一、數據產品經理與產品經理區別？

數據產品經理與產品經理之間主要的區別在于其職責和工作重點的不同。1. 職責不同：數據產品經理是負責數據產品的開發、設計和推廣，主要關注數據的采集、處理和分析，以及如何將數據應用于產品的優化和改進。產品經理則更側重于整個產品的規劃、市場需求分析、用戶研究以及產品的設計、開發和上線等全過程的管理。2. 工作重點不同：數據產品經理更注重數據分析和挖掘，在產品開發和優化過程中充分利用數據，并使用數據來支持決策。而產品經理則更關注整體產品的戰略規劃、市場競爭力以及用戶體驗等方面，需要綜合考慮市場、用戶和技術等多個因素。3. 技能需求不同：數據產品經理需要具備數據分析和處理的專業知識，熟悉相關的數據分析工具和技術，具備一定的數據科學基礎。而產品經理則需要具備產品管理、市場分析、用戶研究等方面的技能，同時還需要了解產品開發流程和技術知識。總之，數據產品經理與產品經理雖然在產品領域都扮演著重要角色，但其關注點和職責有所不同，需要具備不同的技能和知識背景。在實踐中，兩者也需要相互合作，以共同推動產品的發展和創新。

二、數據產品經理必備技能？

數據產品經理當產品經理遇上大數據時代，數據產品經理應運而生。

新時代的新崗位自然也有新要求。數據思維，數據預處理，數據統計，數據挖掘，數據可視化等是產品經理的必備技能。懂產品，懂運營，懂市場，懂表達，懂管理則是數據分析師的技

曾經做過一段時間的數據產品經理，我覺得最終要的是要搞清楚你跟數據分析師的差別！！

要做的不僅僅是分析數據，更重要的是要問自己這個數據分析出來之后，對于產品或者你的業務有什么意義和價值，不要去分析了一堆的數據，而忽略了為什么分析！

另外，你是產品經理，所以我一直倡導的一句話，叫做，數據僅僅能證明你做錯了什么，但是其實并不能證明你做對了什么，所以用數據來分析產品是一個驗錯的機制，而并非能夠驗對，這兩個是有本質區別的。

最后，還是要記住你是產品經理，數據分析是你的長處而并未主業。

三、共識數據平臺產品？

中外學術論文，中外標準，中外專利，科技成果等。

四、大數據 產品經理

大數據產品經理是當今數字化時代中備受追捧的職業之一。隨著大數據技術的不斷發展和普及，企業對擁有數據分析能力和產品開發經驗的專業人士的需求日益增長。對于一名成功的大數據產品經理來說，需要具備多方面的技能和知識，以應對日益復雜和多樣化的市場挑戰。

大數據產品經理的職責

• 1. 制定產品發展戰略：大數據產品經理負責與團隊合作，制定產品的發展戰略并確保產品的成功推出。
• 2. 數據分析和挖掘：通過對大數據的分析和挖掘，發現潛在的市場機會和產品需求。
• 3. 監控和優化產品性能：持續監控產品性能并進行優化，以確保產品保持競爭力。
• 4. 與團隊協作：大數據產品經理需要與多個團隊緊密合作，包括數據分析師、工程師和市場營銷團隊。

成為一名卓越的大數據產品經理需要具備扎實的數據分析能力、產品設計經驗、市場洞察力和團隊管理技能。同時，不斷學習和跟上行業動態也是提升自身競爭力的關鍵。

大數據產品經理的技能要求

1. 數據分析能力：熟練運用數據分析工具和技術，能夠從海量數據中提取有用信息和見解。

2. 產品設計經驗：具備產品設計和開發經驗，能夠理解用戶需求并將其轉化為創新的產品解決方案。

3. 市場洞察力：了解市場趨勢和競爭情況，能夠準確預測用戶需求并做出相應調整。

4. 溝通和團隊合作能力：良好的溝通能力和團隊合作精神是成為一名成功的大數據產品經理的關鍵。

大數據產品經理在日常工作中需要處理大量的數據和信息，因此對于數據的敏感性和準確性要求極高。同時，需要能夠與各方有效溝通并推動團隊協作，以實現產品的成功上線和持續改進。

