你对数据产品有清晰的认识吗？你知道数据产品经理要做的是什么吗？无论你是对数据产品一无所知的菜鸟，还是已经入行多年的数据产品经理，相信这篇文章都会带给你一些新的启示与思考。（本文来自产品经理社区 PMCAFF的投稿）
善其事，关键在于搞明白产品经理相关的工作内容，针对工作，合理有效的利用软件，才能达到事半功倍的效果。
用户可能会说谎，但是数据不会说谎！ 近几年来，人们越来越认识到数据的重要性，越来越多公司推从数据驱动产品、数据驱动运营，而不是单纯靠个人经验主观判断。 产品经理和运营也要不断地学习数据分析方法，获取自
在当今移动互联网创业环境里，好的创业项目在半年至一年时间里应该可以拿到A轮了。既然你是一个创业公司，要么快速“干”起来，要么赶紧去“死”，半死不活的运行着浪费公司所有人的时间，毕竟时间是创业最大的敌人
找我沟通过的，想转行做数据产品经理的同学中， 数据分析师 是占比很高的一个群体。数量上仅次于 C端产品经理 。 相比其他职位， 数据分析师在基础知识和能力方面比较有优势 ， 与数据产品经理的工作内容重合度很高 ，所以还是比较容易转到数据产品经理领域的。不过呢，毕竟数据分析师与数据产品经理的工作性质还是有点区别的，所以也才有了这次沟通的内容。 来沟通的同学，简单说一下他的工作背景：目前在已在初创型公司工作，公司的主营业务是一个SaaS平台，而这位同学做的是数据分析工作，之前还做过数据运营和部分增长运营工作。他
导读：数据对于产品的发展起着决定性的指导作用，那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢？
大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
数据分析逻辑是整个人力资源数据分析过程中最核心的一个环节。我们在学习数据分析的过程中，一些软性的技能我们可以通过线上学习或者跟随老师的操作，反复的操作就可以学会，比如EXCEL的技能，这些都是数据技能类的知识。但是思维的养成和改变确实最难的，数据分析的思维需要你在真实的工作场景中，通过真实的案例的学习，积累数据分析的经验，养成数据分析的思维。所以数据分析的思维是不断学习积累的过程。
导读：大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。那么，产品经理到底该关注哪些数据呢？小产品如何运用A/B测试？产品经理该如何学习数据分析呢？ 本文根据GrowingIO创始人&CEO张溪梦与产品经理在线交流问题整理编辑，希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。 如何获取数据，获取什么样的数据？ Q1：一个电商平台，应该着重关注什么数据，怎样设计数据后台？ A1：电商数据的核心指标一般有：GMV，Transations（
想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？ 我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系：道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 「术」
最近在产品经理的社区看到好几个提问，“数据产品经理的职责是什么，需要哪些技能”，“招聘网站看到数据产品的薪资待遇普遍较高，该如何转型?”，也看到不少回复，例如：“根据业务抽象用户画像，建设标签体系“，
本文摘自《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》一书！ 作者介绍 @阿北 一名数据分析师，长期主义者，专注于个人成长； 期望花时间做一些有意思、有价值的事情； 《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》作者； “数据人创作组联盟”成员。 做好业务分析的重点在于数据分析师要有良好的专业素养：一方面要有过硬的专业技能、了解业务；另一方面要能够通过合作和协调，让分析策略可以落地并正向影响业务。 这些内容在《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》一书中都会有介绍，本篇文章主要先带大家了解业
百度百科对数据产品经理的定义：数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式，本质是发挥数据价值的工具。数据产品经理，则是实现这一工具，用数据产品去满足特定数据使用需求的一个职业。
导读：数据产品经理入门方向如何选择，职业路径如何规划？本文主要结合自身8年数据产品工作经历，为想入行做数据产品的毕业生或想转型做数据产品的业务PM、开发人员提供参考建议。
数据是数据产品的核心，也可以称之为是数据产品的原材料。数据产品相比C端或其他B端数据产品而言，除了页面功能需求及非功能需求外，数据需求是数据产品需求文档的核心构成要素之一。写好数据需求文档，是数据产品经理必备的基本功。不要因为一个数据需求就在评审会上被开发Diss需求不清晰。那么怎样才能写好一份数据需求文档呢？
近年来，随着大数据、人工智能、精细化运营的不断被重视，各大公司对于数据的处理和分析应用，越来越普及。
导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。
