发布时间：2020-5-26 分类： 行业资讯
一步一步走[摘要]互联网上有很多关于数据分析的文章，但关于数据产品经理的文章很少，所以经常有各个领域的垂直代购源码网站与我沟通，问我如何做数据产品，如何培训人，团队应该如何建立它。所以我从其他人的问题和我自己的答案中结合了自己的成长经历。
一、数据产品工作简介：
1.数据产品经理的概念和范围：
首先，考虑两个问题：
您有什么数据产品？
您认为数据产品经理在做什么？
至少，每当我向数据产品经理介绍自己时，我经常会收到其他人的问题：
我有**的问题，你能帮我看看发生了什么吗？为什么这些数据会变成这样？
我：％¥……％¥@;
好的，我和每个人都读到：数据产品经理不是数据分析师，数据产品经理是产品经理，数据分析是产品经理的核心竞争力之一，产品经理是数据产品经理的核心竞争力之一。
首先，数据产品经理必须了解不同的公司，不同阶段需要哪些数据产品，并且可以生产。这是这个职位的核心要求，也是我系列的重点。
其次，数据产品经理必须具备足够的数据分析能力，因此我将谈谈数据分析的一些基本思想和方法。如果您有数据分析的思想，那么与公司的业务结合起来会更容易。
最后，数据产品经理是一种产品经理，因此它必须具备产品经理的能力：了解用户，需求研究，程序设计，协调技术，测试，设计等，但有很多文章这些在线，所以我只会谈论数据产品更重要的是要注意。
2.数据产品的类型：
在公司中，可以提供数据价值的产品是数据产品;
一般来说，它主要分为以下两种类型：
1.分析产品：通过计算和呈现数据帮助业务分析和制定决策的产品，包括以下类别：
流量分析产品：帮助产品经理进行页面设计，功能改进和版本评估等。
销售分析产品：可以帮助进行运营分析
这两种产品对公司至关重要，对公司所有部门都有很大的帮助：
帮助产品经理进行页面设计，功能改进和修订评估;
帮助操作员进行用户分析，活动分析等;
帮助市场人员进行分析和优化等;
当公司的业务更重要并且有专门的部门负责时，数据分析系统通常是独立的，例如：
供应链分析系统;
客户服务分析系统;
成员分析系统;
2，算法产品：通过计算数据，直接改变页面的逻辑积，成为算法产品;
例如：
个性化推荐;
搜索;
用户肖像;
以编程方式购买广告;
等;
这两个是基于公司的情况，差异不是很明显，并将继续发展。
例如，对供应链的支持可能是销售分析系统中的第一个，即库存分析报告;
后来，通过添加各种补货警告，成本分析和其他报告，它变得非常复杂并成为一个系统。
之后，选择和销售预测都需要强大的算法支持，并成为算法产品。
在许多情况下，我们不是进入BAT，而是垂直领域的领导者Unicorn，这是一个非常好的选择。但是，这些公司一旦出现就不会配备大型数据团队，并且可能没有很好的领导能力。此时，数据产品经理需要不断规划数据产品的未来以协调资源。
因此，数据产品经理不仅要了解每个数据产品，还要了解产品在公司中出现的形式。三个月后，该公司可能会是什么样的数据产品。
这样，您就可以申请技术人员和其他资源。
问题回复：
我今天收到了很多问题，我只能集中精力解决问题。
1.为什么有帖子？
简而言之，该公司拥有数据并希望专业人士能够使数据变得有价值。
商业型公司经过一段时间的快速发展（通常是六个月到一年），通常会出现以下情况：
随着资本方面的认可，领导层将雄心勃勃并实施数据战略。
公司本身也会遇到很多管理问题，希望能够结束广泛的增长和运营方式，转向更精细，更专业，更高效，更具成本控制的增长。
所有部门都根据自己的需要绘制数据，并且会出现口径不统一的情况。例如，一个部门和另一个部门的相同指标有不同的解释。
每个部门的数据需求总是存在泄漏。
因此，此时，您需要有一个理解的人，理清各个部门的需求，总结数据流程，并将数据系统化，否则将是混乱的。
