第一篇：數據分析對產品經理的重要性

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數據分析對產品經理的重要性

不會數據分析的產品經理不是一個好的產品汪，萊茵教育表示，數據分析是產品經理吃飯必備的工作，大量的磚家也很樂于在各種社區(qū)和公眾號分享他們的數據思維和數據分析方法論。今天我們就探討一下怎么去處理數據分析的后事，數據分析完成之后如何去優(yōu)化產品迭代。

1、數據的定義很重要

數據是神奇的，同樣的數據，從不同的維度，甚至不同的人眼里，都會看不到不一樣的東西，百分數“123%”,經濟學家可能認為這是本季度GDP的增速，程序猿會把它當成字符編碼。

因此產品經理首先自己得做到經由自己的數據定義是準確無誤的，不管是自己接到的來自團隊、老板的數據需求，還是通過自己分析輸出的數據指標定義都必須說明清楚，不存在歧義，這樣不僅可以減少對其他小伙伴解釋說明的時間，也會避免數據在傳播的過程中失真的問題，數據是嚴謹的，對于它的定義，我們需要去咬文嚼字。

2、我們需要什么指標

虛榮指標和期望指標對我們沒有意義，現在很多的大數據團隊經常會對外發(fā)布各種行業(yè)報告，包括國家統(tǒng)計局也會按時發(fā)布國民經濟報告，從這些報告中傳遞給我們的信息是今年移動用戶數還在繼續(xù)增長，某個行業(yè)的市場是多少億美元，哪家公司融了多少錢，這些都是虛榮指標，看起來很美，卻不能給我們產品優(yōu)化帶來任何指導效果;期望指標就是我們內心希望它是不斷增長的，為了我們自己潛藏的目標再去找數據，分析數據。

比如有一天老板需要你用數據證明產品這個月比上個月做的更好，然后你告訴老板你們的注冊用戶數比上個月增加20%。初一看數據在增長，實則可能你們的留存率和日活躍用戶數在大幅度下降。期望指標對外還可以，對于指導產品優(yōu)化沒有任何價值。

那我們到底需要什么指標?可付諸行動的指標才是我們數據分析應該得到的結果，可付諸行動的指標更多的是一個比率，而不是具體的數字，它應該是和你們產品核心KPI相關的，它應該可以告訴你產品好在哪里或者不好在哪里，國內的直播市場，映客在月活躍用戶數上甩其他平臺幾條街，但是一個可付諸行動的(日活躍用戶數/月活躍用戶數)這個指標卻遠遠

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004km.cn 落后于斗魚TV，說明映客的用戶黏性還不夠，數據指標可以指導映客在追求用戶數量的同時，用戶粘性方面也還有很大的提升空間。

3、怎么把數據和產品優(yōu)化結合

指標明確之后，我們就需求考慮怎么樣把這些數據指標和產品優(yōu)化結合起來，換而言之就是我們分析的數據結果需要落地。產品汪估計做的最多的就是競品分析了，我們可能是最先知道競品版本迭代的用戶，我們也會想盡一切手段去了解別人家產品的內部數據，可能別人家產品新上了一個新功能，然后你通過小道消息得知他們的用戶數這段時間在大幅度增長，最后你屁顛屁顛的告訴老板，我們是不是也可以跟風，趕緊做了這個功能。

看似你這份數據價值不菲，但是卻忽略了從產品本身出發(fā)這個基本原則，否則你的數據可能讓你們產品走彎路甚至走錯路。一方面你需要考慮別人家產品做這個功能的基礎是什么，可能原本別人的用戶在這個部分的轉化率是50%，而你們自己的產品是5%，這樣的結果就是做同樣的事情，別人產品帶來的增益效果讓你傻眼，然后你還去怪技術沒開發(fā)好。因此產品經理在數據分析的時候應該是產品導向型的而不是數據導向性的，一切數據都需要基于產品自身。

4、怎快通過數據快速驗證迭代效果

現在互聯網產品永遠都是Beta版，競爭對手不會等你，也沒有機會去不斷大規(guī)模試錯。因此我們需要用數據去快速驗證最小可行化產品，因此選擇數據的可預見性和針對性就顯得特別重要，你選擇的數據需要不會受到隨機性的影響，能在時間短和數據量小的情況下驗證假設。

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第二篇：產品經理必備技能之數據分析

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產品經理必備技能之數據分析

數據分析往往是從文本上反應產品的各類信息。但是，產品經理在做產品的各個階段時不能一味的依靠數據分析。這時就需要我們有精確的數據分析的技能。首先要了解數據分析的三點核心：

