在产品开发过程中，数据分析是至关重要的环节，通过数据，可以了解用户需求、评估产品性能、优化用户体验等，以下是一些关键的数据分析指标和分析方法：
1、可信度分析
实验条件可靠性：确保数据的实验条件可靠，包括持续时间长、数据量大以及是否进行了AB测试。
AB测试验证：通过AB测试验证方案的有效性，并注意实验平台的分组均衡性。
2、趋势分析
关键转折点标注：不仅要表示出数据的变化，还要对关键的转折点进行标注，常用分析参数如环比、同比、定基比。
多维度趋势分析：趋势可以基于时间或其他维度进行分析。
3、数据拆分
多维度拆分：按时间、渠道、用户、地区、版本等维度进行数据拆分，有助于归因分析。
分析：关注率上涨时，对比各个入口的变化，深入分析页面或内容的变化。
4、数据对比
合理参考系：孤立数据不能说明问题，需要给出合理的参考系，如大盘数据、同纬度数据、历史数据。
AB实验对比：通过人为设置参考系进行AB实验，找出数据波动的原因。
5、转化漏斗分析
行为路径确认：找到用户的行为路径和数据分析的核心目标，确认流程中的问题部分进行优化。
综合分析方法：结合趋势分析、数据拆分和数据对比进行深入研究。
6、集群分析
相似数据归并：把相似数据进行归并分析，探索事物的普遍规律，常用于搜索领域。
关键词满意度分析：对高PV搜索词的搜索结果进行标注，分析满意度低的原因。
7、数据预估
极限分析法：在理想假设下分析产品方案效果的上下限。
类比法：找到和产品类似模式的其他产品功能的数据，通过假设数据之间的相关性来预估上线后的数据。
8、数据分类
业务属性分类：分为结果型数据和过程型数据，结果型数据如销售额、付费会员数等，过程型数据如流量、转化率等。
时效性分类：根据数据产出的时效划分，如实时报、小时报、日报。
9、三看原则
看现状：监控核心指标的完成情况，包括昨日完成数据和距离目标进度。
看异常：从绝对值和占比等角度发现异常，系统告警也是重要手段。
看差异：通过同比、环比等方式分析增长的差异，找出背后的原因。
在产品开发过程中，还需要关注以下事项：
在进行数据分析时，要确保数据的准确性和完整性。
数据分析不仅仅是技术活，更需要对业务有深入的理解。
数据分析的结果应该能够指导产品的迭代和优化。
定期回顾和更新数据分析的方法和工具，以适应不断变化的市场和技术环境。
通过上述数据分析方法和注意事项，可以帮助产品经理更好地理解用户需求，评估产品性能，优化用户体验，从而推动产品的成功开发和市场表现。
以上内容就是解答有关“产品开发看什么数据”的详细内容了，我相信这篇文章可以为您解决一些疑惑，有任何问题欢迎留言反馈，谢谢阅读。