高級數據經理：我是如何一步步從數據產品菜鳥走到骨干的?
發布時間：2024-06-07 點擊：140
后應pmcaff之約，在這里把課程講稿連載。
一、數據產品工作簡介：
1.數據產品經理的概念和范圍
首先，思考兩個問題：
至少，我每次介紹自己是數據產品經理的時候，經常收到別人問：
我有問題，能幫我看看怎么回事么？這個數據為什么會變成這樣？
我：%%uffe5……#%%uffe5@；
好，大家一起和我念：數據產品經理不是數據分析師，數據產品經理是產品經理的一種，數據分析是產品經理的核心能力之一，產品經理是數據產品經理的核心能力之一。
首先，數據產品經理必須了解不同的公司，在不同的階段，需要哪些數據產品，并能夠制作出來，這是此職位的核心要求，也是我本系列文章重點介紹的部分。
其次，數據產品經理必須有足夠的數據分析能力，所以，我會講一些數據分析的基本思路和方法論。如果有了數據分析的思維，再跟公司業務結合就會比較容易。
最后，數據產品經理是產品經理的一種，所以要同時具備產品經理的能力：了解用戶，需求調研，方案設計，協調技術、測試、設計等，不過這些網上有很多文章了，所以我只會講數據產品更需要注意的地方。
2. 數據產品的種類：
在公司中，能夠發揮數據價值的產品，即是數據產品；
一般，主要從用途來分，分為以下兩種：
1、分析類產品：通過數據的計算和展現，幫助業務進行分析、決策的產品，大概包括以下幾類：
流量分析產品：可以幫助產品經理進行頁面設計、功能改進和改版評估等 銷售分析產品：可以幫助運營分析
這兩個產品都是公司的必備，對公司各部門都有較大幫助：
幫助產品經理進行頁面設計、功能改進和改版評估等； 幫助運營人員做用戶分析、活動分析等； 幫助市場人員做投放分析優化等；
當公司某一塊業務比較重要，又有專門的部門負責時，一般會把數據分析系統獨立出來，比如：
供應鏈分析系統； 客服分析系統； 會員分析系統；
2、算法類產品：通過數據的計算，直接更改頁面的邏輯的產品，成為算法類產品；
比如：
個性化推薦； 搜索； 用戶畫像； 程序化購買廣告；
這兩種是根據公司的情況來，區別并不是很明顯，而且會不斷演變。
比如：對供應鏈支持的，可能最開始是銷售分析系統里，一個庫存分析的報表而已；
后來，加入了各種補貨預警、成本分析等報表，就變得很復雜，獨立出來成為系統。
再后來，選品和銷售預測，都是需要較強的算法支持，就變成了一個算法類產品。
在很多時候，我們進入的都不是bat，而是一個垂直領域的領頭公司，獨角獸公司，這是很不錯的選擇。但是這種公司都不會一上來就配備很大的數據團隊，可能也沒有非常懂的領導，這時候需要數據產品經理不斷規劃數據產品的未來，從而協調資源。
所以一個數據產品經理，不僅要了解各個數據產品，還要了解，在公司什么樣的情況下，這個產品以什么樣的形態出現。三個月后，公司可能會什么樣，需要什么樣的數據產品。
這樣，你才可以去申請技術人員和其他資源。
3.為什么會有這個崗位？
簡單說，就是公司已有數據，希望專業的人，來讓數據產生價值。
業務型的公司，經過一段時間飛速發展后（通常為半年到一年），一般會出現以下的情況：
1、得到資本方的認可，領導層會雄心勃勃，啟用數據方面的戰略。
2、公司自身，也會碰到非常多管理的問題，就會希望結束粗放式的增長和運營方式，轉向更精細化、更專業、更有效率、更能控制成本的增長。
3、各部門都按自己的需求提取數據，會出現口徑不統一的情況，比如一個部門和另一個部門的同一指標，出現不同解讀。
4、各部門自己提的數據需求，基本上總是會有漏的環節。
所以，這時候，需要有個懂的人，梳理各部門需求，匯總整理數據流程，將數據體系化，不然就亂了。
這種情況下，對數據產品經理的要求是：
1、要懂分析，不然就會變成一個只出報表的傳話筒。
