品經(jīng)理做的時(shí)候數(shù)據(jù)分析、螞蟻的數(shù)據(jù)分析司和品經(jīng)理哪個(gè)好品經(jīng)理好。如何做好產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)挖掘與分析經(jīng)理在日常工作中，最重要的是提高數(shù)據(jù)分析能力，除數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理外，其他產(chǎn)品經(jīng)理不需要數(shù)據(jù)挖掘能力，Product 經(jīng)理如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫(kù)？product經(jīng)理Manufacture數(shù)據(jù)分析具體方法有哪些。

product 經(jīng)理在日常工作中，最重要的是提高數(shù)據(jù)分析能力。除數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理外，其他產(chǎn)品經(jīng)理不需要數(shù)據(jù)挖掘能力。要提高數(shù)據(jù)分析的能力，就要建立數(shù)據(jù)分析的知識(shí)體系和方法論。近兩年，隨著大數(shù)據(jù)、精益運(yùn)營(yíng)、成長(zhǎng)黑客等概念的傳播，數(shù)據(jù)分析的思維越來(lái)越流行?；ヂ?lián)網(wǎng)最前沿的產(chǎn)品經(jīng)理接觸了大量的用戶數(shù)據(jù)，卻一直為如何做好數(shù)據(jù)分析而苦惱。

數(shù)據(jù)分析的值是多少？product經(jīng)理Manufacture數(shù)據(jù)分析具體方法有哪些？如何再學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析本文將這些問(wèn)題分享給大家。Part1| 數(shù)據(jù)分析 System:道、術(shù)、器“道”是指價(jià)值觀。Product 經(jīng)理想要做好數(shù)據(jù)分析，首先要認(rèn)同數(shù)據(jù)的意義和價(jià)值。一個(gè)不認(rèn)同數(shù)據(jù)分析并且對(duì)數(shù)據(jù)分析的意義缺乏理解的人，很難做好這份工作。“術(shù)”是指正確的方法論?，F(xiàn)在新興的“GrowthHacker”概念從AARRR框架(獲取、激活、留存、變現(xiàn)、推薦)入手，這是一個(gè)非常好的分析方法。

2。產(chǎn)品一般能接觸到的數(shù)據(jù):產(chǎn)品基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、推廣渠道數(shù)據(jù)、營(yíng)收數(shù)據(jù)、用戶調(diào)查數(shù)據(jù)；3.產(chǎn)品平時(shí)做的基本操作分析數(shù)據(jù)分析:用戶特征分析:這個(gè)也不難。用戶畫像越多越好。除了盡可能的了解你的客戶，還有一件重要的事情就是和你的目標(biāo)用戶畫像進(jìn)行對(duì)比，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品策略或者推廣渠道的分析:用戶行為分析:營(yíng)收暫且不論，一個(gè)需要學(xué)習(xí)的產(chǎn)品生數(shù)據(jù)分析很可能離營(yíng)收還很遠(yuǎn)，賺錢也是一門很深的學(xué)問(wèn)，當(dāng)然是從你手里最重要的項(xiàng)目開(kāi)始。

product 經(jīng)理你必須隨時(shí)全面準(zhǔn)確地了解你的產(chǎn)品的所有數(shù)據(jù)，否則你只能根據(jù)你的感性來(lái)規(guī)劃和設(shè)計(jì)你的產(chǎn)品，這樣很容易出錯(cuò)。所以看什么數(shù)據(jù)，如何統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，如何嵌入數(shù)據(jù)，都是產(chǎn)品經(jīng)理必須掌握的知識(shí)和技能。如果你對(duì)這個(gè)不太了解，可以通過(guò)這篇文章快速了解一個(gè)大概，然后在工作中學(xué)習(xí)實(shí)踐的時(shí)候會(huì)更容易上手。首先，我們簡(jiǎn)單說(shuō)一下什么是數(shù)據(jù)嵌入點(diǎn)。

