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数据产品的定义和种类 数据产品是什么意思

对于许多公司来说，数据产品
经理一职，主要的工作便是进行数据支持 。
什么是数据支持？
老板说:“我明天要开战略会议 。请为我运行一份保留率数据的副本 。”
业务方面表示，“我们的交易量下降了 。我想从城市、性别、年龄等维度来看，是什么原因导致了成交量的下降 。能不能快点支持？”
该产品称，“最近，我们推出了新的feed flow策略 。我们希望看到新策略和现有策略的ab效果 。你能帮我提取数据吗？”
数据似乎每天都在面对这样的需求，每天都被困在接收需求、需求需求、导出数据的奇怪循环中 。
可能一年后，蓦然回首，发现昏暗的灯光下没有升职加薪，没有学习成长 。
反而老板会问你:“数据产品的价值是什么？这一年你为团队贡献了什么？”
我觉得这是大部分数据产品在职场面临的困境 。对我自己来说，我在数据产品的岗位上干了五年左右，从创业公司到美团，从美团到腾讯；看他建高楼，看他楼塌 。
我不断地问自己:数据产品是用来做什么的？数据需要解决的本质问题是什么？数据的价值在哪里？
要回答这个问题，数据产品是做什么的？首先，我们需要回到一个本质问题:产品是做什么的？
——产品以业务为基础，通过产品化解决业务场景的问题 。
那么，对于数据产品，我认为核心是:
那么，数据产品解决的是什么问题呢？
结合不同的场景，我认为有如下四种:
数据工作的本质就是围绕这四个问题 。
查询指标 围绕指标查询场景，数据产品首先需要解决的问题是:如何定义一个指标？
一般来说，界定指标有两个困难:
1. 指标歧义 对应我们的实际工作场景，同一个指标往往有不同的统计口径 。
比如，产品部门定义的指标购买访问率，就是购买访问率=订单支付成功页面的UV/首页UV；运营部门的定义是采购拜访率=订单数量/DAU 。
这里因为统计口径的不一致，会导致购买访问率对应的同一个指标，会出现两组完全不同的数据，从而导致数据模糊 。
2. 指标说明不清 我们有一个指标定义，但是业务端或者技术端无法理解我们的指标定义到底是什么意思，比如续聘人数，定义为续聘人数之和 。
那么问题来了，这里的续费是怎么计算的？学生需要凭学生证称重吗？统计周期是用学生创建时间还是订单支付时间？
你看，如果一个指标的定义不严谨，那就没有用，对业务端和技术端都起不到指标解释的作用 。
所以关于指标的定义，一定要找到一个规范，能够清晰明确的规定指标是什么 。
经过多年的探索，总结出一套定义指标的方法 。详情如下:
有了定义标准，我们就可以定义业务中的所有指标，形成我们的索引字典 。如果没有在线指标管理工具，我们可以在在线文档中维护指标，总结如下:
你看，不就是这样吗？很多业务指标都很明确 。
之后，我们可以在网上制作我们的索引词典；方便大家快速找到各个指标的定义 。
这样做的另一个好处是收敛了所有指标的导出，一方面防止业务随意定义指标，另一方面规范了下游所有BI平台的指标定义 。
详情如下:
统计数据 展开统计前；我在思考一个问题，统计学的本质是什么？
统计是对商业形态数量的认知 。
比如:500，这个数字没有意义 。而订单数=500，则转化为对业务运营的量化认知，从而500的数据被赋予了业务意义 。
对于不同的业务场景，统计数据的意义和目的是不同的 。
我将从以下三个方向总结统计数据:
我们在规划数据产品的时候，一定要结合场景，不要盲目 。
比如以数据看板为例，我们可以根据不同的服务对象和不同的使用场景，将其拆分为三种不同的数据看板 。
详情如下:
我们一定要清楚的了解不同数据广告牌的定位和特点，这样我们在接到每一个数据需求的时候，才能把每一个需求整合成一条线 。
效果评估 数据需要解决的第三个问题是效果评估 。例如，我们推出了一项需要评估的战略 。
对于需求者来说，他的本质需求不是方案A或者方案B的曝光pv、页面停留时间等等数据，他的本质需求是你告诉他一个结论，方案A的效果好还是方案B的效果好，这个结论是有专业统计背景支持的 。
【数据产品的定义和种类 数据产品是什么意思】然而，这里会有一个大问题:


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