当你负责一个产品，不管是从0-1的无中生有，还是站在前人的肩膀上对现有产品进行迭代，都需要有一个好坏的判断标准，这样才能让这个产品走的更远。同样，对于一个数据决策分析类的产品或者利用Tableau等BI工具搭建了一个Dashboard页面，你知道该怎么判断它到底做的是好还是坏呢？只有了解这些，才能够更好地规划和设计一个数据决策分析产品。
UI 设计工作，包括 APP 设计、网页设计、小程序设计等方面。而一个产品完整的 UI 设计流程，是指拿到一个新的项目需求后，从设计思考开始，产品前期分析，设计产品，设计评审，用户测试，直至产品上线。
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。 那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。 数据分析体系：道、术、器 “道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 “术
近些年，随着互联网的迅猛发展，互联网产品经理越来越成为互联网从业者的首要选择。从百度指数来看，近几年产品经理热度不断上升，职业热度也在不断上涨。那么问题来了，确认过眼神后，你是互联网产品经理圈需要的那个人吗？想入坑互联网产品经理，该如何从零做起？这篇文章，以小编个人经验，来帮你揭开那一层层神秘的互联网产品经理面纱。
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。 下面一张图，是本文的精华概括，后面一一展开与大家探讨。 ◆ ◆ ◆ 数据基础平台 基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。 很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报
作者 CDA编译团队 如何看待数据分析师这项职业？ CDA记者：如今， 数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平普遍很高。很多人也因为高薪，纷纷向数据分析师发展。您如何看待这种现象？ 刘鹏元：首先，对求职者来说，工资导向是很正常的市场规律，前提是你要具备相应的技能和能力。其次，对企业来说，正是因为“大数据时代”给其带来了新的挑战和机会，“数据分析师”、“数据科学家”这样的岗位，才在企业内部变得愈加重要了。 数据小白生存之道 CDA记者：对于行业小白来说，想要成为专业的数据分析师，需要具备怎样的技能？ 刘
去年系统受训过产品经理的内容，并取得NPDP产品经理资格认证，实际工作中也有幸从数据分析师转岗到数据产品经理，因此斗胆结合自己的认知来谈谈对于数据产品经理的理解，仅供参考。
数据猿导读 最近十来年，国内互联网企业取得了飞速的发展，除了自身实力以外，很大程度上是时代红利推波助澜的作用。人口红利、流量红利和资本红利，这三大红利催生了中国独有的增长模式，『买』 的模式：买流量、
作者：兰军 迅雷产品总监，原腾讯、YY语音高级产品经理。“在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。” 推荐关注兰军公众号：BLUES【公众号ID：bluemidou】 本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
其实销售并不是大家想的那样，在路边向陌生人推销东西，互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析，进行用户画像，从而有针对性的拜访，很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
上一篇文章主要讲了数据产品经理的能力维度，想要做数据产品经理或提升个人技能时，只要针对各个维度项有的放矢的刻意训练提升就可以了。经常有同学会问，用什么方法训练和提升呢，可以帮忙推荐一些数据产品经理的相关书籍吗。
数据产品经理的岗位细分中，工具型数据产品是一个偏底层的，离业务相对较远的一个细分领域，比如大数据开发平台、数据资产管理与治理、自助BI和可视化分析产品等方向，都可以归属为工具型产品经理，其本质都是通过系统工具的建设，来降低数据加工、数据管理以及数据分析应用过程的人力与时间成本，提升各个环节的效率。
做好业务分析的重点在于数据分析师要有良好的专业素养：一方面要有过硬的专业技能、了解业务；另一方面要能够通过合作和协调，让分析策略可以落地并正向影响业务。这篇文章将从数据认知开始，给大家讲讲数据分析和指标体系建设。
年终将至，马上都要忙着年终总结、新年规划了。要管理技术团队的老板，汇报数据产品团队的工作，最近一直在思考，数据产品经理存在的意义究竟是什么，如果没有想清楚，说不定老板会觉得，数据产品经理可有可无。甚至可能像张小龙曾经在一次直播中说过的，让认为“数据产品经理就是个笑话”。
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
本文作者 李鑫 于中国科学技术大学获计算机科学博士学位，悉尼科技大学访问学者，大数据分析与应用安徽省重点实验室研究员，中国互联网协会青年专家。现任科大讯飞研究院研究主管，先后负责大数据与人工智能技术在教育、脑科学等领域落地的业务，在国际知名学术会议与期刊发表论文近30篇。 无论是处变不惊的数据思维，还是波澜壮阔的数据应用，最终都得回到真实的都市丛林，变身为“数据科学家”。 下一站：数据科学家 数据科学家是大数据时代最为热门的职业。对于从事数据科学的人来说，各个公司也给出了他们的要求。 IBM认为数据科学
