成为数据产品经理多久,做好数据产品经理需要做什么?

数据产品经理不是数据分析师，是产品经理的一种。数据分析是产品经理的核心能力之一，产品经理是数据产品经理的核心能力之一，称职的数据产品经理？你认为数据产品经理是做什么的？如何做好数据产品经理一个数据经理需要做什么？数据产品经理新人工作笔记|01成为数据产品经理S3如果我们是数据技术人员，我们可以要求数据PRD(产品需求文档)必须具体到可以拆卸执行任务的程度，并完全支持测试用例的定义。

目前到处都在讨论大数据的专业前景有多好，就业机会有多少。很多人对大数据这个行业充满了向往。但是可能大部分人学了之后都不知道大数据能做什么。大数据行业有哪些工作？1.数据分析师。数据分析师(Data analyst)是数据师的一种，指不同行业中专门从事行业数据收集、整理、分析，并根据数据做出行业研究、评估、预测的专业人士。在我们的工作中，我们使用工具来提取、分析和呈现数据，以实现数据的商业意义。

3、如何做一名优秀的,称职的数据产品经理?

简单来说就是以数据为主要自动输出的产品形态。这里强调了自动化输出的概念，以区别于Gartner这样的数据研究咨询公司。显然，他们的报表也可以理解为以数据为主要输出的产品，但不具备自动化输出的特点。定义了概念之后，我们就可以对其进行分解和提炼了。从用户群体来看，可以分为三类:1。企业内部使用的数据产品，如自建BI和推荐系统；2.面向所有企业推出的商业数据产品，如GoogleAnalytics和GrowingIO；3.任何用户都可以使用的GoogleTrends和淘宝指数等。

其实和类似于用户画像和搜索排序的算法一样，本质上都是一套基于用户数据和相应数据模型的评分和标签体系。所以在很多企业的划分中，这也属于数据产品的范畴。限于个人经验，本文暂时不涉及此类产品。GrowingIO的创始人张溪梦先生曾经说过:一件事只有量化了，才能优化。这与GrowthHack流行的核心理念不谋而合。

从负责一个功能模块到负责一个产品再到负责一条产品线。以下是我从工作中得到的三个最大的感悟:1。一个产品的话语权来自于他对业务的理解。产品需要是团队里最懂业务的人。对业务的理解包括三个方面:理解用户，理解解决方案，理解商业模式。最不成功的产品经理，总是习惯于用逻辑推导产品方案，而不考虑实现细节，只开发功能而不考虑功能对业务的价值。用户是多样的，逻辑是一方面，但理解人性一方面需要对人性的洞察(心理学、社会学、经济学的固化知识)，另一方面需要在实际案例中体验。

很多时候，我们进入的不是BAT，而是一家垂直领域的龙头公司，独角兽公司，这是一个非常好的选择。但这类公司一开始不会配备很大的数据团队，也不一定有很懂行的领导。这时，数据产品经理需要不断规划数据产品的未来，以协调资源。所以一个数据产品经理不仅要了解每一个数据产品，还要了解这个产品在公司是以什么样的情况和形式出现的。

只有这样才能申请到技师等资源。数据产品经理的概念和范围:首先思考两个问题:你心目中的数据产品是什么？你认为数据产品经理是做什么的？数据产品经理不是数据分析师，是产品经理的一种。数据分析是产品经理的核心能力之一，产品经理是数据产品经理的核心能力之一。首先，数据产品经理必须知道不同的公司在不同的阶段需要什么样的数据产品，并且能够生产出来。这是这个职位的核心要求，也是我系列文章的重点部分。

成为产品经理需要付出很多。说没有任何经验就能做产品经理是不可能的。经验多了，表现好了，就当大官了。首先要从底层做好。一切都是按部就班。我们必须努力工作，有上进心。第一，要做好产品的销售。当销售量上升时，我们就会成功。不仅要增加销量，还要赢得人心。要做好道德操守，获得同事的认可和认同。如果同事不认可，不赞成，那么即使你成为产品经理，也没有人会配合你，所以你不能领导他们，让同事认可自己，对同事不阴险，认真对待同事，第二步成功。

作为产品经理，我可以学到很多知识。在不同的层面，产品经理都有软技能:个人魅力:包括沟通能力、领导能力、愿景能力、感染能力、审美能力等；产品素养:产品素养包括产品社群、运营社群、优秀产品群；互联网素养:了解互联网现状，追踪互联网热点，追踪互联网前沿，融入互联网社区。产品经理在项目管理中的一个重要角色就是项目经理，他需要对整个项目的结果负责，包括按时交付、合格交付和成本控制。

数据经理需要做什么？明确产品目标，需要什么样的数据来显示目标是否完成，数据挖掘需要做什么。1.明确目标是否为虚假需求。用明确的方式，我们可以用最小可行的产品，也就是用最简单最基础的功能，快速推出，收集用户反馈。最简单的:可以是一个概念视频，一个简单的产品原型分析，一个最核心功能的app的推出。检查市场反馈以节省成本和时间。

否则预设值会增加，很容易失望。反馈方式清晰，留下良好的快速第一印象。及时更新。注意自动安装。奖励。反馈有回报，推广有回报，运营和推广有回报。场景操作。使用入口，如出租车接口。Ip效应。滴滴请明星。语言转换注册率。免费注册，获得创新产品试用资格！2.在数据呈现上注意有效的数据提取，比如注册转化率，日活跃，月活跃。数据是理性的体现，也可以是作弊的手段。

如果我们是数据技术人员，我们可以要求数据PRD(产品需求文档)必须具体到可以分解成可执行任务的程度，并且完全支持测试用例的定义。但是，当我们成为数据产品经理后，我们只需要业务端“明白我们要用数据解决什么样的业务问题”，相关指标定义和维度定义可以由数据产品经理定义，并与业务人员达成共识。除了实现需求，数据产品经理的相当一部分工作是独立于需求而存在的，这部分工作的目标是“客观描述”，而不仅仅是“符合要求”。这个过程需要通过他们对业务的充分理解来抽象出一个高度可用的数据模型或数据产品。