实战：数据分析与 SQL

为什么 PM 要会数据

产品经理用数据做三件事：看现状（发生了什么）、找原因（为什么）、做决策（怎么办）。SQL 是直接从数据库取数的硬技能，大厂 PM 笔试面试必考。

SQL 必会 5 句（附示例）

假设有张用户交易表 orders（字段：user_id, amount, product_type, created_at）。

-- 1. 查某些列
SELECT user_id, amount FROM orders;

-- 2. 过滤
SELECT * FROM orders WHERE product_type = '基金' AND amount > 100;

-- 3. 聚合 + 分组
SELECT product_type, COUNT(*) AS cnt, SUM(amount) AS total
FROM orders
GROUP BY product_type;

-- 4. 排序 + 取前N
SELECT * FROM orders ORDER BY amount DESC LIMIT 10;

-- 5. 联表（用户表 users 关联订单表）
SELECT u.user_id, u.name, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.amount > 1000;

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指标体系：三个必懂概念

• 北极星指标：全公司/产品唯一最重要的指标。理财 App 可能是"客户资产规模 AUM"或"月活用户数"。
• 漏斗分析：用户从"进入 → 开通 → 首次交易 → 复投"每一步的转化率，找流失最大的那一步。
• 留存：次日/7日/30日留存，衡量产品是否留得住人。

金融向指标（你区别于普通 PM 的地方）

• 逾期率：逾期客户数 / 应还客户数（通常看 M1、M3+ 逾期率）。
• 不良率：不良贷款余额 / 总贷款余额。
• vintage 分析：同一批放款客户，随时间的逾期走势（看资产质量是否恶化）。
• IRR / APR：内部收益率 / 年化利率，算资金收益与合规利率。

一个完整的小分析示例

题目：某理财 App 想提升"基金定投开通率"，你先看数据找问题。

1. 看漏斗：进入定投页 10000 → 点击"创建计划" 2000 → 提交成功 1200 → 开通率 12%。
2. 找原因：流失最大在"点击创建 → 提交成功"（2000→1200，流失 40%），怀疑是"选基金/填金额"步骤太复杂。
3. 验证：拉提交失败原因分布，发现 60% 用户卡在"风险测评不匹配"。
4. 决策：优化风险测评流程（前置 + 简化），预期开通率提升到 20%。

常见坑

• 只报数字不报结论（"转化率 12%"没用，要说"12% 偏低，瓶颈在 X 步骤"）。
• 指标定义不清（"活跃"到底指什么口径）。
• 相关当因果（看到相关性就下结论）。

练习

• [ ] 完成 sqlzoo SELECT 0–5 节。
• [ ] 用上面的 SQL 五句，在牛客网刷 20 道题。
• [ ] 写一份 1 页的《XX App 定投开通率分析》小报告。