析的工具有哪些?
产品经理进行数据分析的工具有很多，以下是一些常用的工具：1. Excel：Excel 是一款简单易用的数据分析工具，可以帮助产品经理从不同数据源中提取有用的信息，实现统计分析。2. SPSS：SPSS 是一款非常流行的统计分析工具，可以帮助产品经理快速探索和分析数据。3. Power BI：Power BI 是一款强大的数据分析...
