不会写代码也要做增长黑客–产品经理常用数据分析工具

摘要：最近增长黑客比较热，产品经理也想变身增长黑客推动产品快速发展，但自己又不会写代码，很多创新无法实现，工欲善其事必先利其器，给大家介绍一下我在创业公司常用的工具，今天主要是跟数据有关的。

一、数据收集

1、网站&APP统计--Google Analytics（GA）

2、竞品网页数据抓取--八爪鱼

二、数据可视化

1、Excel可视化图表

2、Excel三维地图

3、BDP工具

三、数据挖掘

一、数据收集 1、网站&APP统计--Google Analytics（GA）

功能介绍：Google Analytics（GA）是一款网站、移动应用流量统计工具，可以收集并分析流量、页面、用户等数据。国内使用百度统计、友盟较多，这些工具配置简单，包含基础的报表，整体功能远没有GA强大，GA的优势如下：

1）高级细分：细分是发现真相的必由路径，数据分析行业有句话“无细分，毋宁死”，足以看出细分的重要性。利用GA我们选取维度和指标对流量和用户进行细分，对比分析各组数据的差异，从而找到影响结果的主要因素。

2）自定义报表：默认报表展示最基础、最常用的数据，而产品经理更需要在特定场景下、具体的数据，需要多维度交叉、钻取等操作，自定义报表帮助我们充分利用GA收集到的数据，自定义指标、维度和过滤器，为我们呈现多样化的可视化报表。

3）电商跟踪：转化率是所有网站和应用都会用到的分析指标，国内工具只支持将特定页面或事件设置为目标，跟踪目标的完成情况，如果电商网站或APP需要跟踪订单、商品、折扣等信息，只能依靠GA了。

4）A/B测试

A/B测试就是针对调研的问题提供A、B两个页面，随机将用户引导至不同的页面，最终对比数据选出最佳方案。在产品设计中，A/B测试常用于减少页面障碍、提升转化率、确定改版方案、新功能的小范围测试等。

GA实验（网页）只需要增加一段JS代码，就可以将流量分配到两个页面，并结合目标转化功能，筛选出最优方案。除了GA实验，Optimizely也是不错的A/B测试工具。

GA实验也支持移动应用的AB测试，但需要使用谷歌跟踪代码管理器设置值集合变量，比较复杂，感兴趣的同学可以研究一下。

5）支持数据导出，接口丰富

国内统计工具一般不支持数据导出，GA支持两种数据导出方式：A、报表顶部工具条支持导出CSV、Excel等文件格式；B、谷歌数据导出接口非常强大，可以跟自己的系统对接，如果开发资源紧张，也可以使用excel插件，例如Analytics Edge。

以上都是GA强大的地方，那为什么国内使用GA的很少呢，最大的问题就是查看数据需要翻墙（下次更新介绍如何科学上网）。

2、竞品网页数据抓取：八爪鱼

工具类型：PC客户端

功能介绍：除了企业内部运营数据，产品经理还需要经常关注竞品的信息，推荐使用八爪鱼工具。八爪鱼完全可视化操作，不需要写代码，简单配置即可抓取网页上的数据。模拟点击操作，翻页，甚至识别验证码都可以轻松搞定。

抓取数据需要消耗积分（每10条数据1个积分），每天签到可以获得30个积分，购买的话也不贵，20块钱可以购买1万积分。

每天执行抓取，难免会有遗忘，八爪鱼支持云采集，可以设定抓取时间，定时抓取数据。另外，云采集可以避免IP被封，瞬间采集到大量数据。

二、数据可视化 1、Excel可视化图表

产品经理经常做沟通汇报，如何将枯燥的业务数据更形象的展示呢？新版Excel提供了非常实用的数据模版，给人耳目一新的感觉，赶快去试试吧。

2、Excel三维地图（PowerMap）

三维插件对接了地图数据，只要在表格中录入城市名称或经纬度数据，即可把数据标记在地球上，如果同时录入了时间数据，就可以看数据演变的过程。

再贴几张歪果仁做的神图，啥才是真正的“不明觉厉”。

3、BDP (Business Data Platform)

工具类型：网页、移动端

功能介绍：产品经理或运营人员经常要做项目周报，每次重复做表非常繁琐，利用BDP创建专属的报告模板，每次更新数据即可；可视化报表的制作过程非常简单，通过拖拽即可实现；除了数据汇报，产品经理可以利用BDP探索运营中的问题，细分、钻取当然是必不可少的，桑基图、气泡图、漏斗图可能会给产品经理新的视角；BDP免费提供大量公共数据（居民收入、人口、天气等），我们可以拿公共数据和自己的业务数据进行一些对比分析。

三、数据挖掘

产品经理会做一些数据统计和挖掘方面的工作，SPSS是众多软件中最强大的，但SPSS学习成本高，操作复杂，其实Excel也可以做简单的数据挖掘，例如预测、关联分析、聚类分析等，只需要安装sqlserver插件即可。

来源：pmcaff社区    作者：lh0635

原创文章，作者：古思特，如若转载，请注明出处：《不会写代码也要做增长黑客–产品经理常用数据分析工具》https://www.afenxi.com/post/10124