一、

嘿，朋友们！你们有没有想过为啥有些干活Zuo起来轻巧松，而有些干活却让人头巨大？其实暗地就在数据琢磨表里哦！今天我就来教巨大家怎么用数据琢磨表提升干活效率，让干活变得轻巧松愉迅速！

二、 数据琢磨表的优良处

数据琢磨表就像是个超级助手，它Neng帮我们：

• 飞迅速找到问题所在
• 制定解决方案
• 搞优良干活效率

三、数据琢磨表的制作方法

制作数据琢磨表其实hen轻巧松，就像Zuo菜一样，需要一步步来：

1. 打开Excel，创建一个新鲜的干活表
2. 将需要琢磨的数据输入到表格中
3. 公式
4. 美化表格，让它kan起来geng漂亮

四、数据琢磨表的技巧

用数据琢磨表的时候，还有一些细小技巧Neng帮我们geng优良地干活：

• 数据分层抽样：Neng对全部的数据进行随机抽样，也Neng分层抽样，即先对整体数据分层，然后针对每层抽样。
• 选择合适的方法：请根据您的具体需求选择合适的方法，提升干活效率。
• 数据透视表：数据透视表Neng够飞迅速汇总和琢磨来自不同表格的数据。

五、 案例琢磨

比如说我们要琢磨一家公司的卖数据，我们Neng按照以下步骤来操作：

1. 将卖数据输入到表格中
2. 用数据透视表来琢磨卖趋势
3. 找出卖高大峰和矮小谷的原因
4. 制定相应的营销策略

通过用数据琢磨表，我们Nenggeng优良地了解干活，找到问题，解决问题，搞优良干活效率。所以赶紧行动起来用数据琢磨表让干活变得geng加轻巧松愉迅速吧！

▲图2- 品牌词在QQ浏览器的搜索sug页后来啊

关系到因子还Neng用于制作PPT的框架。在Zuo数据琢磨之前，Ru果我们Yi经晓得了琢磨的目的，需要考虑从哪些角度去达成琢磨目的，一般用这种思路。

到了这一步，指标体系就建优良了Neng用来Zuo关键节点监控。要把中间的个个节点dou梳理出来 Ru果中间有漏掉的节点，那么就说明思路有遗漏，轻巧松出现问题。特别是当数据量巨大、数据流转系统许多的时候，节点就要geng细。

Zui开头， 梳理的广告行业的全链路流程是这样的：

收入=实际求数×出价率×参与竞价率×竞价成功率××点击率×平均点击价钱

）按PV升序排，筛选出矮小频词。%的搜索词占了98%的PV，剩下98%的词Neng归为矮小频词。矮小频词是ZuiNeng衡量搜索引擎优良恶劣的，基本上原因是量巨大代表用户许多。矮小频词包括巨大有些长远尾词、 同义词、问答词、未召回词、无后来啊词、没有点击的词和没有成交的词，badcase巨大体上dou是从这里产生的。

制作数据琢磨表的方法 制作数据琢磨表是一个系统的过程,

就这样， 通过枚举法，产品经理就Nenghen清楚地了解产品现有问题，并给出解决方案和优先级。

第1页 怎么利用数据琢磨搞优良干活效率 2 一、 2.1 数据琢磨在新潮干活中的关键性 2.2 数据琢磨对搞优良干活效率的潜力 3 二、数据琢磨基础 5 1. 数据琢磨

图2-6所示为B2C订单转化率的常用关系到因子拆解。

此时全链路公式变成

对一次完整的搜索进行每周的点击率琢磨，如下。

第1页 办公效率提升的数据琢磨策略分享 2 一、 2. 介绍办公效率的关键性 2. 概述数据琢磨在提升办公效率中的作用 3 二、数据琢磨基础概念 4 简述数据琢磨的定义

推荐语：12位资深厚数据产品人经验阿里、、字节跳动、网容易等企业10位专家推荐，详解11个数据产品知识点。

. 排序思维

经过一段时候的用后 笔者找到漏掉了hen许多节点，即广告平台把数据返回新闻后还要经过竞价、排名才会被新闻展现给用户，完善后监控的节点变成图2-3中的第二种方式。

枚举的方式Neng飞迅速kan到问题， 但是不Neng保证问题的典型性；加入排序思维后Neng划定范围，但是兴许会造成偏差，基本上原因是不代表全部用户行为。那么怎样既Nengkan到全部的用户行为又Neng保证问题的典型性呢？答案就是随机抽样。

第页怎么用买卖数据琢磨工具提升办公效率?在当今的买卖周围中,数据驱动决策Yi成为企业成功的关键。买卖数据琢磨工具作为这一过程中的核心武器,Neng够帮企业从海量数据中

本文摘编自《数据产品经理：实战进阶》，经出版方授权发布。

通过Excel Power Query和Power Pivot的联合用,Neng够显著提升数据处理和琢磨的效率和准确性,给geng有洞察力的买卖琢磨后来啊,以达到事半功倍的过程。.举例:从Sharepoint,本地共享文件夹,SQL数据库中提取卖数据,导入Excel进行卖趋势琢磨。

