項目經理的工作就是對項目進行統籌規劃,然后做出合理的安排,而做出準確的決策的前提條件就是對項目各數據有充分了解與分析,那么如何提升項目數據分析能力,下面跟著小編一起來了解一下吧。
需求來源于業務，業務產生數據，只有對自己負責的項目業務了然于心才能更好的開啟數據分析工作。對業務熟悉也是開展數據分析的前提條件，只有了解業務，才能確定需求。
了解業務可以通過垂直門戶了解，也可以通過行業的報告進行了解。同時也應該知道業務問題的定義、甲方的職責和義務、乙方的職責和義務、項目的里程碑和驗收標準、項目交付物等具體的內容。
招數2：打牢基礎，數據分析基礎知識要掌握
企業在做數據分析會用到算法模型，因為業務方希望先對基于數據進行商業洞察，設計商業策略，快速落地與迭代。當商業模型很大的時候，就要開始構建自己實際業務算法模型，考慮更多維度，更多指標來判斷與發現商業機會點，管理和優化項目。所以這就要求項目經理要掌握和了解常用算法，據商業數據分析師的國際要求，數據分析師需要掌握至少50個算法模型以及數據分析具體流程。
招數3：數據敏感，提升解讀能力
對數據保持敏感度，可以幫助PM從龐大的業務數據中找到關鍵數據。很多時候，項目經理是從數據指標的構建來調優模型，找準關鍵數據能夠有效提升模型優化效率。
另外，模型體現的是人對業務的思考的結構化沉淀。除了提升數據敏感度外，還要提高數據解讀能力。這就需要整理系統和數據列表，數據探索中在不理解的時候一定要追本溯源，對數據的探索需要對數據來源、設備信息、位置數據進行了解。
招數4：找準指標，構建合理模型
數據探索的基礎上，項目經理要形成對數采集、抽取需求，數據抽取建議以寬表為基礎進行多次迭代，把各方數據統一融合到一個或者幾個寬表中，同時寬表要能體現業務指標，指標體系通常圍繞業務的KPI來進行構建和拆解。
構建模型的時候，要明確要使用哪些數據指標，明確每個數據指標的定義，之后可以在數據庫中清洗相應的數據指標。有時候也會對進入算法的數據指標進行相應的預處理，例如：歸一化處理，相關性分析，刪除一些高相關性變量；對缺失的數據記錄進行處理等。
招數5：工具，做好數據呈現
提取數據后，數據的處理方式根據數據量、業務場景會有不同的方式，不同的數據體量需要用不同的工具進行分析，比如少量數據（小于10w），可以直接使用Excel進行。中等數據（小于100w），可以使用mysql數據庫進行相關的處理計算。大量數據，可以使用python進行文本處理。考慮到大多的項目經理無代碼基礎，使用直接使用datahoop智能分析平臺，直接拖拽式，一分鐘上手分析項目。
好的數據分析在解決客戶業務問題的同時還應該讓客戶有一個好的體驗，數據呈現就需要重視報告、規則、模型、流程以及數據接口。數據呈現就像是射門前的臨門一腳，必不可少，務必重視！
以上的內容就是項目經理快速上手的學習重點，只有熟知和掌握這些內容才能夠快速提升數據分析技能，從而提高自己的項目管理質量。項目經理在學習數據分析的時候一定要注重數據分析思維的培養，數據分析方法論的積累，然后通過實際分析案例不斷發現自己的不足和優勢，從而完善自己的數據分析知識體系。
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