数据产品经理如何学习

1. 数据产品经理如何学习

从产品经理成长的路径来说，要学习的知识很多，分如下几个部分。
1、工具篇
做个产品经理得会画原型吧，应该要懂得怎么把想法与需求转化成技术、开发懂的语言。
那么产品常用的工具得熟练，包括：Axure RP、Visio、Xmind、PPT、Word、蓝湖、jira，这些都是必须要熟练的。
2、沟通篇
一个项目开发的过程中，产品经理需要和运营、前端开发、后端开发、测试、市场等多个部门多位同学沟通，怎么推动项目按时间节点完成呢？
这就需要沟通的艺术，产品经理需要懂得怎么跟人打交道，内部外部的，包括用户。
比如产品研究过程中很重要的一部分就是用户研究，用户访谈调研，怎么提问，怎么让用户把使用产品过程中的问题表达出来，这些都是需要沟通艺术的。
3、进阶篇
这部分是最难的
理解人群的需求，针对性制定合理产品策略。
理解行业的情况，理解公司在产业中所处的位置和竞争形态，团队就这么多人，功能要那么多，先做什么后做什么，做了之后可能带来的反应是什么。
同理心，数据分析的能力都是必须的。

2. 数据产品经理如何学习

1. 推荐环节
在推荐这个环节，最关键的问题就是如何推荐用户感兴趣的美食，只有把用户感兴趣的美食推荐给用户，成单率才会高。

所以，在这个时候就会用大数据产品的智能推荐系列产品。

2. 接单制作环节
在接单制作的过程中，商家会面临如何根据用户的喜好来制作美食。

这时，我们可以通过用户画像，掌握用户口味、喜好，用户画像系统会把用户平时喜欢的常点的菜品做记录，然后通过大数据分析来标记用户，对此用户喜欢的口味、菜品，我们都能清楚掌握。

3. 物流配送环节
在物流配送环节最典型的问题：如何在保证用户体验的同时，最大程度的提升配送效率。

这个时候就需要用到调度系统这种数据产品。

4. 优惠环节
优惠环节的关键问题是：如何用最少的这种优惠来刺激用户，产生更多订单。

这个时候我们常用到的是智能营销类数据产品。

首先，在数据质量层，外卖会有数据质量监控系统、埋点系统来保证数据质量，确保提供准确，安全，稳定的高质量数据。
其次，在数据工具层会提供大数据分析平台，用户行为分析平台，实现平台，用户画像平台等平台，提高内部人员获取数据的效率，让内部人员的决策更加科学。
最后，在数据应用层，也是大家在日常生活中经常接触到的，那么它会有智能调度、智能推荐、智能营销这些数据产品。
融合真正的业务场景来驱动业务的发展，就是最上层的一个数据应用。

结合刚才的案例，大家可以思考一下什么是数据产品？它有什么作用？

带着这个问题进一步往下看，首先数据产品的定义是应用场景+数据+产品化=数据产
从狭义上讲，数据产品经理是负责实现数据产品工具，用它满足特定的数据使用需求的一个岗位。

狭义的数据产品经理主要承担的责任以及工作主要有三类：数据质量产品、数据工具产品、数据应用产品。

从广义上讲，数据产品经理不限于实现数据产品工具，还需要完成数据分析、运营等数据相关的工作，负责公司的数据服务。

广义的数据产品经理主要承担的工作和职责包括四类：

第一类是数据生产，例如写一些生产数据的脚本、产出数据报表、维护数据生产流程；
第二类是数据提取，比如负责对业务提出的数据需求提取数据；
第三类是数据分析报告，例如日常的一种业务分析报告、日报，并形成业务结论；
第四类是数据运营，比如建设数据指标字典、运营指标字典和数据运营等等。