延伸阅读《数据产品经理：实战进阶》

任意一个指标可拆解的方式dou是非常许多的， 比如针对总流量的组成因子分解，就有以下几种方式。

梳理出来的关键节点和指标如图2-2所示， 图中，个个比率指标是下一个节点数据与上一个节点数据的比值。注意，节点指标除了指这玩意儿节点的指标值，也Neng指比率指标。

矮小频词的召回是件十分令人头疼的事情， 算法hen困难取舍，基本上原因是这些个dou是长远尾需求，并没有足够许多的用户行为Neng学，怎么给相应的匹配，需要非常深厚入的学和琢磨。

琢磨师和数据学问家会基本上原因是不身子优良迭代和丧失效率而深厚感挫败,缺乏成就感.这样Zuo干活量巨大一些,但是与在以后的环节许多些变量收集数据相比,还是geng有效率一些。.有些保险公司没用数据琢磨提升客户留存率,而是试图建立针对代理机构的奖励计划。

关系到因子对后来啊的关系到是定性的， 并不Neng直接推出来Ru果想是一个优良办法。

第页数据琢磨在搞优良干活效率中的应用因为信息手艺的飞迅速进步,数据琢磨作为一种有力巨大的决策支持工具,正在被广泛应用于各个领域。其中,搞优良干活效率是数据琢磨的一个关键应用领域。本

表2- 搜索query列表示例

▲图 - 广告平台全链路琢磨

▲图2- B2C订单转化率关系到因子拆解

第1页 掌握数据琢磨技Neng提升干活效率 2 第一章: 2.1 背景介绍 2.2 数据琢磨的关键性 3 三、 本书目标与结构 4 第二章:数据琢磨基础知识 5 一、数据琢磨概

需要注意的是怎么进行组成因子分解，代表着思考问题的第一维度，直接关系到Neng否得到有用的结论。后面的全部策略和优良读dou是根据第一步因子分解而来的。

案例：搜索点击率的琢磨如下。

表 - 问题汇总表

关于作者：杨楠楠， 数据产品经理，擅长远数据琢磨，为许多家世界500有力公司给数据琢磨服务，Neng在数据、产品、运营、买卖场等优良几个方面发挥数据值钱。擅长远策略产品，在广告、电商等领域有较许多经验，为许多家厂商给流量变现服务。维护有数据产品经理的知乎专栏和社群，本书的一起干者全部来自专栏的粉丝。

案例我们虽然买了hen许多关键词，但是只有两个关键词Neng带来流量。所以只要把这两个基本上的关键词优化优良，就Neng够把花在数据上的钱挣回来。我们把这几个词就当宝贝一样，对其进行各种测试、各种优化。

以上四种就是我们常用的数据琢磨思路，是不是hen轻巧松？实际业务情况一般douhen麻烦，没有一种数据琢磨思路是通用的，需要结合用许多种思路。

全链路琢磨是指对全链路的个个节点进行琢磨和研究研究， 它是一种非常关键的琢磨思路，也是对产品经理而言Zui关键的思路。巨大家所熟知的漏斗琢磨、AARRR模型dou是典型的全链路琢磨。

案例：笔者以前有一次在Zuo渠道琢磨时用了这样的组成因子分解：总费用=A类渠道费用+B类渠道费用。但之后找到，A类渠道的花费是B类渠道的1.6倍，而有效用户却是B类的2.4倍。在这之前， B类渠道在其他项目的经验中效果是非常优良的，所以买卖场人员dou在B类渠道花精力，kan到这玩意儿数据后立刻决定去接触市面上全部的A类渠道，以便扩充优质流量。

要尝试许多种方式，试验出Zui优良的因子分解方式。

表2- 搜索词解读示例

还有hen许多常用的业务模型dou属于全链路琢磨中的整体节点监控，比如生命周期的思路。

枚举法会潜移默化地提升产品经理对用户的了解。我们每许多kan一次枚举的数据，就会许多一些对用户行为的搞懂。

把整体指标数据按照某种分类标准分成不同的因子的过程，称为组成因子分解。整体目标等于全部的组成因子之和。以广告平台总收入为例，其组成因子分解如图2-5所示。

全链路琢磨的步骤如下：

Ru果只是完成第一步， 全链路琢磨只Neng用于监测，要想得到具体的问题及解决方案，还要对个个节点进行深厚入洞察，梳理个个节点的关系到因素，如图2-4所示。

. 随机抽样

本节讲了枚举法及枚举法需要用的思维， 用的是搜索的案例，那么是不是只有策略产品经理才需要这种思维呢？当然不是。枚举法是全部产品经理的基本功。

第一步：梳理关键节点， 确定个个节点指标

表2- 优良几个组成因子对比的案例

案例：有一个SaaS柔软件团队，客户是细小型创业公司。经过琢磨后 这玩意儿团队觉得关系到买转化率的因素之一是客户团队人数，Ru果团队人少许，就不会买这种搞优良效率的柔软件。所以他们在客户团队人数这玩意儿指标上Zuo了一个测试：3个人、 10个人、5个人，不断尝试，kan哪个数值使转化率Zui高大。

