產品經理如何提高資料探勘和分析能力?

時間 2021-05-10 23:10:42

1樓:產品一哥

提高資料分析能力,你需要:對業務有深刻的理解、熟悉資料框架、 對現有資料指標進行分析、勤於取數訓練、增加資料多樣性。

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2樓:iris

偶同樣文科出身,對高階的資料探勘各種演算法基本白目,但做了一段時間的PM偏資料工作,談談幾點感想:

1. 了解業務,熟悉資料框架、體系

在熟悉產品需要關注的指標、框架之後,了解現有每個指標的運營現狀;如果有同行業指標對比更好,看是否有提高的空間;或者是,希望通過某個運營的動作,提高哪乙個指標,提高到多少;回到1中的例子,例如發現安卓的女性使用者偏高,且登入時間集中在周五晚上,那下一次如果做活動運營的內容可能有所偏重,同時發布時間也盡量靠近那個時段;通過一系列的比較精準命中,預估運營能夠提公升指標到乙個什麼水準;

另外有乙個精準模型的好處是了解你的核心使用者後,你可以單獨針對這部分使用者進行產品用研與需求挖掘,更利於你內心確定哪些指標是可以通過什麼手段提公升的;

同時找規律,對於拆解出來的指標,想辦法做一些分析,這裡的分析個人覺得並不一定需要很複雜的手段,更重要的是一種感覺和意識,可能覺得某些資料之間會關聯,例如可能登入高的時候使用者的UGC內容產生頻率也很高(這種簡單的不能再簡單的相信一般人都會有意識=。=容我舉個這麼簡單的栗子),這裡的例子是很明顯易見的關聯,但其實有很多資料之間的關係可能沒那麼明顯,需要一種直覺去組合,然後判斷,如果不是通過歸納分析能得到結論的,甚至可以想辦法去做一些改動證明;

3. 規律驗證,經驗總結

找到規律了,內心明白了,下一次做事情心裡會更透亮一些,對產品的理解又會更深一些;很多事情,就是這樣一點點去熟悉,去深入慢慢產生親切感的;資料是讓你和你的產品心靈貼近的乙個話題而已,聊到一定程度對於PM來說就差不多了,可以聊些別的了;更高階更深入人心的資料溝通,不妨還是交給專業的資料處理人員吧,就好像不是人人都是心理諮詢師一樣;

總之,對於PM而言,個人覺得資料是一種意識,而非技術,是一種方法總結,而非理論科學,關注資料是個優點;但PM也還有很多別的事兒要幹呢,PM的角色不就是%@#¥%,不是麼....

3樓:徐波

首先,要理解你負責運營產品的指標體系;

其次,清楚實現這些指標的思路和方法;

最後,指標具體實現。如果你想自己做分析,建議你補充一些統計學的知識,推薦一本書《商務與經濟統計》作者戴維R.安德森

4樓:79年的雪碧

觀察生活中的一切,關注重點的事情行為,會找到規律,總結。

其實大多數人的行為習慣是一樣的。

到一定程度,你會發現挖掘的資料,都是扯淡。

5樓:唐雷

首先假定你能有效獲得足量產品相關的資料。

其次,想清楚產品現階段的真實關鍵指標,而非單純KPI。

最後,想出把具象指標和已獲得的抽象資料進行有效對映的方法,很多時候這一步存在某些所謂的行業模型,你可以拿簡化過一些的資料模型去諮詢。否則,可能得自修一些機器學習和統計學的底子。

總之,如果只有自己乙個人做的話,可能多少能看出些端倪的時候,基本就不知道後續如何著手了。成效總歸不會大,最後得不償失。如果公司本身組織人力物力在做資料farm的話,應該也輪不到PM立刻身先士卒。

懂得怎麼對待產噴&使用者資料這件事,對PM是重要的,只是未必要以data mining的方式來達成。

6樓:林通

我覺得產品經理並不需要特別優秀的資料分析和資料探勘的能力,當產品做大之後資料分析挖掘工作交給專業的BI工程師承擔。但樓主的問題我特別能理解,在產品設計或運營初期不太可能有BI工程師的支援,想知道產品運營資料是否健康,往往落在產品經理頭上,這時大多數的產品經理就感覺力不從心,於是就有了樓主的問題了。

每個產品經理在產品設計前就需要明白乙個最簡單的公式:

產品價值=產品帶來的收益一設計研發運營成本》0例如積分類的產品,如果使用了積分產品後淨增的銷售額*利率-積分充抵的商品價值(運營成本)-設計研發成本》0,如果使用者會長期使用積分,設計研發成本可以忽略,其它資料可以比較容易拿到。再如頁面改版類產品,改版帶來忠實使用者數*每忠實使用者價值-新頁面的設計研發運營成本》0,說明改版是成功的。

產品經理只要把握好這個基本公式,其其深入的資料分析交給更專業的人員去做吧,產品經理的主要精力還是放在使用者需求分析層面。

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