第二课《什么是数据产品经理》

什么是「数据产品经理」？

数据产品经理 ≠ 产品经理 + 数据分析

「数据产品经理」是做什么的？

• 直面的讲：负责数据类产品工作，例如：数据平台搭建、数据工具设计、数据解决方案规划。
• 宽泛的讲：负责数据生产、清洗、整理、分析、运营等。

「数据产品经理」的技能与工具

技能范畴：

• 常规产品能力
• 数据能力
  • 字典设计
  • 埋点设计
  • 数据生产技能
    • 挖掘、清洗、整理
  • 数据分析技能
• 数据策略能力
  • 定位
  • 识别
  • 判断
  • 决策

工具范畴：

• 数据分析法
  • 宏观：公式法、对比法、象限法、二八法、漏洞法等
  • 具体：逻辑树、5W2H、PEST、SWOT、4P、BCG、GE矩阵、五力模型、杜邦分析法、RFM、帕累托法则、ABC模型、AARRR等
• 数据分析工具
  • Excel
  • 数据分析语言
    • Python、R、Kafka、Spark、Spark Streaming、Hadoop、Hive...
  • 数据库
  • BI工具
    • 能力方向：数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等
    • 商业工具：SPSS、Tableau、PowerBI、FineBI、Qlikview等

如图：

数据能力，网图侵删

常见的数据知识

数据处理逻辑为：源系统、贴源层、数据仓库、数据集市、数据应用等

如图：

数据处理逻辑，网图侵删

数据建模方法有：维度建模法、星型、雪花型、实体建模法、Date Vault、3NF等

如图：

3NF模型，网图侵删

数据仓库模型有：业务模型、领域模型、逻辑模型、物理模型

如图：

数仓模型，网图侵删

数据仓库数据模型架构有：系统记录域（System of Record）、内部管理域（Housekeeping）、汇总域（Summary of Area）、分析域（Analysis Area）、反馈域（Feedback Area）等。

如图：

数仓数据模型，网图侵删

数据产品的设计流程

设计流程：

1. 需求分析
2. 数据指标设计
3. 数据可视化设计
4. 数据展示逻辑设计
5. 数据产品管理

「数据产品经理」进阶

数据关注路径进阶：

1. 数值数据

关注点对点的数据

2. 场景数据

根据点对点的数据进行延伸，切入业务，关注场景数据构架

3. 平台数据

跳出基础数据视野，关注基础市场容量、流量背后、匹配资源、竞争关系等

数据影响点关注路径进阶：

1. 产品数据

数据对数据的影响

2. 产品形态

形态对数据的影响

3. 产品功能

功能变化对数据的影响

数据能力路径进阶：

1. 数据
2. 算法
3. 策略
   1. 产业地图
   2. 产品画布

结语：

「数据产品经理」是以数据为着眼点，可将数据能力应用到各个领域的理性策略专家。

参考：

• 数据仓库的几种建模方法
• 数据产品经理的进阶之路
• 数据产品经理，原来并不是数据+产品经理的结合
• 从To C 转型数据产品经理，我的一些思考

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课后回访：

1. 本课知识点你的打分是多少？（1-10分）
2. 本课知识点，如果可能，你愿意推荐给朋友的分值是多少（1-10分）
3. 你希望这堂课怎么改善？