2、要懂數據的產生邏輯，要能建立一個業務模塊的數據指標體系，不然，出來的東西會比較亂，可能遲遲上不了線；
還有另一種情況就是大數據團隊招人。
這種一般是大數據團隊，有自己的技術和算法人員，已經做出一定的成果（比如推薦系統最開始上線時，即使團隊中沒有產品經理，只有算法工程師，也是很容易產生比較好的推薦結果），得到了領導高層的認可。但是如何將算法，更好的服務于公司的商業，產生直接的銷售結果，這是算法人員很難有精力去想的，就要招一個產品經理來。
這時候對產品經理的要求是：又要懂商業，人家就是找你來變現的，又要懂算法，又要懂產品，要求非常高。大家覺得大數據的產品經理比較貴，都是這種。
4.如何入門
我招過不同背景的人，所以總結下來：
基本要求：理工科背景，性格要溫順，要能沉下心來。數據指標實在是一個太繁瑣的事情，對性格的要求非常高。而且如果是數據分析，在一大堆數據里刨來刨去，很可能半天也沒有結果，所以性格首要的。
以下是加分項：
5.其他問題
流量分析產品：可以幫助產品經理進行頁面設計、功能改進和改版評估等
銷售分析產品：可以幫助運營分析
這個幫助指的是什么？
如果是通過產生的數據報表進行預判的話，那和數據分析師的角色會重疊。
分析類產品，無論報表還是頁面，都是希望使用者可以看到問題，或者得到結論，這是幫助的意思。也就是說把數據分析師的思維給固化成產品邏輯。
舉例：比如周報，之前可能是分析師把所有的數據匯總在一起，查看，分析，然后告訴你哪里該改動了。
但是數據產品把分析師每次用的數據和思維，圖形化展現出來，你自己做為一個產品經理，看看就知道哪里出問題了。
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一、數據產品工作簡介：
1.數據產品經理的概念和范圍
首先，思考兩個問題：
至少，我每次介紹自己是數據產品經理的時候，經常收到別人問：
我有問題，能幫我看看怎么回事么？這個數據為什么會變成這樣？
我：%%uffe5……#%%uffe5@；
好，大家一起和我念：數據產品經理不是數據分析師，數據產品經理是產品經理的一種，數據分析是產品經理的核心能力之一，產品經理是數據產品經理的核心能力之一。
首先，數據產品經理必須了解不同的公司，在不同的階段，需要哪些數據產品，并能夠制作出來，這是此職位的核心要求，也是我本系列文章重點介紹的部分。
其次，數據產品經理必須有足夠的數據分析能力，所以，我會講一些數據分析的基本思路和方法論。如果有了數據分析的思維，再跟公司業務結合就會比較容易。
最后，數據產品經理是產品經理的一種，所以要同時具備產品經理的能力：了解用戶，需求調研，方案設計，協調技術、測試、設計等，不過這些網上有很多文章了，所以我只會講數據產品更需要注意的地方。
2. 數據產品的種類：
在公司中，能夠發揮數據價值的產品，即是數據產品；
一般，主要從用途來分，分為以下兩種：
1、分析類產品：通過數據的計算和展現，幫助業務進行分析、決策的產品，大概包括以下幾類：
流量分析產品：可以幫助產品經理進行頁面設計、功能改進和改版評估等 銷售分析產品：可以幫助運營分析
這兩個產品都是公司的必備，對公司各部門都有較大幫助：
幫助產品經理進行頁面設計、功能改進和改版評估等； 幫助運營人員做用戶分析、活動分析等； 幫助市場人員做投放分析優化等；
當公司某一塊業務比較重要，又有專門的部門負責時，一般會把數據分析系統獨立出來，比如：
供應鏈分析系統； 客服分析系統； 會員分析系統；
2、算法類產品：通過數據的計算，直接更改頁面的邏輯的產品，成為算法類產品；
比如：
個性化推薦； 搜索； 用戶畫像； 程序化購買廣告；
這兩種是根據公司的情況來，區別并不是很明顯，而且會不斷演變。