在这种情况下，数据产品经理的要求是：
为了理解分析，它将成为一个传递麦克风。
为了理解数据生成的逻辑，有必要能够为业务模块建立数据指示器系统。否则，出来的东西会很乱，可能无法上线;
另一个案例是大数据团队招募人员。
这通常是一个大数据团队，拥有自己的技术和算法人员，已经取得了一定的成果（例如推荐系统首次推出时，即使团队中没有产品经理，也只有算法工程师，很容易因此，它得到了最高领导者的认可。但是如何使算法更好地服务于公司的业务并产生直接销售结果。这对于算法人员来说很难想到，并且有必要招聘产品经理。
这时，对产品经理的要求是：了解业务，人们正在寻找你实现，也要了解算法，还要了解产品，要求非常高。每个人都认为大数据产品经理更贵，情况就是这样。
2.如何开始：
我招募了不同背景的人，所以我总结了一下：
基本要求：科学和工程背景，性格应该温顺，你必须能够沉沦你的心。数据指标实在太麻烦，对个性的要求非常高。如果是数据分析，计划很多数据，很可能长时间没有结果，所以角色是第一个。
以下是其他要点：
数据分析师诞生了。数据产品最好提供解决方案，而不是说商务人士告诉你他们有什么问题，你可以制作好产品。有商业模式，有很多解决方案，当你看到它们时，你需要看到哪些解决方案。
积累这些计划的大部分过程都需要培训，但谁有时间进行培训，数据分析师的工作本身就是一个思考解决各种问题的过程。有必要找到找出数据问题并报告数据的方法。节目。因此，招聘数据分析师成为产品经理是一种快捷方便的方法。
如果我的团队没有分析经验，我通常会让他做几份分析报告并培训想法。
2，业务人员出生，担任产品经理，一般知道产品经理需要哪些数据，以优化页面;完成市场，操作，知道哪些数据可以提高效果，在此背景下，我们还需要;/P>
3，数据提取器：当每个部门需要数据时，会有一个提取人员，使用sql从数据库中提取数据。我会推荐新生到这种位置。首先，了解公司后端系统与生成数据之间的关系。其次，了解业务情况并了解公司的发展重点。最重要的是他了解每个数据的生成方式。这是其他后台产品经理所没有的优势。开发喜欢这样的人写的prd，无论业务方向如何，至少需求不会改变。
4，算法产品经理，一般我会要求数学硕士学位，快速，经济实惠。
5，事实上，仍然看个人，因为我们现在的团队擅长各个方向，所以如果我觉得一个人有更多的潜力，那么招聘，让他做一次工作，并培养它。
3.其他问题：
流量分析产品：帮助产品经理进行页面设计，功能改进和版本评估等。
销售分析产品：可以帮助进行运营分析
这有什么意义呢？
如果通过生成的数据报告进行预测，则数据分析师的角色将重叠。
以下是答案
分析产品，无论是报告还是页面，都旨在帮助用户查看问题或得出结论。这就是它的帮助意义。换句话说，数据分析师的思维固化为产品逻辑。
例如：每周报告，可能是分析师将所有数据放在一起，查看，分析，然后告诉您在哪里进行更改。
但数据产品以图形方式显示分析师每次使用的数据和思路。作为产品经理，您可以看到出了什么问题。
二、 分析类产品：
1.定义和能力模型：
首先，定义：什么是分析产品。
您可以挖掘数据背后的价值，并帮助用户完成数据显示，即数据产品。
数据产品经理的能力模型如下：
能够分析数据;
理解商业模式的能力;
能够分析和研究需求;
显示数据的能力，可视化的能力;
2.分析数据的能力：
在我年轻的时候，我在团队中处于领先地位。基本上，有什么新产品，我会先发给你。当我做同样的事情时，我把它交给别人并替换它，所以我真的做了很多产品和页面。后来，我总结了分析产品的常规，如下：
首先，我们来谈谈数据分析框架，它基本上适用于公司的许多业务：
