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从数据分析师的级别看:产品经理的数据修养

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发表于 2016-11-2 11:43:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
BLUES在准备一个数据运营的分享PPT,看到网上流传的一份,据说是阿里的数据分析师职级体系,于是想到这几年的产品工作,一直和数据息息相关,BLUES在腾讯的第一个岗位就是QQ秀的数据运营,每天都要输出一份产品数据运营日报,这一份数据日报,输出了两年多,我成了团队里面发邮件最多的那个人,后来到YY语音,到迅雷,也一直都在和数据打交道。
作为在互联网公司搞了多年数据工作的职工,BLUES对当前热门的大数据提法,一直不是很感冒,很多所谓搞大数据的,其实都不知道数据从哪里来的,做数据分析,千万别上来就是搞大数据分析,还是从小数据开始吧。
无论是做产品策划,还是做产品运营,都需要掌握必要的数据分析方法,至少掌握助理数据数据分析师的技能,如下所示:
其实上面的要求,还可以增加一点,那就是数据上报。数据分析师,必须了解业务逻辑,熟悉产品数据上报的整个流程,并且与产品经理合作完成产品数据上报,为后面的数据获取打下基础。
在数据分析方法要求上,以下六点可以说是做产品经理需要掌握的基础数据知识:
1.数据预处理、检验、清洗;
2.各种常用统计检验方法;
3.描述统计分析;
4.对比分析;
5.简单的多元统计分析方法;
6.数据库知识;
至于用什么工具,则看实际工作需要了,最基本的就是Excel电子表格,这个工具的掌握,做网上有很多的视频教程,想学习的,一定能找到各种案例。推荐一个学习论坛:http://www.excelhome.net,有不少免费的Excel教学视频,自己找来看吧。
至于后面的数据挖掘方法,例如:
  • 结构分析;
  • 趋势分析;
  • 关联分析;
  • 回归分析;
  • 聚类分析;
  • 因子分析;
  • 神经网络;
  • 决策树等;
则需要了解原理和应用,如果是高级产品经理,尤其是运营方向的产品经理,还是有必要学习一下这些分析方法。
在数据报告的输出方面,提炼核心数据结论,进行有理有据的报告输出,也是需要掌握的,现在能每天出数据日报的团队或许已经不多,周报还是需要输出一份的。
比较受欢迎的数据分析师,是十分了解产品业务的,甚至会主动参加产品需求评审,了解产品规划,清楚产品发展的不同阶段的目标,自己也会主动体验产品,结合数据进行分析,给出接地气的数据分析报告。
最无奈的情况,则是数据分析师的理论水平很厉害,会各种挖掘方法,但就是不熟悉产品,这样反倒会输出流于形式的分析报告,对产品的发展难以起到实质性的帮助。
另外,从数据分析师的级别发展看,对于方法和工具的掌握,到中级水平,其实就已经够用了,后面的更高级别,更多是在数据价值的输出、管理能力、胜任和影响力方法,尤其是对公司层面的决策、专业领域的影响力方面,有较高要求。
下面是网上流传的数据分析师进阶要求,供大家参考:
初级数据分析师
中级数据分析师
高级数据分析师
本文由Blues授权36大数据发表,并经36大数据编辑。转载此文章须经作者同意,并请附上出处(36大数据)及本页链接。原文链接:http://www.36dsj.com/?p=38805
BLUES的文章主要写产品经理成长、产品运营、用户研究、数据分析。想看更多Blues的文章,请关注他的微信公众号,号码为:bluemidou。
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