产品经理如何有效避开数据分析常见的坑？

对产品经理来说，以各项指标为对象展开数据分析，并做出对应应对策略是家常便饭的一件事。不过，在数据分析的时候，我们总会遇到数据异常或者数据对不上的问题，而本文就分享了如何从源头规避这些坑的方法。

做数据统计和分析，是一项严密和逻辑性很强的工作。如果平时不多加注意，就会出现一些不好解释的问题。

比如发现报表数据对不上或者有些数据涨跌的原因无从解释，这时不仅需要耗费很多精力去排查，还有可能会误导我们后续的迭代，作出一些不正确的决策。

下面我就重点讲讲，怎么从源头来有效规避这些坑。

01 数据埋点的坑：埋点不全面和上报逻辑不一致 1. 数据埋点不全面、范围错误或上报逻辑不准确

（1）数据埋点不全面

就是有遗漏的埋点，这个可能直接导致重要的数据没有办法采集，是需要尽快排查并完成补救的，否则会对数据分析影响较大。

埋点不全通常包括两方面：

1）点位缺失

比如某个页面、某个按钮的点击位没有加等，这个会造成数据缺失，必须重新打点才能补救；

2）参数遗漏

比如少加一个渠道的参数，这个只是对数据的对维度分析有影响；

（2）取数据范围错误

比如统计活动页面的发帖，如果无法区分内容是来自活动页面那就没法做后续的分析。

（3）上报逻辑不准确或不一致

比如发布按钮是点击就上报，还是发布成功时再计数？点赞是生效才计算，还是只要点击都算？这些上报逻辑的确定对后续的数据分析有很大影响，一旦不一致就会出现数据对不上的问题。

2. 如何规避埋点问题，确保打点完整和上报统一

这块需要建立完整的埋点实施流程和打点模版。

（1）确立埋点实施的流程和规范化操作

在产品需求方案完成后必须开始设计埋点方案，而不能拖到开发阶段，具体流程和事项包括：

明确当前版本的核心数据指标，做好指标定义，并梳理对应的核心页面和功能点；

埋点事件设计，明确事件类型（访问、曝光、点击），事件点位以及细分维度（来源、用户设备）等；

前端或服务端打点拉通和实施，确定相应规范；

测试排查机制和上线验证；

数据埋点流程

（2）建立打点模板，做好聚类、参数命名和规则定义等

进行具体的埋点设计，需要建立项目匹配的埋点模板，做好规范化管理。

数据埋点模板

02 建报表的坑：数据统计口径错误或者不一致 1. 数据统计口径不一致通常表现为：数据来源不一致、数据指标定义和公式拆解不准确

1）首先，口径不一致最普遍的坑，就是取数据的来源不一致

这点很好理解，通常我们建报表都要和BI同学沟通数据是从哪里取，是从前端的打点取还是服务端的表里取。如果前期没有明确出来，后面很可能造成数据上来源不一致的问题。

比如社区的发帖数据，发帖UV和发帖率，如果取前端数据可能会不准确，而服务端更精准一些。

如果现有报表存在不一致，需要立即修改。

2）其次，是数据指标定义不对

比如内容社区，拿对内容生产这个指标的定义来说，是否应该包含评论内容必须明确好。不能说内容生产包含评论，互动指标里也有评论，那就有点自欺欺人了。

比如对业务新用户的定义，很多非app的业务很难以注册和激活app来定义新用户的，这个时候就需要明确的定义，是从来没有使用过，还是某个时期内，如一年内新访问业务的用户；

再比如流失用户，我们通常定义可能是1个月甚至更短时间没有启动app就算了，但是对于低频的应用，或者像教育类app存在寒暑假，你很难这么去定义；

3）还有可能，是数据指标公式拆解不对

比如人均发帖究竟应该是发帖量比上整体的UV还是应该比上发帖UV？如果你比上前者你就发现人均发帖量很小，你就会很困惑，困惑就是因为我们的公式错了。我们其实要的是发帖这些人，平均会发多少条。

通常我们的数据指标公式，比如：

访问渗透率=当前页面的访问UV/上一页面的访问UV；

点击渗透率=当前位置的点击UV/当前页面的访问UV；

参与率=活动参与的UV/当前页面的访问UV；

人均访问=访问PV/访问UV

人均发布=发布PV/发布UV

2. 如何规避？确定数据来源，明确数据指标的定义以及换算公式

针对数据统计口径容易出现的问题，我的解法是：

1）在前期建报表需求的时候，一定要梳理好指标项，并对指标做好明确的定义，明确数据来源，和对应的换算公式。

2）建数据报表前期一定做好统计口径的沟通，明确哪一部分的数据从哪里取？是取前端的打点还是取服务端的数据；