對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，嵌入式需求和性能需求一樣，屬于非功能性需求，和功能性需求一起構(gòu)成產(chǎn)品需求。網(wǎng)頁(yè)中最常見(jiàn)的嵌入方法是用JS代碼實(shí)現(xiàn)的。例如，為了統(tǒng)計(jì)用戶的點(diǎn)擊事件，在每個(gè)鏈接或按鈕上添加一個(gè)JS代碼。用戶一旦點(diǎn)擊，不管頁(yè)面是跳轉(zhuǎn)還是刷新，都是悄悄請(qǐng)求服務(wù)器，大量信息傳輸?shù)椒?wù)器存儲(chǔ)，包括用戶的IP地址、地理信息、瀏覽器參數(shù)、點(diǎn)擊的對(duì)象、時(shí)間等等。

product 經(jīng)理有哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)需要關(guān)注？估計(jì)接觸過(guò)產(chǎn)品的人都能說(shuō)出幾個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，比如UV、PV、活躍用戶數(shù)、新增用戶數(shù)、留存率等。誠(chéng)然，這些都是產(chǎn)品經(jīng)理需要關(guān)注的數(shù)據(jù)，但不代表所有數(shù)據(jù)都應(yīng)該。首先要明確邊界。不同類型的產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)肯定是不一樣的。其次，不同時(shí)期的產(chǎn)品需要關(guān)注的指標(biāo)也不一樣。下面將從種子期、推廣期、成熟期三個(gè)階段簡(jiǎn)要描述產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

1.用戶相關(guān)數(shù)據(jù)a)設(shè)備終端:用戶使用App的終端設(shè)備有哪些，Phone和Pad分別占多大比例，iOS和Android設(shè)備分別占多大比例；b)網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)營(yíng)商:用戶使用設(shè)備時(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境如何，wifi、2G、3G、4G的比例如何，運(yùn)營(yíng)商的比例如何；c)使用時(shí)間段:用戶使用App的時(shí)間段是什么時(shí)候？d)用戶屬性:性別比例、年齡等。

我做這些事情大概有16年了。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)分析。當(dāng)然有它專業(yè)的一面。人們本來(lái)就是朝這個(gè)方向設(shè)計(jì)的，尤其是商用的MSSQL/Oracle。OLAP由特殊工具支撐。但是這個(gè)系統(tǒng)的尷尬之處在于哪個(gè)服務(wù)有用或者沒(méi)用的時(shí)候一定要掛，而數(shù)據(jù)分析一個(gè)人的編程其實(shí)并不比熊貓或者r之類的東西更方便更好管理。

不是2000年左右的十年。有很多選擇。像熊貓這樣的工具適合小規(guī)模的桌面使用。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是辦公室級(jí)或企業(yè)級(jí)高實(shí)時(shí)項(xiàng)目需求的經(jīng)典解決方案。無(wú)論多大，新一代分布式數(shù)據(jù)分析工具都更有針對(duì)性。在這種情況下，我推薦學(xué)習(xí)Python，使用Python的工具集(Pandas Jupyter等等)來(lái)做數(shù)據(jù)分析。

顯然，這里所說(shuō)的數(shù)字和數(shù)據(jù)并不是指我們銀行卡里每個(gè)月多出來(lái)的，而是產(chǎn)品數(shù)據(jù)，包括行業(yè)整體數(shù)據(jù)、網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、廣告/轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)/產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品投入/收入數(shù)據(jù)等。所有這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了一個(gè)綜合指標(biāo)，它將決定一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理。在數(shù)據(jù)指標(biāo)是一個(gè)非?？茖W(xué)的體系的情況下，數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論確實(shí)比主觀臆斷更有確定性和說(shuō)服力。

一般來(lái)說(shuō)，我們主要關(guān)注以下幾個(gè)方面:1。網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)。比如訪問(wèn)量、點(diǎn)擊量、瀏覽量、轉(zhuǎn)化率、停留時(shí)間等等。以上是基本的指標(biāo)，但當(dāng)結(jié)合幾十萬(wàn)個(gè)不同來(lái)源、不同時(shí)間的網(wǎng)頁(yè)，就是一個(gè)非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。2.網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)。比如用戶人群的屬性特征:年齡、性別、行業(yè)、職位、地域等；另外還有用戶行為特征:登錄號(hào)、注冊(cè)號(hào)、注銷號(hào)、點(diǎn)擊號(hào)、收藏號(hào)、操作號(hào)、訂單號(hào)等等。

product經(jīng)理OK。數(shù)據(jù)分析分部是指負(fù)責(zé)收集、分析和解釋數(shù)據(jù)并提供業(yè)務(wù)決策支持的職業(yè)，其職責(zé)通常包括:收集和整理數(shù)據(jù)、構(gòu)建數(shù)據(jù)模型等，，而product 經(jīng)理則是指負(fù)責(zé)產(chǎn)品策劃、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、運(yùn)營(yíng)的職業(yè)，其職責(zé)通常包括:調(diào)研市場(chǎng)需求、制定產(chǎn)品方案等。，所以螞蟻的。