3. 如何自学数据产品经理

从产品经理成长的路径来说，要学习的知识很多，分如下几个部分。
1、工具篇
做个产品经理得会画原型吧，应该要懂得怎么把想法与需求转化成技术、开发懂的语言。
那么产品常用的工具得熟练，包括：Axure RP、Visio、Xmind、PPT、Word、蓝湖、jira，这些都是必须要熟练的。
2、沟通篇
一个项目开发的过程中，产品经理需要和运营、前端开发、后端开发、测试、市场等多个部门多位同学沟通，怎么推动项目按时间节点完成呢？
这就需要沟通的艺术，产品经理需要懂得怎么跟人打交道，内部外部的，包括用户。
比如产品研究过程中很重要的一部分就是用户研究，用户访谈调研，怎么提问，怎么让用户把使用产品过程中的问题表达出来，这些都是需要沟通艺术的。
3、进阶篇
这部分是最难的
理解人群的需求，针对性制定合理产品策略。
理解行业的情况，理解公司在产业中所处的位置和竞争形态，团队就这么多人，功能要那么多，先做什么后做什么，做了之后可能带来的反应是什么。
同理心，数据分析的能力都是必须的。

4. 产品经理应该从哪里做起学习数据分析？

2、产品一般能接触到的数据
产品基础运营数据、用户数据、用户行为数据、推广渠道数据、营收数据、用户调研数据
3、产品一般会做的分析
基础运营数据分析：
用户特征分析：
这个也不难，用户画像越丰富越好。除了最大限度的了解你的客户以外，还有一个重要的事情是要经常和你的目标用户画像做对比，以及时调整产品策略或推广渠道
推广渠道分析：
用户行为分析：
营收不说了，一个需要学数据分析的产品同学恐怕离营收还比较遥远，赚钱也是一很深的学问
当然是从你手里最重要的项目做起。产品经理是经验型职业，都是实战出来的，不是学知识学出来的。
养成写运营周报的习惯。没人看就写给自己看。
当你习惯从数据中发现问题，或利用数据去解决问题的时候，就算大功告成了。

5. 产品经理需要学习数据分析吗？

需要
产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验。
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”是指正确的方法论。现在新兴的“Growth Hacker”（增长黑客）概念，从AARRR框架 ( 获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。

“器”则是指数据分析工具。一个好的数据分析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。

数据分析的价值
产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。

6. 数据产品经理是做什么的？

近年来，随着精益经营理念和数据操作的普及，数据产品的名称越来越多。而数据产品经理的出现也引发人们的关注。
数据产品是什么简单地说，数据是主要自动化输出的产品形式。
我们就可以对它拆分细化。从用户群体来区分，可以分为三类：
1.内部使用的数据产品，如自建的BI和推荐系统;
2.所有企业的商用数据产品，如 Google Analytics 和 GrowingIO；
3.用户均可使用的 Google Trends 和淘宝指数等等。

数据产品经理是做什么的我们不说普通产品经理的范畴，说说核心专业技术需要哪些
数据产品经理必须具备数据分析技能，以便更好地创造更大的数据价值;
数据产品设计的概念应该被划分和比较。
概述应该简明扼要，以便用户能够首先了解正在发生的事情以及正在发生的事情。

不要让用户在他们进来的时候就知道这些细节。细分应该为分析提供足够的维度。每个细分必须带有一个指标，所有分析的结果必须在行动中实施并与业务密切相关;
数据本身没有意义，数据的对比才有意义。数据产品的核心就是把这种对比凸显出来。