1.什么是數據分析？（What）2.為什么數據分析？（Why）3.如何數據分析？(How)

下面我們將以實例的形式重解讀第二個問題和第三個問題。大致分為以下幾步：

第一步：確認數據分析的對象

產品名稱：企查查APP V9.1.8 產品愿景：中國企業(yè)信息搜集的綜合體，為投資者、金融相關從業(yè)者等提供企業(yè)的一站式信息服務。

分析范疇：產品迭代、產品優(yōu)化、產品分析/驗證

背景概述：自定義。注意，數據指標的制定遠比數據分析過程要重要的多或者說更加富有創(chuàng)造性。

第二步：制定數據分析指標

1.商業(yè)模式/盈利方式分析：免費增值模式，先做成流量入口，后期分享流量紅利擴大轉化率。

2.了解產品現狀/定量分析產品 2.1 用戶分析 用戶規(guī)模：

用戶群體可大致分為個人、企業(yè)，分析個人和企業(yè)用戶的人數比例，明確整體分布情況。每月/周/日的新增用戶、流失用戶、回流用戶的比例走勢，選擇恰當的走勢變化渠道；

用戶質量：產品粘性及病毒性的反應，體現在用戶的活躍度上，一般包括，日活躍（DAU）、周活躍（WAU）和月活躍（MAU）； 采用同期群和用戶分類的分析方法，特定用戶群體的特定分析過程，用戶質量也是渠道或營銷活動效果的間接體現，以便后期及時的調整和處理；

用戶質量的標準制定，包括忠誠用戶、聯系活躍用戶、流失用戶等等，為反應不同指標設置特定的用戶質量指標；

2.2 應用分析：

啟動次數，某日/周/月的啟動次數占所選時段總啟動次數的比例，直接反應生活時間成本； 版本分布，對開發(fā)和維護的意義非常深刻，展示累計用戶排名前10的各個版本變化趨勢，可以幫助了解每個版本的新增用戶，最新版本的升級情況，目前的哪些版本狀況；

使用情況，統(tǒng)計周期內，一次啟動的使用時長；一天內啟動應用的次數；用統(tǒng)一用戶相鄰兩

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次啟動間隔的時間長度；

設備終端和錯誤分析也是很有必要的；

2.3 行業(yè)分析：

a.行業(yè)數據可以幫助了解行業(yè)內應用的整體水平，各個指標的數據、排名及趨勢，有助于衡量應用的質量和表現；

b.了解行業(yè)數據，了解自己的APP在整個行業(yè)的水平，通過多個維度對比自己產品與行業(yè)平均水平的差異，從而知道產品的不足之處。

業(yè)務場景：

1.首頁支持企業(yè)名稱、人名、品牌名等信息的模糊查詢，并且在搜索系統(tǒng)之下直接提供四個維度的一級輔助搜索條件。

2.企業(yè)信息維度算是一款企業(yè)信息服務平臺的資源性優(yōu)勢，也是一款內容應用的核心模塊。不同類型的用戶對不同類型的信息感興趣的程度各有不同，因此，要記錄和挖掘用戶行為特征數據。

產品分析：

企業(yè)信息查詢第一級別的功能是搜索，第二級別的功能是條件搜索；理論上講，后者在搜索的精確程度上要更加有優(yōu)勢。

數據指標：

1.不同檢索維度的搜索量；

結論：以信息檢索維度的搜索量，選出哪些企業(yè)信息搜索維度置于條件搜索中，并決定其分

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布的順序和位置；

2.不同描述維度的查詢量

結論：

a.以信息描述維度查詢次數，區(qū)分重要企業(yè)信息，量化區(qū)分不同信息的關注度和用戶價值； b.交叉分析不同維度的信息，用戶屬性，比如：行業(yè)+查詢維度，綜合分析不同特征的用戶群的核心關注點。

c.內容受歡迎程度及需求的迫切程度，面向不同類型的用戶，比如：普通用戶、企業(yè)用戶，內容分級、資源分層更好地配合免費增值模式、會員等級產品形態(tài)。正對不同用戶特征給予不同的需求滿足形式都是值得嘗試和探索的，單

一、傳統(tǒng)的直銷的商業(yè)模式或許有被迭代升級的可能；

小結

產品數據分析意義在于指導產品設計，傳達感性認知背后的理性意義。無論數據分析的結論積極還是負面，都是產品價值映射，作為產品經理，我們必須投以客觀的態(tài)度。

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12.15

第三篇：產品經理對大數據在教育領域的應用分析

產品經理對大數據在教育領域的應用分析

傳統(tǒng)教育模式，教師對學生的評價，絕大部分來自考試成績及較為主觀的判斷。而互聯網模式下的教育模式，核心是為學生自我發(fā)展、教師教學反思、學校的質量提升提供基于數據分析的支撐，從而減輕教育評價體系的負擔，同時采用統(tǒng)一的標準進行評價，在一定程度上提升評價的準確性。

