本文为读者详尽阐述了如何进行全面的数据分析，包括数据分析的目的设定、数据收集与清洗、可视化展示以及数据分析与结论提出等多个步骤，并通过实际案例进行了深入解析。同时，作者还提出了自己在数据分析过程中遇到的挑战及改进建议，强调了在工作以外的生活场景中有意识地培养各项能力的重要性。

数据分析，是产品经理必备的基础能力之一，C端产品经常用到，B端次之，G端基本不会用到，而且市面上大部分产品经理其实都是功能型产品经理，在日常工作中主要是画原型为主，很难接触到一些业务、用户数据，所以更不要提数据分析，用数据来支撑自己的产品规划和迭代了。

其实本人也是，因为长期做G端，用户量相对比较固定，很少用到数据分析，但是我想利用日常生活中的一些数据，来有意识的锻炼自己的数据分析能力，今天，我就拿我自己的公众号“晨阳产品笔记”来带大家走一遍数据分析全流程。

一、数据分析流程

数据分析简单可分为以下6个流程：

1. 明确分析的目标
2. 收集数据
3. 数据清洗和预处理
4. 可视化图表绘制数据
5. 数据分析
6. 总结给出建议

二、开始分析

1.明确分析目的

①旨在分析公众号用户的阅读喜好，分析文章内容，优化内容策略。

②分析传播途径，优化传播方式。

2.收集数据要广泛

收集数据，不管最终对分析有没有用，只要是有关的，都收集过来。

因为微信公众平台后台没有一键导出所以文章数据的功能，我只能手动将公众号发表的所有文章，用excel进行数据汇总，费时费力，无力吐槽，主要字段有标题、类型、阅读量、点赞量、转发量、阅读后关注，总计140篇文章。

微信公众平台，后台提供了内容分析、用户分析、菜单分析，所以这些数据我就不用再收集整理了，直接拿来分析即可。

3.数据清洗和预处理

首先将公众号里面之前接的广告文章、直播预告等文章给剔除掉，以免影响我们数据分析结果。

然后将自己制作的文章excel表格，不同类型的文章分为产品经理、软件体验、个人随笔、书籍电影四个不同的sheet，方便我进行对比分析。

产品经理这个sheet其实是一个大类，继续将其细分品类，比如面试经验、产品认知、日常工作、职场认知、其他分享五个类别。

4.5.可视化图表绘制数据+数据分析

为了使得大家观看文章时方便，就将可视化图表绘制和数据分析放在一起。

所有文章数据：

两个时间节点我在表格中重点标出了，一个是我2022年5月21日创建了晨阳产品交流1群，一个是我2023年5月8日创建了G端晨阳产品交流2群，在我创建相关产品社群之后，阅读量有了明显的提升。

（1）文章类型分析

文章总数据：

刚开始数据中只有总的阅读量、点赞量、分享量，但是如果直接拿这个数据进行分析，因为文章数量相差较大的原因，会导致数据分析的结果不准确，因此采用平均数的方式更加合理准确。

因为平均点赞量、分享量相差不大，主要对平均阅读量进行绘图分析。

通过饼状图可以得出，发布的文章类型里面，产品经理最多，占比43%，软件体验和个人随笔次之，两个相差不大，各占比22%和28%，电影书籍最少。

这个文章类型的占比分布其实也是我公众号的定位，主要输出产品经理相关知识，但是也不限于此，日常也会给大家分享一下体验的新奇的软件和日常生活感受。

通过柱状图可以看出，最高的是软件体验，其次是个人随笔和产品经理，确实如此，因为我的产品文章也会同步到《人人都是产品经理》网站，我也查了相关数据，软件体验的文章普遍阅读量较高。

这说明了大家对于一些新奇的软件还是比较感兴趣的，这个其实和干产品经理岗位性格有关，大部分干产品经理的，都有一个很强的好奇心，喜欢尝试和体验。

（2）文章内容分析

最大值：

产品经理类别，这几篇文章都是属于纯干货分享，里面的理论知识可以直接指导我们日常的产品工作，因此大受欢迎。

软件体验类别，大家都喜欢含国风、文化传承，画面制作精良，可玩性强的软件。另外一个就是满足用户日常工作生活需求的软件，就比如这个现在微信视频号的软件，全网找了很多工具，都是收费的，最终才github找到一个免费的工具。

个人随笔类别，一个就是大家最关注的就业面试问题，大家有了共鸣，击中了找工作的小伙伴的痛点。一个就是我我分享了我当爸爸的喜悦，阅读量高可能也包含着大家对我的祝福，很多人也好奇这一路的感受。

