其實，是需要的。產品經理應該具有資料分析能力，這是必備技能。

當然，產品經理不需要對資料進行特別深入的分析，只需要做到基本的分析就夠了。

那麼到底應該到什麼程度呢？

比如說：

你應該知道你的產品有多少人用，這些人每天大概用幾次，堅持用了多久。有沒有可能會有更多人用等等。

你還應該知道，你的產品的某個功能有多少人用。如果用的人多，就說明功能好用。如果用的人少，那就是功能不好用，或者使用者找不到這功能，埋得太深。

你還應該可以透過現在的資料，推測出未來三個月的使用者行為。

這些都是你必須知道的。

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還有你不用知道的。

比如你的產品資料，是不是符合正態分佈，還是散點分佈。

你的產品資料的偏差和方差大不大等等。

這些問題，是專業的資料分析師做的。

明白了吧？

作為一名IT行業的從業者，同時大資料也是我的主要研究方向之一，所以我來回答一下這個問題。

首先，資料分析對於產品經理崗位來說是比較重要的，產品經理雖然不一定需要自己做資料分析，但是具備一定的資料分析能力會在一定程度上方便產品的設計。目前產品經理崗位也在逐漸向技術方向傾斜，產品經理比較常見的技術能力要求包括互動設計能力和資料分析能力。

產品經理是產品的第一責任人，通常負責產品的功能設計、使用者定位、市場定位、行業定位、發展規劃、生態設計等等，所以產品經理一方面需要具備較強的行業認知能力，另一方面也需要了解目前的技術邊界以及技術發展趨勢，同時產品經理需要具備較強的方案設計能力。互動設計是方案設計能力的一個基本要求，而資料分析則是進行產品設計、產品定位的重要參考。所以，產品經理通常對於資料分析比較敏感。

在當前的大資料時代，資料能夠呈現的價值邊界在逐漸拓展，因此資料分析的意義也在不斷提升，資料分析對於產品設計具有越來越重要的參考價值。產品設計通常對於三方面資料比較敏感，其一是目標使用者的使用習慣；其二是目標使用者的市場規模成長情況；其三是目標使用者的需求發展趨勢。透過對這些資料的分析，往往更容易設計出符合使用者心理預期的產品。

產品經理崗位對於資料分析的技術要求並不高，通常能夠進行結構化資料分析就可以了，結構化資料分析比較常見的工具包括Excel、BI工具等，雖然透過工具進行資料分析在難度上並不高，但是資料分析需要具備一定的數學基礎和統計學基礎。