其中，“數據分析”＋“可視化”：讓學生、老師、家長三方都更全面的了解學習情況，更重要的是老師會根據大數據的分析，對教學內容做針對性的調整，管理人員同時也可以根據科學的數據支撐進行學校資源管理。

四大評價體系：數據代替?zhèn)鹘y(tǒng) 客觀評價體系

（1）定位

從主觀判斷到客觀評價（2）案例 · 學習診斷分析系統(tǒng) · 課堂互動反饋系統(tǒng)

伴隨式評價體系

（1）定位

從總結性評價到過程性評價（2）案例

區(qū)域性數字化教育評價體系：用數據代替?zhèn)鹘y(tǒng)的查資料，調研訪談來描述區(qū)域發(fā)展問題。

智能化評價體系

（1）定位

從人工性評價到智能評價（2）案例

· 萬份英語同題作文智能評價：智能評價技術代替?zhèn)鹘y(tǒng)改卷模式 · 課堂評價系統(tǒng)：即時練習考試與成績分析

綜合性評價體系

（1）定位

從單一評價到綜合評價（2）案例

學生綜合素質在線評價：多維學習評價代替只看成績的方式。

大數據的最終目的，即為最大化實現自適應學習，自適應學習是把學習和評價聯動起來的一種科學的學習模式。因為，要自適應學習，必須有一個系統(tǒng)隨時看到學生學到什么程度，這個完全是評價。但是，評價完了之后有一個新的呈現。目前國內很多教育機構在研究自適應的學習模式，但都處于起步階段，若要把自適應做好做透，一定是真正通過大數據、根據算法模型來分析學生的學習數據，匹配下一步應該學什么。

大數據的核心在“大”，大數據需要一個量的累計，積累始終是需要時間去培養(yǎng)的，大數據給教育帶來的好處，會隨著時間的遷移越來越明確。

兩類學校試點：個性代替全面

就目前而言，教育領域大數據的作用還在基礎教育這一塊，優(yōu)化學生成長路徑，轉變新理念，把教育忘服務方向轉換，為學生提供更全面的發(fā)展機會。，大數據會幫助家長從孩子學習數據到心理測評數據中了解孩子，更合理的規(guī)劃興趣拓展，更客觀的選擇文理分科，更科學的進行志愿填報。大數據幫助家長通過數據為孩子更好的判斷未來。

幼兒園

定位 案例 目的

K12

（1）定位

利用大數據革新課堂交互模式（2）方法

· 確定學生的有關數據；

· 了解對于學生的學習來說什么是真正重要的； · 有針對性地為學生提供合適的教學．（3）案例 · ClassDojo · 智能設備 · 智慧校園（4）目的

挖掘個性發(fā)展方向，實現健康快樂成長。

小Q來總結

在線教育未來的發(fā)展方向「標準化」＋「產業(yè)鏈」，「提升效果」＋「精準匹配」。對于教育領域大數據的采集與設計，現實存在的問題有：紙質作業(yè)仍未全面電子化，大多數家長并不允許孩子們長時間地使用移動設備。數據采集過于碎片化，并不構成線性結構。若要獲得突破，先想辦法拿到數據才有可能產生效果，這是大數據在教育領域應用分析中最核心的難點。

第四篇：《數據分析思維：產品經理的成長筆記》讀后感

《數據分析思維：產品經理的成長筆記》讀后感

原創(chuàng)： 羅青友

上周把黃偉豪寫的《數據分析思維：產品經理的成長筆記》一書看完了，雖然講的是不同領域的數據分析思維，但也算是小有收獲。

作者從事的是金融行業(yè)，具體來說是在四大行中的一家工作，從技術崗位到產品崗位，跨度較大，書中講述了作者在工作中遇到的一些數據分析案例，通過數據指導業(yè)務發(fā)展。其實很多時候并不需要用到很高大上的算法、模型，即使是使用最基礎的分析方法，只要能解決問題，提供不同的思路，同樣是可行的。除了提到工作中的案例，作者還介紹了他是如何走上數據分析之路，他的工作方法，對數據分析在工作中的應用，面面俱到。同時，作者也展望了，從IT時代到DT時代，銀行業(yè)從業(yè)者該如何去迎接挑戰(zhàn)，提出了自己的想法，是否切實可行，那就不是我這個外行人能評述的。

