數據分析的作用有哪些

數據分析的作用有：1、評估產品機會；2、分析解決問題；3、使分析工作進行的更有條理；4、支持運營活動；5、預測優化產品；6、可以使分析的結果更加準確。

數據分析的作用有哪些

1、評估產品機會

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品機會評估對后期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決定了一個產品的未來和核心理念。

2、分析解決問題

產品出現不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想象臆造問題，必須尊重客觀現實。那么只有通過必要的數據試驗才能追溯到問題源頭，進而制定合理的解決方案，徹底解決問題。

3、使分析工作進行的更有條理

龐大的數據庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那么多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利于工作人員記住，更益于工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。

4、支持運營活動

產品功能上線后效果怎么樣?A方案和B方案哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個“標準”的問題。評判一個問題的好壞，最可靠的恐怕就是數據了。以前我就說過“人是不可靠的，人們總是愿意相信自己想看見的東西。”只有給出真實、可靠、客觀的事實——數據，才能對具體的活動作出最真實的評判。

5、預測優化產品

數據分析的結果不僅可以反應出以往產品的狀態，即所謂的后見性數據;也可以給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。后見性和先見性的數據都可以付諸行動，區別只是先見性數據能預測未來發生什么，縮短迭代周期，精益求精。

6、可以使分析的結果更加準確

當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析后無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的準確無誤。