有个读者留言说之前去某大厂面试，面试官抛了一个问题，但是当时他没有很好的回答出来。
事后自己做了个全面的分析和回答，还专门整理了一套解答思路。
「某电商 App 的活跃用户中，抵达商品详情页的用户平均只有 30% 的交易成功率。平台希望通过产品优化来提高支付转化率，减少用户流失。你会怎么做？」
本来以为是个简单问题，无非是考验基于产品现象的数据分析能力，他回答说
会找到漏斗中数据断崖式下跌的环节，锁定问题页面，再进一步设计改进方案。
结果一抬头看到面试官的眼神，他就知道自己凉了。
面试结束后，他就在想，答案有什么问题吗？标准答案又是什么？
回去路上就给一前辈发消息请教，一样的题目，看到对方的回答，他算是服了。
先基于用户路径分析用户流失的原因，然后通过「桑基图」清晰展示用户的动作走向。
为了弄清楚什么是桑基图，他还专门研究了好一会儿，并且自己模拟做了一个。
假如经过分析发现，
登录 App 后，大约 40% 的用户会点击首页 banner，约 30% 的
用户直接进行商品搜索，10% 左右的用户会浏览商品列表，不到 5% 的用户会直接退出了 App。
接着，需要进一步查看
这4类用户的订单提交情况
。
这里可以用到「漏斗图」。
经过再次分析发现，
直接搜索商品的用户提交订单的比例最高，超过了 90%。
而与之形成鲜明对比的是，尽管「点击首页Banner」是大多数用户的首选动作，占比最多（40%）。
但这部分用户的成交率只有 30%，
说明 Banner 的内容布局体验很糟糕，是优化重点。
通过这几步，就综合
使用了行为路径分析、实时多维分
析、漏斗分析、点击分析、行为事件分析等多种分析方法和模型。
每一个环节都能层层细分，对基于现象的数据分析能力要求很高。
简单的一道题就考验了 5 种分析方法，
表面的回答只能证明你有数据思考的意识，可是数据分析与应用能力却还只是初阶水平，希望这个案例对你有所启发。
关于
初级产品经理和高级产品经理分别对应的数据能力，各位请对号入座。
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常见的数据工具使用
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掌握常见的2～3种数据分析方法
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基本数据库查询
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基本数据采集与统计方法
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根据实际选择合适的跨工具组合应用
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根据业务灵活运用多种数据分析方法
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复杂业务数据采集、整理、统计与分析
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复杂产品数据指标体系搭建
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理解核心业务数据，从中发现产品迭代优化空间
总结完，
很多人发现自己数据分析能力连初级水平都达不到。
从如今各大招聘网站的热门岗位要求可以发现一个规律，他们都要求候选人有较强的数据能力。
早在 2015 年，雷军就曾说过：
在将来全行业的关键点就是探索数据的价值。
而身处数字化时代，如果我们的数据分析能力还停滞不前，就像
别人都在用智能手机，而你还在用大哥大，不就成了一个原始人吗？
如果你不想走到被优化的边缘，如果你不想还没发挥所长就进入瓶颈期，如果你不想在舒适区域中止步不前，数据分析趁早学。
很人多为了恶补，去网站看了很多文章，去看了一些数据分析课程的视频，发现很少有能系统化对这块进行讲解的。
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之前参与过的同学反馈，，
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；课程结束后也有
相应的练习题，直接上手活学活用。
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