對我來說，感觸最深的就是作者提到他自己也在運營一個公眾號—萌大叔的數據哲學，因為要寫文章，每天除了本職工作外，業(yè)務時間用來看書、思考、總結，最后寫成文章，作者曾連續(xù)三個月每天更新一篇文章，提到這些，我是深有同感，當然我的產量、質量肯定是不如人家，在做這件事的過程中，感覺就是有一只隱形的手在指引著我，促使我必須不斷去思考這段我在工作中有沒有新的收獲，比如是否使用到新的工具，又或者說對工具中的某些功能的掌握是否更扎實，工作中是否有用到某種分析方法、工作思路又是如何形成的，把前述思考記錄下來，一是對自我工作的總結，經驗就是從一件件小事中摸索出來的。除了對現有工作的思考、總結外，必須把眼光放得更遠，近期或遠期有可能會用到的工具，現在是不是可以開始學習，學習的心得體會也可以記錄下來，更能加深學習的效果，將來如果要用到，一時想不起來該如何操作，也有備份，這些事情都是當下及之后一段時間可以去做的。

習慣的養(yǎng)成是非常重要的，即使剛開始寫的質量不高，但必須堅持下來，不斷改進，從量變到質變肯定是有一個過程，而且這也要求自己必須不斷去學習，只有不斷的輸入，才會有更多的輸出。讀書也是，不必只限于與工作相關的書籍，或者是自己感興趣的書籍，涉獵不同類型的書，視野才會更開闊，多了解些東西，至少不是件壞事吧。

第五篇：數據產品經理崗位職責標準模板

數據產品經理崗位職責標準模板

1、App所有模塊的數據分析，探索及用戶數據分析和挖掘，提出產品需求;撰寫高質量的產品需求文檔，完成各環(huán)節(jié)進行把關，確保產品質量、項目進度。

2、進行數據平臺的搭建優(yōu)化;負責數據相關系統(tǒng)前后端平臺及產品規(guī)劃、需求調研、設計與分析

3、依據不斷挖掘新的用戶屬性數據產生創(chuàng)新的應用，提供數據分析支持以改進產品需求、策略和推廣方式;

4、例行監(jiān)控負責的產品并分析，建立起與用戶的聯系，收集用戶反饋，通過數據分析與競品分析，完成相關競品調研分析工作，進行產品策略的調整并升級產品功能;

5、參與業(yè)務產品運營過程，制定指標并參與模型設計分析，為產品優(yōu)化和運營提供支持;

數據產品經理崗位職責(二)

1、負責公司電商網站的用戶運營/活動策劃推廣/商品和渠道運營等產品線的需求工作，深入了解業(yè)務，優(yōu)化用戶體系，為業(yè)務增長負責;

2、分析業(yè)務部門與用戶需求，對同類產品市場資料的收集與分析，進行可行性分析及設計;

3、將用戶需求轉化為可實現的產品功能，輸出產品文檔;

4、協(xié)調內外部資源，負責需求跟進和落地。

數據產品經理崗位職責(三)

1.負責【TalkingData品牌廣告價值分析】的產品規(guī)劃，設計以及產品生命周期管理;

2.迎接海量移動設備數據基礎之上的數據產品設計的挑戰(zhàn)(___億+日活，___億+月活);

3.對公司交給產品任務能有有效的執(zhí)行(PRD、產品交互原型、業(yè)務流程圖梳理);

4.對行業(yè)競品及趨勢有獨立的調研，確定產品信息架構建議;

5.對產品進行交互設計和用戶體驗優(yōu)化的執(zhí)行;

數據產品經理崗位職責(四)

1、負責綜合空間數據管理的c/s與b/s產品分析、產品設計;

2、負責空間數據資源體系規(guī)劃與建設、沉淀數據思路、逐步推進各種數據類型落地;

3、配合做好項目相關的技術支持、產品測試、客戶交流、進度協(xié)調、資料整合等相關工作。

數據產品經理崗位職責(五)

1.負責數據采集、加工、分析、呈現全流程的機制建設和產品設計;

2.了解大數據一站式平臺功能組成部分，負責整個項目的平臺搭建、項目推進、開發(fā)上線;

3.產品數據生產引入、數據加工處理、數據應用實踐，以及策略的產品搭建、落地和上線;協(xié)調并跟進項目進展情況，保證項目上線;

4.-充分理解平臺相關業(yè)務，為業(yè)務增長和用戶體驗提升提供數據服務支持。