结语以上的环节就是数据产品经理区分其他产品经理的核心，也需要很高的要求。它需要丰富的产品设计经验和深入的业务理解和数据分析。

7. 入门产品经理助理应该怎么学好数据分析

1、首先推荐一套书：CDA数据分析师系列丛书，人大经济论坛 主编的一共三本，第一本比较基础，第二本第三本就有点深度，而且后两本是以SAS EG模块为基础的，讲的也比较好懂
2、学数据分析必须精通一款或几款软件，我个人推荐SAS ，可以以SAS EG模块开始学习，SAS/EG模块类似于SPSS界面，但是如果你细致研究还可以触及到代码层次，很利于以后发展。
3、概率论与数理统计这本教材是必备的，当然你如果专业知识学的好就无所谓。
4、案例学习法：数据分析有层次之分，常规报表分析、即席查询、多维分析、警报、统计分析、预测、预测型建模等。虽然每个阶段深度不一样，但是可以逐步在脑中建立案例体系，比如说常规报表分析，分析的内容可以是些财报，你可以找找销售中著名的杜邦分析图法的案例；统计分析阶段中的关联分析，著名案例《啤酒和尿布》；再如预测阶段，利用时间序列知识预测未来三个季度GDP；预测型建模，这个阶段就复杂了，比如说客户响应模型、欺诈侦测等，你可以找找案例，这种案例不太好找，而且也需要软件支持，比如你得了解企业级数据挖掘系统EM使用
5、平时多阅读关于数据分析的文章，增进自己对数据分析的兴趣。更重要的是参加一些数据分析相关的面试 沙龙 讲座等活动。了解数据分析这个行业走向。这个很重要，与一个数据分析师交流一个小时要比你在图书馆看十个小时的书要强的多，千万不要闭门造车！
6掌握基础这书面的知识个把月就可以搞定，但是数据分析并没有表面上这么简单，多做分析很重要，要有实际的项目经验才OK，知识并不是最重要，能力才是关键。

8. 产品经理怎么用好数据分析？

在上一篇文章中我们为大家介绍了产品经理为什么要使用数据分析来工作以及数据分析工作需要的技能，那么大家知道不知道产品经理需要分析哪些数据呢，数据分析的工具是什么呢，如何进行数据分析呢？下面就由小编为大家解答一下这些问题。
首先给大家说一下产品经理需要分析哪些数据？产品经理需要分析的数据有很多，就是基础数据。基础数据就是下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等。还有社交产品，社交产品有用户分布、用户留存等。还有电商。淘宝指数、网站流量、跳出率、页面访问深度等。同时还有内容类，内容转化率、留存量。工具类就是功能点击量、应用商城排名。
那么大家知道不知道数据分析的工具都有哪些呢？数据分析工具主要就是第三方数据分析工具，这样据可快速接入，节省成本，比较适合创业型公司及刚上线的产品，但是无法对关键数据在突发异样时进行跟踪。除了这些，还有自己开发的数据分析工具，可以对每个数据进行实时跟踪，并快速做出产品的调整，需要足够的开发人员及成本，比较适合大型公司或者成熟型产品。
那么如何进行数据分析呢？我们需要先对数据建模，再对实际分析数据，看是否与模型吻合。但是，我们却需要要有一个产品数据分析的思路，这个思路可以这样展开：我为什么分析？即就是明白，我分析的目的是什么，是寻找问题的原因？还是寻找问题的解决方式？同时，我们还需要考虑通过分析想要达到什么效果？是通过分析付费用户，找到问题，解决问题从而提升收入？当然，我们还需要我该分析哪些数据才能达到这个效果？即需要什么数据才能达到分析的目的。同时我们需要考虑如何采集这些数据？是直接通过第三方数据分析工具或者我们自己开发的工具就可获得？还是说要从数据库调取再交给程序员？同时还如何整理这些数据？即我们常说的数据可视化，这样可以便于我们进行分析。如何分析？即通过分析，找出问题的所在，给出你的结论。怎么解决问题？给出你的解决方案。
通过这篇文章我们不难发现数据分析的内容是有很多的，我们在学习数据分析的时候一定要做好数据分析知识的储备，这样才能够做好数据分析工作，尤其是作为产品经理，为了巩固自己的职业地位和提高竞争力没，我们必须要让自己不断地学习吸收新的知识。最后感谢大家的阅读。