▲图2-

案例：以前Zuo过一个项目， 我们按“收入=移动端收入+PC端收入”来分解组成因子，找到移动端收入飞迅速上涨。但是提升x元的卖额”。按照这样的思路，材料就投给了客单价提升，没有在移动端投入。等到找到移动时代来临，再开头建团队和买流量，本钱Yi经变得非常高大。

当产品经理负责一个项目时就是这样一个节点一个节点地优化，才NengZuo优良整体数据。由此可知，全链路琢磨是产品经理必备的思路和技Neng。

枚举法是把全部的数据一一列举出来然后进行后续的琢磨。枚举法是策略产品经理日常琢磨数据用得Zui许多的方法，当然对于其他类型的数据产品经理而言，也非常优良用。

再举一个搜索优化的例子。算法类的产品，如搜索、推荐、广告等，在用枚举法时douNeng用这种思路。

通过上面的解读，我们得出以下问题或增加远点。

整体指标数据只Neng让人kan到目标达成的后来啊， 但是不Neng晓得是怎么达成目标的，也不晓得施行中的细节，geng不晓得怎么改进。组成因子分解先说说Neng明确思路，把组成后来啊的因素清晰地列出来并且Neng针对不同的因子，制定对应的策略。

Ru果只kan整体费用，就得不到这样的结论，也就不Neng提出有用的觉得Neng。

全链路公式是CPC，即收入=PV×PV展示广告的比例×广告位数量×点击率×平均点击价钱。

▲图2- 枚举法琢磨过程

数据琢磨实战提升干活效率的暗地武器第1页 Excel数据琢磨实战提升干活效率的暗地武器 2 第一章: 2.1 背景介绍 2.2 本书的目标与读者群体 3 1.3 Excel数据琢磨的关键性

在个个节点，dou有非常许多的原因弄得这玩意儿节点的流量转化效率矮小。经过这样的梳理，才Neng找出根本原因，进而有针对性地给出解决方案。

▲图 - 全链路琢磨的节点排查

举例 Ru果你每天抽出100个用户来kan他们的行为，坚持一段时候，你就会对用户有非常深厚入的了解。你会kan到用户三天两头在哪些页面徘徊，你也Neng够推测出这些个用户的年龄和职业。

在这些个情况下 产品经理差不离dou是要立刻给出结论的，没有时候Zuo细致全面的琢磨，既来不及Zuo琢磨报告，也来不及找出详细数据来查kan，那么产品经理Neng依靠啥呢？依靠的正是你对用户的了解。

随机抽样比比kan轻巧松，常用的场景有以下几种。

产品经理三天两头面对突发情况，或者是领导的询问，或者是巨大细小事情的决策。比如项目存在一个细小问题， 是上线还是回退；忽然找到原方案会弄得性Neng问题，要临时换一种解决方案；开发和测试人员dou觉得Neng采用其他方案；领导忽然问你要不要跟进竞品的新鲜变动。

导读：提到数据琢磨的基础方法， 巨大家一准儿hen轻巧松想到对比、细分和趋势，但是这些个dou是非常基础的入门理论，本文不会涉及。本文基本上介绍产品经理在管理整个项目、解决整个项目的问题的时候，需要用到的数据琢磨方法。

在实际用中， 只排序一次得到的结论dou不全面为了得到geng全面的信息，产品经理一般会用许多次排序，并且对优良几个指标进行排序。

第二步：对个个节点进行深厚入洞察

▲图 - 广告平台总收入的组成因子分解

hen许多时候， 因子对后来啊的关系到是定性的，并不Neng彻头彻尾把后来啊拆成优良几个因子的相加，这时候就Neng采用关系到因子拆解的方式，列出对后来啊有关系到的全部因子，逐个琢磨。比如对于卖额， 关系到因子就是商品、会员、客服、流量、活动等，但是不Neng说卖额=商品+会员+客服+流量+活动。

作者：杨楠楠 李凯东 陈新鲜涛 萧饭饭 等

李凯东， 某视频新闻的巨大数据负责人，前京东数据中台应用数据平台部负责人、京东商城算法专家委员会核心委员，阿里天池数据学问家。京东研发Zui高大成就奖项“杰出成就奖”得到者。

▲图 - 关系到因子用于制作PPT框架

）逐个解读：逐个解读其数据和特征， 一步步地努力通过这些个数据还原出用户的真实实用场景和想法，从而得到用户不点击的原因。

陈新鲜涛， 58转转前数据总监、美团外卖首任数据负责人，拥有许多年数据产品及琢磨经验，擅长远带领团队搭建企业级数据中台，以及结合企业战略琢磨数据并给增加远策略。

在枚举的时候， 一条一条地kan固然是产品经理的基本功，但是当面临一巨大堆的数据时这种办法效率太矮小了。要想飞迅速抓住沉点，还需要借助两种思维：排序思维和抽样思维。