产品经理到2022世界杯买球入口底要有多懂数据分析呢(组图)

2022世界杯买球入口两天前,我和一位正在换工作的读者交谈,他是一位经验丰富的产品经理,但最近在采访中多次碰壁,不愿意来找我交谈。

事实证明,面试官在面试时喜欢问数据问题,但这恰好是他的薄弱环节,他只能尴尬地回答,不能问什么。

“我以为这些是数据分析师的工作,但我没想到它们会成为产品经理的基本技能。

2022世界杯买球入口“。

“我平时一直在学习数据分析,但没想到大工厂的要求会更高。

“。

2022世界杯买球入口相信很多产品经理也有这种感觉数据分析产品经理,了解数据分析的职位越来越重要,很多大公司甚至会在招聘时写下要求,就写到他们需要具备优秀的数据分析能力。

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可以说,在未来,一个不懂数据的产品经理,就不是一个好的产品经理。但这就提出了一个问题:产品经理真正理解数据分析的程度如何?我认为以下四点是产品经理必须掌握的技能:

1. 了解数据的来龙去脉

要理解数据,产品经理必须首先了解数据的来龙去脉。重点需要明确几个问题:什么是业务的索引数据库,什么是数据源,什么是埋点数据数据分析产品经理,数据分为几种类型,数据的相应口径是什么,数据的更新机制是什么。

在组织中,数据的生成、存储、处理和应用基本如下:

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2. 了解数据索引数据库

当我们进行业务分析时,

如果指标不够或数据不均匀,就会使数据分析非常困难,并且需要花费大量时间将我们想要的数据放在一起并进行数据清理,这需要产品经理提前建立系统的数据指标数据库。在大公司中,一般情况下,数据索引数据库的建设会负责专门的数据产品经理,但对于其他产品经理来说,也需要了解索引数据库的规划。

以京东.com的索引数据库为例,围绕关键目标数据分解成几个子指标数据分析产品经理,然后逐层拆解子指标,得到需要收集的具体指标。

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逐层拆解细分指标(下图是客户购置成本指标的拆解):

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通过指标数据库,我们可以“知道我们负责的业务”,例如预测业务数据,清楚地监控哪些指标,并有序地梳理出问题的原因。

3. 知道如何提高数据要求

当产品经理和数据分析师连接时,最常提到的要求是前端埋点需求和报告开发需求。

埋点是一种数据采集方法,它将用户数据记录并报告给客户端上的服务器,是数据采集的重要来源,获得的数据通常相对干净可信。

产品经理在提交埋点要求之前,应按照用户体验流程逐一埋点,避免遗漏,如果等到业务上线后,才发现数据不够数据分析产品经理,缺乏指标,那么提需求就很麻烦了。此外,在提交埋点要求时,需要明确要求细节,如下表所示:

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在提交报表开发要求之前,产品经理应首先确定是否支持上游数据,在提出要求时,应明确报表主题、数据采集方法、数据类型、每个字段的定义等,一些不易理解的地方应进行注释。

4. 了解数据分析

了解数据很重要,知道如何使用它更为重要。产品经理需要熟练使用各种经典的分析模型,如用于转换分析的金字塔模型,用于用户分析的AARRR模型,用于用户需求分析和优先级划分的KANO模型等。

例如:李启芳:产品需求分析神器:KANO模型分析方法(实际案例解释)

)。

具体分析过程可参考下图中的通用数据分析模板。

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企业中传统的数据分析模式是由业务端完成的,向IT端提供需求。但是这样做有很大的缺点,更不用说IT人员是否能够完全理解我们想要的结果(通常不可避免地来回),有时当需求达到顶峰时,需要几天时间才能提到一个小需求。

对于产品经理,我特别建议一些小的数据分析需求可以自己实现。随着数据分析工具的兴起,数据分析不再是非技术人员无法企及的技能。很多人都同意,在未来的企业岗位上,数据分析将成为与Office相同的基本技能。

例如,许多大公司使用的FineBI,由于没有编程,只是拖放的数据处理和分析的设计,大大降低了数据分析的学习门槛。

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IT部门只需要准备数据,技术白和业务人员就可以通过FineBI轻松进行自助分析,也可以根据自己的需要实时调整,使新的合作模式更加灵活有效,省去了与数据分析人员重复沟通的时间。

数据准备可以使IT做好工作,但此时的数据只能保证不脏,不一定是你想要的

数据处理数据分析产品经理,FineBI有一个现成的公式模块,这仍然是一个比较好的功能,可以根据自己的需要得到数据的维度

然后是数据可视化和分析。

掌握这些分析工具应该是未来每个产品经理的必修课。

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这就像过去剪辑视频只是少数专业人士的事情,创作者需要与编辑反复沟通才能制作电影,而现在视频编辑软件已经朝着通用化的方向发展,每个普通人都有机会通过视频表达自己。

2022世界杯买球入口在各行各业都强调精细化操作,大数据的今天,数据分析已经成为产品经理的必备技能,今天我分析了产品经理至少掌握4项与数据分析相关的技能,希望能和大家一起进步!