这是数据分析师的经典分析过程。首先，收集该部门的一些信息，以帮助制定关键指标。其次，监控指标的质量并找出问题所在。然后，分析影响KPI完成的原因。最后，给出了一个解决方案。
数据产品经理需要做什么？它是在这个框架中总结每个过程，清楚地分类，什么数据，什么指标，如何显示，使用图表或表格，以及每个步骤使用什么图表。然后，综合开发资源，在线时间等，最终确定产品是什么。
让我以淘宝给卖方的产品为例来解释这个过程：这是管理团队和运营团队的日常报告。:
首先，每日监控：他们选择了七个指标：访客人数，页面浏览量，实际支付金额，支付转换率，客户单价，退款金额和服务态度得分;
当我们为每个部门制作产品时，我们需要首先制定核心指标。有很多时候业务部门会提高需求本身，但业务部门只能想到最直接的，而且他们部门的问题可能很严重而且会被遗漏。
考虑部门的价值：
资本方对公司的要求是什么？
哪些指标会影响估值？
哪些指标会影响您目前在该部门分析的估值？
还有哪些其他指标可以为此指标服务？
考虑用户行为：
用户如何访问此页面/此流程？
他做了什么？
采取了哪些措施
从哪个链接丢失？
用户对整个过程最关心的是什么？他的时间？更好的服务？更多选择？
当然，有许多方面需要考虑。
通过这种方式，找到了该部门的核心指标。
对于部门而言，核心指标相对容易找到，并且可以与部门老板合并，以了解他关注的方面。
对于管理层的决策，这是相对困难的。在中国目前的情况下，我们可以更多地了解资本市场的分析逻辑，更多地了解管理层目前的重点。
因为即使管理人员，当他们做生意时，他们通过感受石头过河，他们不断学习。在这个阶段可以学习商业理论，在另一个阶段学习另一种商业理论。因此，必须理解相关的商业理论，以便将报告抽象成报告甚至分析页面。我为此学到了很多东西，巴拉巴拉。
找到问题：情况实现，情况好坏;同比，环比，固定比例;
继续查看此页面，如何在页面设计中使用数据分析方法。
同比：与上周同期相比;
环比：与前一天相比;
固定基本比率：对行业中的所有卖家进行分层，并使用与商店类似的卖家核心数据来比较和了解他们的优势和劣势。
在固定比率，我见过最好，是淘宝的产品。我是代表公司经营一家公司的。实际上，卖方想知道哪些卖家比自己好，而他们的一些核心数据是什么样的数据。我的数据有多大空间？
当然，作为一个平台，你可以做得更好一些：例如，同一个省市的卖家，近似数据是多少。就像我们去山东谈论酒类公司一样，他们实际上非常关注其他山东葡萄酒在线的认可程度。品牌太大，他们的参考意义很小。
当有更多指标和分析方法时，用户在看到页面时会看到大量数据，但他们不知道该看什么。此时，有必要使用一些可视方法来突出关键点。例如，使用红色感叹号标记已下降的指标。
分析原因：在产品设计中，影响指标的原因通常在此页面上列出供用户参考。当然，会有很多影响因素，所以产品经理必须首先收集完整的影响因素，然后挑选出关键和核心因素。
例如，如果一个月初的退货率在某个区域突然增加，则需要收集原因，具体如下：
管理：
当地销售人员刷新订单并在月初退货，以实现上个月的业务目标;
部门工作人员，有些人更有能力，有些人更弱，导致整体数据不佳;
商品：新产品质量不够;
促销：邮资政策和价格政策的变化;
外部原因：
京东大力推动价格下跌;
突然间，货物的替代品爆发了，原来的上级类别下降了;
天气原因：当地有大雨，导致交货速度下降，客户不满意;
广告投放合作方临时变化(可能)
由于这些原因，哪些可以量化？发生的可能性有多大，但是没有可供查看的数据？由于这些原因，在产品设计中，可以向下钻取数据以便于细节; p>
如上图所示，拍摄红色圆圈是页面上原因分析步骤的显示。当您发现产品数据存在问题时，可以输入产品温度计，以查看产品的每个部分（标题，产品页面设计等）出现问题的位置。您还可以输入产品分析并查看流量来源。