大數據產品經理的發展前景

隨著大數據技術的不斷成熟和應用，大數據產品經理的職業前景非常廣闊。各行各業對數據的需求逐漸增加，需要有能力處理大數據并將其轉化為商業機會的專業人士。

大數據產品經理的工作涉及產品規劃、市場分析、數據挖掘、用戶體驗等多個領域，對綜合能力和創新思維提出了更高的要求。對于有抱負的從業者來說，不斷提升自身的技能和知識，積極跟進行業發展，將有望在這一領域取得更大的成功。

總的來說，作為具備數據分析、產品設計和市場洞察力的專業人士，大數據產品經理在數字化時代扮演著至關重要的角色。隨著技術的飛速發展和商業模式的不斷創新，大數據產品經理將會成為企業未來發展中不可或缺的關鍵人才。

五、華為數據產品經理

華為數據產品經理 - 面向未來的數據驅動策略

在當今數字化時代，數據已經成為企業發展和競爭的關鍵驅動力之一。華為一直秉承著“數據驅動”的理念，并且在該領域做出了卓越的成就。作為華為的數據產品經理，您將有機會參與并推動華為數據驅動策略的發展。

職位概述

作為華為的數據產品經理，您將負責開發和推廣創新的數據產品，以支持公司的業務增長和戰略目標。您需要具備敏銳的市場洞察力，深入了解客戶需求和行業趨勢，同時與跨部門團隊合作，確保產品的成功上市。

職責與要求

• 通過市場研究和客戶反饋，把握行業的發展動態，了解市場需求。
• 與研發團隊密切合作，開發和設計核心數據產品和解決方案。
• 制定產品路線圖和計劃，并確保項目按計劃推進。
• 與銷售和市場團隊密切合作，推廣和推動產品的成功上市。
• 積極參與行業會議和展覽，樹立起華為在數據領域的專業形象。

華為作為全球領先的信息通信技術解決方案供應商，在數據領域擁有豐富的經驗和先進的技術。作為數據產品經理，您將有機會充分利用華為豐富的資源，發揮創造力和創新精神，打造具有競爭力的數據產品，助力客戶在數字化轉型中取得成功。

任職要求

• 教育背景：計算機科學、軟件工程、信息管理等相關專業的學士或碩士學位。
• 行業經驗：有3年以上數據產品管理或相關經驗，熟悉計算機網絡和云計算等技術。
• 市場洞察：具備敏銳的市場洞察力，了解數據產品和解決方案市場的發展趨勢。
• 團隊合作：出色的團隊合作和跨部門協作能力，能夠與開發、銷售和市場團隊緊密合作。
• 溝通能力：良好的溝通和表達能力，能夠清晰地傳達產品需求和目標。
• 創新意識：有創造力和創新精神，能夠設計和推出有競爭力的數據產品。

發展機遇

作為華為數據產品經理，您將有機會參與全球領先的信息通信技術公司之一的核心業務，并與來自不同領域的頂尖專業人才密切合作。華為提供廣闊的發展平臺，鼓勵員工的創新和成長。

擔任華為數據產品經理，您將引領華為在數據領域的創新，推動企業數字化轉型，并實現個人職業發展的躍升。

如何申請

如果您對華為數據產品經理的職位感興趣并符合要求，請將您的簡歷發送至hr@huawei.com，并在郵件主題中注明“華為數據產品經理申請”。我們將盡快處理您的申請并與您取得聯系。

