产品经理需要学习数据分析吗？
需要
产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验。
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。
那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。
数据分析体系：道、术、器
“道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
“术”是指正确的方法论。现在新兴的“Growth Hacker”（增长黑客）概念，从AARRR框架 ( 获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。
“器”则是指数据分析工具。一个好的数据分析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。
数据分析的价值
产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。
什么是增长黑客？
增长黑客”这一说法，最早在2010年由Qualaroo的创始人肖恩·埃利斯（Sean Ellis）提出。它最初的定义指的是“一群以数据驱动营销、以市场指导产品方向，通过技术化手段贯彻增长目标的人”。其中，数据主要指收集的用户数据、产品使用数据等。市场为行业的发展导向和热点趋势。至于技术化手段，小哇在这里就不多做说明啦 ~ 留给大家一个想象的空间~
随着增长黑客的逐渐火热，这个词不仅仅指这样的一群人，也代表一种“以最快方法、最低成本、最高效手段实现用户大量增长，最终增加收入”的运营方式。
什么是“增长黑客”？概念是什么？希望可以得到详解！
套用现在的一些热点词，就是用互联网思维做营销。或者说是以数据/工程师的方式去驱动用户/产品的增长
增长黑客如何驱动真正的增长
想要成为牛逼的电脑大神，请好好学习，多思考多问。
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用户增长是什么？怎么做？
用户增长其实也是我们常说的裂变增长，增加粉丝等等。比如你做公众号想要用户增长，就需要裂变粉丝，社群、个人号的用户增长其实也是一个道理，实现裂变传播推广。着三方面的用户增长都可以借助运营指南工具实现。
数据分析方法有哪些
常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。
1、聚类分析(Cluster Analysis)
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
2、因子分析(Factor Analysis)
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。
3、相关分析(Correlation Analysis)
相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。
4、对应分析(Correspondence Analysis)
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。
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增长黑客的意思是什么？
指的是一群以市场化商品为方向，以专业的数字技术手段去营销的人，主要是收集用户数据产品使用数据。