数据产品经理：实战进阶

数据产品经理：实战进阶

第1章　全面认识数据产品经理

数据产品是一种降低用户使用数据的门槛，并发挥或提高数据价值的产品类型，与之对应的有用户产品和商家产品等。负责设计、维护和优化数据产品的人，我们称其为“数据产品经理”。

一个完整的数据产品通常由采集清洗、计算管理、分析展示和挖掘应用四个部分组成。

根据产品的使用对象，我们可以将数据产品分为三大类：用户数据产品、商用数据产品和企业数据产品。

我们一般采用准确性、及时性、全面性、易用性四个维度来评估数据产品，排列的顺序也是其重要性的体现。

用户数据产品

用户数据产品细分为指数型、统计型和生活型。

商用数据产品

这类产品的特点是集合了数据清洗（不包括采集）到数据展示、数据挖掘等近乎全链条流程，数据工作者可通过该类平台一站式解决所有问题。

企业数据产品

企业数据产品，由企业自建自用，主要目的是降低员工使用数据的门槛，辅助人员作出决策和提高业务效率。

首先，企业数据产品承接了来源众多的业务需求，在抽象和管理上难度较大，很容易产生冗余浪费，历史依赖混杂不清，整个BI平台变成数据的垃圾场、泥沼地。其次，数据开发工作长期来看是个细活、脏活、累活，要想长期保证数据安全、质量和规范，需要设计各种机制进行监测，并不断优化。最后，在发挥企业数据资产价值的路上，我们还需要不断丰富场景，设计与开发符合业务场景的数据产品。

数据专业能力

数据专业能力的核心部分是数据产品设计能力、数据分析能力，如果还有余力，可以再多了解大数据技术架构及数据挖掘算法等方面的基础知识。

数据仓库是为了提高数据分析效率的产物，其权威定义是“一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合”。它用于支持企业或组织的决策分析处理。通过设定业务主题域，将数据库表分为明细层、聚合层、应用层和维度表等来实现对其分层管理。

数据产品包括采集清洗、存储管理、展示分析、挖掘应用四个环节

第2章　数据分析方法论

数据分析的基础流程

1.发现问题

2.定位问题

3.分析问题

4.提出有价值的数据结论

有价值的数据结论

正常来说，有用的结论就有两种：增加收益和减少损失（下文用“增减思路”替代）。如果一个数据不能帮助你得到上述结论中的任何一个，说明这个数据价值不够大，不应放在你输出的结论中。

假设业务目标为增加收入。如何得到数据结论呢？

数据分析基础方法

全链路分析

全链路分析的步骤如下：1）梳理链路关键节点，确定每个节点指标；2）进行节点洞察，分析每个节点的数据，查看问题点和增长点。

组成因子分解

影响因子拆解

枚举法：

第3章  产品路线图

制定产品战略目标-收集并整理需求-确定优先级-规划路线图

制定产品战略目标

产品愿景-产品目标（为了达到产品愿景，所需要达到的一个或多个目标）：用户满意度；产品指标；业务指标；技术改进；推广新服务-产品路线图-产品迭代计划与任务

收集并整理需求

用户/客户反馈

竞品分析

销售人员和客户服务人员

行业分析

头脑风暴

数据反馈：行为数据，用户信息数据，交易及日志数据

确定优先级

价值与复杂度模型：商业价值，复杂度/投入成本

加权评分：

KANO模型

SWOT分析

四象限分析法

规划路线图

产品路线图包括版本目标、核心需求、时间周期、里程碑

第4章  数据埋点体系

数据产生价值的前提是数据源可信任，而埋点的意义就是解决数据源可靠性的问题

类型：

WEB埋点  WEB埋点主要是通过在页面中注入一段JS代码，然后对收集的数据进行上报的技术   主要关注的是各种指标和漏斗分析法   漏斗分析法主要是指有递进关系的页面之间用户的流失率

APP埋点   通过在代码中加入特俗的代码或者引入一个SDK，对APP中的信息进行收集的一种技术

接口埋点 通过日志系统存储

目标收集

用户信息     目标及事件  

任何有交互的元素都是需要考虑是否进行埋点

字典管理

埋点管理平台

埋点可视化管理模块

埋点状态监控模块

埋点测试模块

埋点技术

javascript 埋点

app埋点：有埋点技术   无埋点技术

第5章  数据中台

中台是一种企业战略   数据中台战略是在企业的全域范围内，已业务为目标的数据价值最大化，而中台战略就是企业的资源价值最大化。

中台是技术与业务的综合体

中台不是因为技术而起，也不是去解决技术问题。中台因业务而起，也因业务而定。

数据中台的产品形态

统一指标平台

统一标签平台

可视化报表平台

智慧营销平台

数据中台的产品思维

如何搭建数据中台？

定战略-改组织-深业务-做统一享服务

第6章 数据指标体系

数据指标的类型

数据指标体系建设的方法与步骤

方法：

北极星指标

会指引我们根据业务构建指标体系的方向，告诉我们什么是最重要且最能反映业务的指标。

海盗—AARRR模型

前年等一回—GSM模型

第7章  A/B测试系统搭建

A/B测试场景

界面实验

功能试验

人群试验

算法试验

A/B测试流程

A/B测试系统设计

试验管理

分流模块

业务接入

数据采集

结果分析

第8章   数据管理

主数据管理

元数据管理

第9章  数据服务