你对用户的需求了解多少呢？你知道用户想要什么样的产品吗？你想知道用户将会如何看待你的产品吗？你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗？……
是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前，得到用户最真实的需求，为自己的产品设计提供良好的支撑；每一个产品经理都希望自己设计的产品得到用户的认可和亲睐；每一个产品经理都希望用户能在使用产品的过程中不断反馈关于产品改进的意见和建议……那么，我们如何才能得到用户的前期意见和后期反馈呢？
这个时候我们需要的是数据的支撑，只有数据才能让一切更有说服力（前提是真实、有效的数据）、只有数据才能让我们更清楚地了解到我们想法的可行性……
既然这样，那数据从何而来？这自然少不了市场调研，只有通过对用户的调研才能收集用户最基础的用户数据、从最基础的数据上进行分析，从而了解用户的真实需求。那么，作为产品经理，我们应该如何对市场或用户进行调研呢？调研的方式和方法有哪些？对于调研的数据我们如何进行数据分析呢？数据分析的方法和方式有哪些呢？
一、产品经理为什么要做市场调研？调研的目的是什么？
PS:我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：调研目的、调研对象、需要收集的数据、需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。
1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订MRD；
2、为领导在会议上PK提供论据；
3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源；
4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务；
5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求；
6、找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路；
7、调研到最后，目标越明确，需求确明确，也就会觉得，产品越难做，难以打开市场等；
8、对于全新的产品，调研前PM必须先自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。
二、市场调研的方式方法有哪些？怎样确定调研的维度？
1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖调查；
2、做人物角色分析：设置用户场景、用户角色进行模拟分析；
3、情况推测分析；
4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开（不同的产品从不同的层次来确定调研的维度）
三、如何整理市场调研的数据？
PS:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。
通过市场调研，我们收集了不少的数据，这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理，我们视这些数据为宝贝，我们需要将这些数据进行整理，让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢？
1、将规范的数据按照维度整理、录入，然后进行建模；不规范的数据的话就必须得自己先通过一些定性的处理，让它变得规范，然后再用工具进行分析；
2、封闭性的问题，设置选项归类即可。开放性的问题，建议还是先录下来，然后再头脑风暴整理出有用的东西；
3、定性的，焦点访谈和深访，都可以录音，在事后可以形成访谈记录；焦点访谈的过程中，可以以卡片的形式或者其他的形式让用户做选择题，可以获取少量的有数据性的东西，其他的更多的是观点、方向性的，这个需要在整理访谈记录的时候根据问题来归纳整理；
4、深度访谈的数据整理，我们以前会做头脑风暴，建立很多个用户模型，强行量化这些数据。这个方法比较有效，特别在做人群研究的时候。
四、如何书写市场调研报告？
对整理后的数据，我们最终需要形成书面的市场调研文档报告，以最直观的方式呈现给我们的BOSS，从而获得老板对产品的支持。
1、对市场调研的数据分析后进行的说明总结，用图表或图形的形式最直观呈现；
2、分析用户当前现状，用户对产品的需求点；
4、根据调研的时候的思路，将报告逐一完善，将数据分析的结论图表化，得出自己的结论总结出趋势和规律
五、数据分析的方式方法有哪些？
2、数据分析的主要方法有：
（数据分析方法可以参考：《谁说菜鸟不会数据分析》一书）
PS:数据分析的方法有很多种，在进行数据分析的时候，选择有效的数据分析方法，能达到事半功倍的效果。
六、数据分析报告如何指导产品经理进行产品设计？
1、根据调研结论确定产品核心功能
2、把数据分析的结果加入到整个迭代设计的过程中加速产品的迭代更新
3、评估解决方案的可行性。根据实施的结果再去评估解决方案是否真的可行？是否还需要再改进，依此类推
4、通过数据进行分析，得出用户的行为规律，为产品提供支撑
5、日常的运营分析，及时发现产品问题
6、产品后期设定一系列的运营指标进行运营监控，然后反馈产品迭代（指标主要包括：1、用户的反馈、2、产品的BUG、3、市场的反映、4、产品未来的发展方向、5、点击率、留存率等等）
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》第2节7Pandas分组聚合分组聚合（groupby）顾名思义就是分2步：先分组：根据某列数据的值进行...
数据分析需要学习的内容非常广泛，涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容：数学和统计学...
数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力，以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力：统计...
数据分析师需要学习的课程内容非常广泛，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需...
《Python数据分析极简入门》第2节6Pandas合并连接在pandas中，有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc...
《Python数据分析极简入门》第2节5Pandas数学计算importpandasaspdd=np.array([[81,&n...
数据分析涉及多个方面的学习，包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面：基础知识：数据分析的基本概念...
数据分析适合在多个单位工作，包括但不限于以下领域：金融行业：金融行业对数据分析人才的需求非常大，数据分析师可以从事经...
数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面：数据收集与整理：数据分析师...
数据分析师需要掌握多种技能，以确保能够有效地处理和分析数据，并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能：...
数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色，其职责涵盖了多个方面，包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安...
数据分析师需要具备一系列技能，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能：...
数据分析师需要具备一系列的技能和能力，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要...
需求持续增长-未来数据分析师需求将持续上升，企业对数据驱动决策的依赖加深。-预测到2025年，中国将需要高达220万的数据人...
《Python数据分析极简入门》第2节4Pandas条件查询在pandas中，可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据importpanda...
数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一...
数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能：统计学基础：数据分析师需要...
数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。入门难度：数据分析入门相对...