華為期待您的加入，一起開創更加美好的數據驅動未來！

六、產品經理三大證書？

1.NPDP證書。

NPDP認證于2016年引入中國，兩年多來企業認可度呈指數級增長。大多數企業以NPDP證書為優先錄取標準。獲得NPDP證書非常有利于個人跳槽和升值。

2.UCPM證書。

該證書印有聯合國標志，由聯合國訓練研究所CIFAL中心認證，認證機構的權威性使證書所有者的加分效應明顯。

3、CPM證書。

CPM證書由美國產品營銷和管理協會頒發，其廣度僅次于UCPM，不僅包括產品經理、產品營銷經理、品牌經理、敏捷產品經理和創新領導者。

七、產品經理權力大嗎？

產品經理的權利就是組織好員工生產產品，

八、大數據產品經理工作內容？

大數據產品經理工作職責：

1.分析業務部門實際需求，規劃、推進公司數據平臺的建設及維護；--數據平臺建設

2.全方面分析客戶端數據，對產品改進提供數據支持；--客戶端數據分析

3.通過數據挖掘和統計報表，提升業務部門運營數據的透明度，提升運營效率；--數據統計

九、數據產品經理發展前景？

前景廣闊

數據產品經理崗位仍然有職業前景。隨著數據技術的不斷發展和普及，越來越多的企業開始注重數據的價值，希望能夠通過數據來提高業務決策的準確性和效率。數據產品經理作為負責數據產品規劃、設計、開發和管理的專業人士，扮演著關鍵的角色。因此，數據產品經理的職業前景在未來仍然很廣闊，并且隨著數據產業的蓬勃發展，該職位的需求和薪酬也有望不斷提升。

十、產品經理如何做數據分析？

每個產品經理都知道數據分析很重要，但你能清晰地給出以下這兩個問題的答案嗎？1. 數據分析到底是什么？2. 數據分析為什么如此重要？如果在這之前你不知道答案也沒關系，因為本文會圍繞以下幾點回答以上兩個問題：1. 數據分析到底是什么？2. 數據分析的相關概念3. 如何實施數據分析？4. 如何測量和收集數據？5. 如何做數據分析報告？6. 數據分析與產品的關系

數據分析到底是什么？

簡而言之，數據分析表征產品狀態、用戶行為和用戶所點擊的內容等等。雖然數據表征產品狀態，但它沒有表明產品所處狀態的原因。數據分析不能只靠單一的度量數據，應以一系列匯聚的度量數據為前提。例如，如果我們要分析某個物體狀態，我們就不能只用物體溫度這個單一度量數據，只有結合其他諸如物體位置、速度、組成、環境溫度等一系列數據，我們才能實施分析。假設速度是0，物體位置離地面1米，周圍溫度與物體一樣，我們可以分析得出結論——物體處于靜止狀態。同理，我們在分析產品狀態和用戶行為時，匯聚的度量數據越多，對我們越有利。

數據分析的相關概念

想要從數據分析中獲得最大價值，我們需要非常了解數據分析的相關概念。這些概念包括：? 數據點? 用戶分群? 漏斗? 時序分群

數據點

數據點，即數據的單獨點。數據點度量產品某個特定項目，包括度量數據和度量時間。

準確的數據點是我們繪制產品發展趨勢圖表的前提。

用戶分群

用戶分群的依據是用戶共同特征和產品使用模式。

用戶分群的依據包括但不限于：? 技術方面（瀏覽器， 操作系統，設備等）? 行為方面（初次訪問，回訪等）? 人口統計學方面（語言，國家等）在對用戶進行自定義分群時，我們需要依據可以度量的特征。例如，用戶性別就是可以度量的特征。只要我們在用戶個人資料里添加性別這一項，我們就可以采集到相關數據，這樣以性別作為分群依據就不難。我們可以通過用戶分群了解用戶潛在的行為模式。數據平均值會掩蓋這些潛在行為模式。例如，雖然頁面平均訪問量是2，但是在添加了初次訪問vs回訪這個細分特征之后，我們發現初次訪問者的平均頁面瀏覽量是1.2，而回訪者的平均頁面瀏覽量是3.4。如果不進行用戶分群，初訪者和回訪者頁面瀏覽量的差異就會被頁面瀏覽量的平均值所掩蓋。通過用戶分群，我們可以把數據分析重點集中在主要目標用戶群體。例如，我們的主要目標用戶分布在華東地區，只要區分華東各省市用戶群體并重點分析這些地域的用戶行為，就可以優化產品以適應他們的需求，而不是針對全國用戶進行產品優化。