最近逃离学校在某大数据公司实习，虽然我不认为大数据像现在很多人说的那么邪乎，但是我认为互联网时代所带来的大量数据是很有价值的。所以便在这个公司做实习生，已经一个多星期了，都是做一些简单的搜索，排序，去重的活。excel就完全搞定了。每天需要找的东西毫无技术含量，却挺耗费时间。不知道这是不是实习的融入期。大三就逃离学校，冒的风险也挺大的。我该学点什么，做点什么准备才能让未来走的更快。毕业目标，在北上广年薪10w+这个目标容易实现么，需要具备什么样的素质。 Excel2013目前可以支持104
注：本文的主要内容是在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。
对于管控一条线或掌握一个模块的产品经理，一旦你提的需求并不准确，做的调研不够全面，对竞品功能研究不够透彻 ，在产品的更新迭代中没有足够数据去支撑决策，最后产品功能上线效果不理想......上面的任何一点，都可能成为产品经理承担责任的理由，最终的结果可能就是这样：
首先产品经理应不应该学习代码？不同的产品经理持有不同的观点。编程能力在产品经理的工作中是一个非必要的基本功，但会使用编程能力会给我们自己的工作带来加分项。因此在有空闲时间时可以学习代码作为自己的一个加分项，或者学习技术架构里面的逻辑。
产品经理，你对用户的需求了解多少呢?你知道用户想要什么样的产品吗?你想知道用户将会如何看待你的产品吗?你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗? 是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前，得到用
数据驱动决策，是数据发挥其价值的基本形式。所谓的数据化管理、数字化转型第一步就是一切用数据说话。在这一过程中，数据可视化类的产品的核心目标就是以产品化的形式，降低数据使用者数据获取的成本，提升数据分析、助力决策的效率，让人人都可接触数据，人人都是数据分析师成为可能。对于数据产品经理从业者来说，数据可视化是一项必备的基础技能，也是相对更容易入行的一个方向。当你拿到一个数据可视化产品的需求时，该如何着手去做呢，这里有一套通用的逻辑，可以帮助你更快速的上手构建一个可视化产品。
作为一名 B 端产品经理，一直致力于研究企业内部效率工具的实施与搭建，热衷于使用以数据指标为引擎的各类增长方法。应该说，平时我的工作方法与数据产品经理非常接近，今天看到这道题，忍不住顺手答一下，很多想法不太成熟，还请数据大佬们轻拍。
不知不觉，十月份已经过去了，传说中的金九银十招聘季也应该随之结束了，不知道有换工作打算的朋友有没有找到理想的下家，反正我没有
网上有个故事很有趣，说3个人去投宿,一晚30元.三个人每人掏了10元凑够30元交给了老板. 後来老板说今天优惠只要25元就够了,拿出5元命令服务生退还给他们, 服务生偷偷藏起了2元, 然后,把剩下的3元钱分给了那三个人,每人分到1元.这样,一开始每人掏了10元,现在又退回1元,也就是10-1=9,每人只花了9元钱, 3个人每人9元,3 X 9 = 27元 + 服务生藏起的2元=29元，还有一元钱去了哪里？ 猛地一看，合情合理，并且陷入思维陷阱。可仔细一琢磨，发现了问题，最大的问题是逻辑混乱和偷换概念。服务生
导读：只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，本文为你一一道来数据分析岗的功能目的，以及组建方式，干货满满，诚意推荐！ 数据分析行业现在大热，只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队，在什么时机组建？又以何种方式组建？本文为你一一道来。干货满满，诚意推荐！ 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly
刚做完给新入职的产品新人关于数据分析的培训，培训的内容主要是一些分析工具的使用上，目的是为了让这些新人能够尽快的开始看一些产品相关的数据。 回忆起这些年自己的工作经历，始终在数据路线上游走。第一份工作是Business Objects的产品研发，Business Objects是一款BI前端分析工具。作为BI分析工具的研发人员，其实是不需要懂得什么BI应用方面的东西的。接着，做了Business Objects的实施顾问，这个逐渐开始接触到一些用户实际的数据需求，但仍然是停留在工具如何使用的层面给与客户支持
导读：“我有一次去重庆，真的遛死我了。当时我在山脚下叫车，接单的车实线距离显示只有一点几千米，预估时长只有2分钟，但实际十五六分钟才到达了我的位置，我非常抓狂。”
导读：只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，本文为你一一道来数据分析岗的功能目的，以及组建方式，干货满满，诚意推荐！ 数据分析行业现在大热，只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队，在什么时机组建？又以何种方式组建？本文为你一一道来。干货满满，诚意推荐！ 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly 以
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