数据产品调研

本文主要讲解笔者对于数据产品的理解并列出当前主要数据产品并对其进行分类，可以用户。部分内容来自于知乎回答https://www.zhihu.com/question/23165279

I. 数据产品简介

1.目标用户

• 企业内部使用的数据产品，如自建 BI 和推荐系统（对用户建立评分体制，如my performance）；
• 针对所有企业推出的商业型数据产品，如 Google Analytics 、百度统计、友盟；
• 用户均可使用的，如 Google Trends 、淘宝指数、淘宝双十一大屏等等。

2. 使用场景

• 数据化运营：量化企业的业务运营
• 数据化营销：刻画用户画像、便于优化推广渠道
• 快速定位程序错误
• 企业数据平台：构建用户评分体系/用户标签体系，进行分级管理或者做个性化推荐

3. 数据来源

4. 数据处理流程：

• 数据采集——数据处理——指标——报表——图表可视化（企业定制化报表、邮件报表、错误日志页面、预警报告、大屏）
• 数据采集——数据处理——指标——报表——图表可视化——拖动式自助分析工具（大屏制作工具、dashboard制作工具）
• 数据采集——数据处理——指标——报表——图表可视化——解决方案
• 数据采集——算法——用户标签/用户评分/匹配规则/推荐规则
• 备注：

指标设计：

1. 逐层拆分，只是数据钻取；
2. 明确指标定义，统计口径和维度；

可视化：

1. 数据从总览到细分，并且不断对比；
2. 总览：应提纲挈领，简明扼要，让用户先了解当前发生了什么事情和问题的大概方向；
3. 细分：应该提供足够丰富的维度便于分析。每次细分必须带着指标下去，所有分析的结果必须可以落实到动作执行，并与业务紧密相关；
4. 凸显对比。

指标展示交互：

1. 同时着重展示指标不超过7个，5个比较合适；
2. 明确指标主次关系；

5. 数据产品分类