比如：對供應鏈支持的，可能最開始是銷售分析系統里，一個庫存分析的報表而已；
后來，加入了各種補貨預警、成本分析等報表，就變得很復雜，獨立出來成為系統。
再后來，選品和銷售預測，都是需要較強的算法支持，就變成了一個算法類產品。
在很多時候，我們進入的都不是bat，而是一個垂直領域的領頭公司，獨角獸公司，這是很不錯的選擇。但是這種公司都不會一上來就配備很大的數據團隊，可能也沒有非常懂的領導，這時候需要數據產品經理不斷規劃數據產品的未來，從而協調資源。
所以一個數據產品經理，不僅要了解各個數據產品，還要了解，在公司什么樣的情況下，這個產品以什么樣的形態出現。三個月后，公司可能會什么樣，需要什么樣的數據產品。
這樣，你才可以去申請技術人員和其他資源。
3.為什么會有這個崗位？
簡單說，就是公司已有數據，希望專業的人，來讓數據產生價值。
業務型的公司，經過一段時間飛速發展后（通常為半年到一年），一般會出現以下的情況：
1、得到資本方的認可，領導層會雄心勃勃，啟用數據方面的戰略。
2、公司自身，也會碰到非常多管理的問題，就會希望結束粗放式的增長和運營方式，轉向更精細化、更專業、更有效率、更能控制成本的增長。
3、各部門都按自己的需求提取數據，會出現口徑不統一的情況，比如一個部門和另一個部門的同一指標，出現不同解讀。
4、各部門自己提的數據需求，基本上總是會有漏的環節。
所以，這時候，需要有個懂的人，梳理各部門需求，匯總整理數據流程，將數據體系化，不然就亂了。
這種情況下，對數據產品經理的要求是：
1、要懂分析，不然就會變成一個只出報表的傳話筒。
2、要懂數據的產生邏輯，要能建立一個業務模塊的數據指標體系，不然，出來的東西會比較亂，可能遲遲上不了線；
還有另一種情況就是大數據團隊招人。
這種一般是大數據團隊，有自己的技術和算法人員，已經做出一定的成果（比如推薦系統最開始上線時，即使團隊中沒有產品經理，只有算法工程師，也是很容易產生比較好的推薦結果），得到了領導高層的認可。但是如何將算法，更好的服務于公司的商業，產生直接的銷售結果，這是算法人員很難有精力去想的，就要招一個產品經理來。
這時候對產品經理的要求是：又要懂商業，人家就是找你來變現的，又要懂算法，又要懂產品，要求非常高。大家覺得大數據的產品經理比較貴，都是這種。
4.如何入門
我招過不同背景的人，所以總結下來：
基本要求：理工科背景，性格要溫順，要能沉下心來。數據指標實在是一個太繁瑣的事情，對性格的要求非常高。而且如果是數據分析，在一大堆數據里刨來刨去，很可能半天也沒有結果，所以性格首要的。
以下是加分項：
5.其他問題
流量分析產品：可以幫助產品經理進行頁面設計、功能改進和改版評估等
銷售分析產品：可以幫助運營分析
這個幫助指的是什么？
如果是通過產生的數據報表進行預判的話，那和數據分析師的角色會重疊。
分析類產品，無論報表還是頁面，都是希望使用者可以看到問題，或者得到結論，這是幫助的意思。也就是說把數據分析師的思維給固化成產品邏輯。
舉例：比如周報，之前可能是分析師把所有的數據匯總在一起，查看，分析，然后告訴你哪里該改動了。
但是數據產品把分析師每次用的數據和思維，圖形化展現出來，你自己做為一個產品經理，看看就知道哪里出問題了。
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解決PHP處理Ajax請求與Ajax跨域問題
購買與搭建云服務器
為什么說取域名不得馬虎？要注意哪些方面？
云服務器IIS7.5 錯誤 500 調用loadlibraryex失敗的解決方法
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阿里云特別便宜的服務器