书籍电影因为数据量不大，就不做分析了。

阅读量前10名的文章：

阅读量前十名我将表格罗列出来后，我发现通过这个数据的分析和我上面分析文章类型分析的总数据，分析的纬度和得出结论是一致的，因此对于文章类型分析中，分析总数据和分析前10名数据的意义是一样的，总数据因为数据量较大，分析的结果准确度肯定要优于前10名的准确度，因此文章类型的分析数据源最终采用总数据。

上面分析了文章类型和文章内容，因为“晨阳产品笔记”，输出的重心肯定在于产品经理类的文章，那我们就将产品经理再次细分品类，继续分析。

（3）产品经理细分数据（61）

文章类型分析：

通过饼状图可以得出，产品类型中产品认知类型发的最多，占比31%，日常工作和面试经验次之，两个一致，占比11%，实战分享和职场认知相对较少，这个和我日常的产品经理的工作有关，做公司产品或者项目，或者帮助公司招聘产品经理，在其中都会有一些感悟和收获。

通过柱状图，结合饼状图可以看出，虽然实战分享类型发布和职场认知虽然发布的文章少，但是平均阅读量却很高，这个也符合常理，因为做产品经理公众号、产品课程、产品书籍大部分都是在讲一些理论知识，当遇到真正的项目，其实很多没有产品经验的小伙伴都会蒙圈，所以有一些真正的项目实战分享，他们会很受用。

职场认知，现在这种职场环境，我相当于一个嘴替吧，替大家说出了很多的心声，大家看到文章会得到共鸣，因此也会受到喜爱。

文章内容分析：

日常工作类别中，最高阅读量、点赞量、分享量、阅读后关注集中在流程和标准文档上，这个是经验较少或者刚转行产品经理比较关注的。

产品认知类别中，主要集中的产品的需求、设计，其实这个也是产品经理最重要，也是最难的两个阶段。

实战分享中，大家比较喜欢物联网相关知识的分享，因为万物互联的时代，都需要软硬相关知识，物联网作为基础，深受大家关注。

面试经验，因为找产品工作的小伙伴众多，都需要一些面试题来应对产品经理面试，因此这些文章符合当下的形式，也满足了用户的需求。

职场认知，最高阅读量、分享量、阅读后关注文章是《大环境下，怎么能躲避裁员？》，可能最近行业形势也不好，各大公司都在裁员进行“广进”计划，大家都比较关注，蹭了热点。最高点赞量《看看阿里系的公司是怎么进行入职培训的？》，这篇文章是满足了大家的好奇心。

内容分析–流量来源：

用户分析–渠道构成：

微信渠道上，最主要的就是文章页和搜一搜关注，除了这两个还需要加强视频号、扫描二维码渠道的关注量。

用户分析–人口特征：

地域归属：

性别、年龄、地域，包括机型，这些数据其实对我的分析目的来说，没有什么作用，但可以从上面的图表看出从事产品经理岗位的男生要比女生要多，差不多多一倍，并且一线城市居多，因为产品经理这个岗位在二三线城市相对较少一些，大部分都分布在北上广深等一线城市。

6.给出结论

文章内容方面：

软件体验类型的文章深受大家喜欢，给自己定一个目标，每个月至少深度体验一款产品，整理发布软件体验的文章；

产品类型中，之后也会尝试多分享一些实战项目，帮助大家更好上手日常工作。

将相关文章按照类型加以整理，方便用户集中观看，比如面试类、解决方案类、产品日常工作类等等。

传播途径上面：

长久以来只能用一篇篇图文文章来吸引更多的用户关注，其他途径也就是依靠《人人都是产品经理》来获得行业影响力，手段和途径较为单一。

要想进一步增加传播范围，提高粉丝量，计划用以下方式：

启用视频号，将日常简单的产品知识点或者热点事件用短视频的形式进行制作传播。

视频直播，之前尝试过2场视频直播，还需要继续尝试一些有趣的或者干货分享的视频直播。

启用小红书，是一个非常好的宣传引流的平台，深受年轻的喜爱。

三、最后

说实话，本人也没有很多的数据分析的经验，以上分析也是看了一些数据分析的书籍，拿公众号的数据练练手，分析不全面或者不到位的大家轻点喷。

其实我们在从事产品经理的过程中，不能只依靠工作来锻炼我们产品的能力，这样会很局限，因此在工作之外或者生活中，我们要有意识的去锻炼自己的某些能力，比如数据分析能力、语言表达能力、文档撰写能力等等，这样才能让我们的产品的能力更加全面，让自己更具竞争力。