一、确定分析的指标

在利用数据统计分析金融产品的运作效果之前，首先需要确定需要分析的指标。一般而言，金融产品的运作效果可以从以下几个方面进行分析：

1.产品销售量：通过分析产品的销售量，可以了解产品的市场反响和受欢迎程度。

2.产品收益率：通过分析产品的收益率，可以了解产品的盈利能力和回报水平。

3.产品风险：通过分析产品的风险，可以了解产品的风险水平和风险控制能力。

4.客户投诉率：通过分析客户投诉率，可以了解产品的服务质量和客户满意度。

以上指标是分析金融产品运作效果的基本指标，也是制定改进策略的重要参考。

二、收集和整理数据

收集和整理数据是进行数据统计分析的基础。为了进行准确的数据分析，金融从业人员需要在数据收集和整理方面做好以下工作：

1.确定数据来源：包括金融公司内部数据和外部数据来源，例如市场数据、行业数据等。

2.收集数据：例如通过问卷调查、访谈等方式收集客户反馈数据，通过统计部门收集公司内部数据等。

3.整理数据：对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、数据归纳、数据分类等。整理数据的目的是为了使数据更易于分析和理解。

三、进行数据统计分析

在确定分析的指标和收集整理数据之后，金融从业人员需要进行数据统计分析。以下是一些常见的数据统计方法和技术：

1.描述性统计分析：描述性统计分析是指对数据的基本特征进行分析，例如数据的平均数、中位数、众数、方差等。

2.假设检验：假设检验是指在给定样本下对总体参数的假设进行检验。通过假设检验可以确定某个参数是否具有统计学显著性，从而对决策提供支持。

3.回归分析：回归分析是指利用多个变量之间的关系来预测或解释因变量的值。通过回归分析可以确定各个自变量对因变量的影响程度，以及各个自变量之间的相互影响程度。

4.时间序列分析：时间序列分析是指对时间序列数据进行分析和预测。通过时间序列分析可以了解时间序列数据的趋势、季节性变化、周期性变化等，从而对未来的发展趋势进行预测。

以上是金融行业常见的数据统计方法和技术，不同的方法和技术适用于不同的数据分析需求。

四、解读数据分析结果

进行数据统计分析之后，金融从业人员需要对数据分析结果进行解读和归纳，以便制定相应的改进策略和方案。以下是一些解读数据分析结果的技巧：

1.比较分析：将不同的数据进行比较，以便发现问题和优势。例如，将产品销售量与市场竞争者进行比较，以便发现市场占有率和产品优势。

2.趋势分析：通过分析数据的趋势和发展历程，以便发现问题和未来发展方向。例如，通过时间序列分析来预测未来市场需求和趋势。

3.异常值分析：发现数据中的异常值，以便检查数据是否存在错误或潜在问题。例如，如果一项指标明显偏离其他数据，那么就需要对其进行进一步调查和分析。

以上是一些解读数据分析结果的技巧，金融从业人员需要结合实际情况和分析需求，采用不同的技巧来解读数据分析结果。

通过上述步骤，金融从业人员可以对金融产品的运作效果有一个全面的了解，包括市场反响、盈利能力、风险水平、服务质量和客户满意度等，从而制定相应的改进策略和方案，提高产品的运作效果和市场竞争力。