2.2: 分析数据
- 完成时间： 60-75 分钟
- 前提要求： 模块 2.1（撰写 PRD）、对 CSV 文件和产品指标的基本了解
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📖 概述
模块 2.2 教你完整的产品经理工作流程，用于数据驱动的功能开发：通过数据分析发现问题、在构建前估算业务影响，以及分析实验结果做出发货/终止决策。
关键要点： 永远不要止于顶级指标 - 总是按目标客户分割，检查质量而不是数量，并寻找预测长期成功的领先指标。
🎯 三阶段工作流程
| 阶段 | 目的 | 交付物 |
|---|---|---|
| 发现 | 通过数据发现问题（漏斗 + 调查） | problem-analysis.md，包含定量和定性证据 |
| 影响估算 | 构建 ROI 模型以证明工程投资合理性 | impact-estimate.md 和 roi-scenarios.md，包含 3 个场景 |
| 实验分析 | 超越顶级指标分析 A/B 测试结果 | experiment-readout.md，包含发货/迭代/终止建议 |
💼 Claude Code 数据分析
Claude 能做什么
直接读取 CSV 文件：
读取 activation-funnel-q4.csv 并计算每个步骤的流失率即时处理数千行：
分析 onboarding-experiment-results.csv 中的 8,000 行数据并按公司规模细分激活率构建 ROI 模型：
使用 impact-estimation-framework.md 中的框架构建影响估算模型运行统计分析：
计算对照组和处理组之间的统计显著性，包含 p 值和置信区间交叉引用数据源：
分析 activation-funnel-q4.csv 中的漏斗数据并关联 user-survey-responses.csv 中的用户反馈示例 CSV 结构
漏斗数据 (activation-funnel-q4.csv)：
step,users_entered,users_completed,completion_rate,median_time_to_complete
Signup,10000,10000,1.0,0
First Task Created,10000,7200,0.72,18
First Task Completed,7200,2880,0.40,45
Invite Sent,2880,1440,0.50,24🚀 下一步是什么？
你现在了解了如何分析漏斗和调查数据，使用场景分析构建 ROI 模型，以及超越顶级指标分析 A/B 测试，将 Claude Code 作为你的数据分析伙伴。
模块 2.3： 学习竞争研究和战略分析 - 使用并行代理进行快速竞争研究并应用战略框架。
互动轨道：输入 /start-2-3