1.数据产品基础
2025-01-17 18:13:31 0 举报
AI智能生成
数据产品基础是指构成数据产品核心的理论和实践原则,包括数据采集、处理、分析、解释和应用等关键环节。一个优秀数据产品需具备准确、可靠、易用和及时更新的特点。通过对海量数据的深度挖掘和智能分析,数据产品可以为企业决策提供有力支持,帮助提升运营效率,促进业务增长。本文件类型为数据产品描述文档,描述中使用了精准、系统和前沿三个修饰语,旨在强调其内容的准确性和规范性,以及对最新技术趋势的反映。
作者其他创作
大纲/内容
个人基础
数据思维
数据敏感度
对业务的理解
数据分析能力认知
能力
什么时候去找问题?
掌握常见指标,预先发现问题
分析的数据从哪里来?
已经有的数据
埋点采集
处理数据
数据分析的作用场景
为产品决策提供支持
改善重要指标
影响操作流程
创造可持续的解决方案
方法论
SQL能力养成
企业、场景基础
完成基础的数据治理
有可分析的数据
业务场景逻辑清晰目标明确
关键节点数据容易客观量化
工作内容
数据产品经理需要做哪些?
数据采集
有数据
用户行为数据
定向定制化采集
业务库数据
不需要采集就有,但是要考虑数据质量
指标体系的设计
看数据
看什么
量级
趋势
异常
结构
细分
细分数据的维度
如何评估看的效果
指标的科学性
数据完善性
仪表板的搭建
分析数据
场景
出现异常
业务迭代的效果评估
寻找业务增长点
数据仓库
应用数据
子主题
企业5大数据分析场景
报表体系
主要用途
业务指标的监控
指导业务制定KPI
帮助业务分析异常原因
类型
仪表板
类excel的表
步骤
了解业务背景和目的
对应的指标和维度
制作报表的目的
底层数据是否支持 【key】
设计和制作报表
日常监控
专题分析
产品迭代
运营优化
了解用户
赋能数据思维
让机器干活 让人思考
推动业务改进的基本流程
步骤
描述现状
寻找规律
推动改进
数据验证
数据分析能力认知
描述性分析/sql可以做
sql
数据可视化
统计学基础
BI分析工具
诊断性分析/概率学知识
预测性分析/机器学习
C端产品方法论
数据驱动方法
1.A/B测试
2.产品策略
3.精细化的用户运营
4.
子主题
战略定位
宏观选定领域
方法:4个因数+一个结论
规模
增速
线上化率
线上市场规模比率与整体规模的对比
政策
一个结论
工具
行行查网站
中观看竞对
方法
整体市场竞争集中度
CR10指标
市场前10的公司的份额 越高 集中度越高
市场前10的公司的份额 越高 集中度越高
竞品优劣势对比
用户规模
收入规模
市场占有率
竞品的打法(细节)
竞品上下游的分析(价值链复杂的行业)
工具
七麦数据(移动端APP)
微观看用户需求
需求与设计
1、先考虑要达成的目标
1.A/B测试
通过监控指标来完成
2.更新产品策略
(策略产品经理)
(策略产品经理)
产品策略4要素
实现
模型 模型评分
规则 规则结果
结果: 将以上结合 实现差异化 精细化 专业化的风格管理
3.精细化运营
AARRR运营模型
模型
留存
搭建仪表板来实现
推荐
数据产品的工作
指标体系的建设
使用合适的分析模型
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