漏斗模型

漏斗模型主要用于流量監控、產品目標轉化等日常數據運營與數據分析工作。

為了達到目的，用戶會執行一系列操作。例如，在電商平臺上，用戶為了實現購買的目的，會執行以下操作：

通過漏斗模型，我們可以知道用戶在哪一步流失，從而通過調查分析找出用戶流失原因。

時序分群

時序分群與用戶分群類似，區別是時序分群的目的是比較分析用戶行為隨著時間的變化。

時序分群有利于我們衡量用戶長期價值。時序分群之后可以進行不同的比較，例如，我們可以比較一周前的注冊用戶和一個月前的注冊用戶，也可以比較某個特定日期的注冊用戶。如果我們沒有針對一周前和一個月前的用戶進行分群，那么新進來的用戶會干擾我們分析這兩個時間段的用戶行為。對某個特定時間段的用戶進行比較時，我們可以衡量某個營銷活動或者產品某個功能更新后對用戶行為產生的影響。

上圖是一個基于用戶注冊時間的留存圖。與其他用戶群相比，十月八日這一天的用戶留存顯著增加。當我們看到這個數據時我們可以探索是什么導致了用戶留存的改變。

如何實施數據分析？

產品經理會接觸到海量的數據，那么我們應該如何實施數據分析？我們需要制定如下計劃：1. 定義產品愿景2. 定義滿足產品愿景的KPI3. 定義允許我們達到KPI的度量指標4. （通過用戶行為日志）定義影響度量的漏斗為了更好地制定計劃，我們需要了解計劃里的相關概念。

產品愿景

產品愿景指產品用途和目標用戶，簡而言之，“產品為用戶解決了什么問題？”沒有產品愿景，我們接下來的所有行動都是浪費時間。

KPI

KPI衡量產品表現。拉新，留存，活躍，轉化等這些都屬于KPI的范疇。我們還可以用KPI制定產品發展目標，譬如將用戶注冊量提高20%或者將購買轉化率提高30%。KPI要適合產品所處階段，如果我們剛開始創業，那么主要KPI就是用戶注冊量，而不是用戶活躍度。

度量指標

度量指標是達成KPI的手段。度量指標一般有轉化率，購買率等等。通過計算兩個或多個數據點，我們可以得到度量指標數據。同時，度量指標的變化趨勢也是產品改進的依據。

漏斗

重要的漏斗會以某種方式改變度量指標。在確立產品使用流程/用戶行為日志后，我們依據度量指標和用戶行為制定相關漏斗模型。以注冊率為度量指標和以轉化率為度量指標所制作的漏斗模型不可能相同。

獲得數據點

獲得可測量的數據點對達成KPI, 計算度量指標數據，制作漏斗意義重大。

計劃并非一成不變，我們需要根據產品愿景、KPI等適時更新計劃。

如何采集和統計數據？

方法有兩種：建立內部分析系統，或者依賴第三方的分析系統。內部分析系統可以根據度量指標進行定制開發。缺點是我們需要耗費資源單獨建立和維護。外部分析系統，譬如Google Analytics, Mixpanel, KISSmetrics等都是不錯的選擇。第三方的分析系統易于實現且不會浪費建立和維護所需要的資源。Cobub Razor是國內一款專業的APP數據統計分析工具，支持私有化部署，數據既靈活又安全，是個不錯的選擇。

如何做數據分析報告？

通常我們通過制作比較圖表和趨勢圖表來做數據分析報告。比較圖表體現某個度量指標在兩個時間點之間的變化，比如某個度量指標在上個星期和這個星期之間的變化。它讓我們看到兩個時間點之間度量指標是否有較大的波動。趨勢圖表體現某個度量指標在一段時間內的變化，例如某個度量指標在過去一個月內的變化。它顯示度量指標的變化方向，指明產品表現——變好、變差還是保持不變？報告定位出問題，然后通過嘗試回答“為什么XX會發生？”“為什么YY會改變？”這些問題，我們可以優化和改進產品。

數據分析與產品的關系

我們依據數據分析結果改進產品。如果沒有數據分析，我們容易盲目改變產品，拍腦袋決策；如果沒有數據分析，我們也不能知道產品改變之后所產生的效果。在產品發展的過程中，我們需要不斷地進行數據分析，以保證產品按照我們的期望發展。為了保證產品處于領先狀態，產品經理必須知道數據分析是什么以及數據分析的重要性。希望本文能對廣大產品經理有所幫助。

更多數據分析相關的文章可以去Cobub用戶行為分析平臺官網博客查看