数据产品经理“功守道”

一、“天条制定者”-数据产品经理

1、数据产品经理的主要工作内容

1.1 数据支持工作

临时性数据需求：通过取数、对数、给数等环节，完成此类工作。
业务与产品验证：通过对数据的挖掘与分析，完成新业务与新功能的效果验证。
业务决策辅助：利用数据，模拟与验证新的业务模式是否可行，让业务决策者的判断拥有可信赖的数据依据。

1.2 数据体系建设

数据指标体系建设：从数据获取、梳理指标、统计口径到统计规范的输出，再到数据模型与数据开发跟进，以及最终的数据验证。
数据接口设计：个系统间数据互通的实现方式是拥有可调用的数据接口，完成这些数据接口的设计是数据流通的基础。
数据可视化设计：数据的呈现方式易读易懂。

2、数据产品经理与数据分析师

数据产品经理会通过数据体系建设，完成业务数据的抽象，以产品化的方式输出数据成果，而数据分析师更多的是在解决业务的具体问题，关注数据变动背后的逻辑与原因，从而完成解读与预测。
数据产品经理本质上市产品经理，是在输出产品解决方案；数据分析师本质上市分析师，是在输出商业解决方案。

二、数据产品经理的“武器库”

1、Excel常用函数公式

1.1 文本函数公式

LEN():计算字符长度，汉字计1个字符
LENB()：计算字符长度，汉字计2个字符
LEFT():从左侧提取字符串，=LEFT(指定单元格，截取长度)
RIGHT():从右侧提取字符串，RIGHT(指定单元格，截取长度)
MID():从中间提取字符串，=MID(指定单元格,开始位置，截取长度)
TRIM():清除字符串两侧的空格
CONCATENATE()：合并单元格内容，=CONCATENAME(单元格1，单元格2)
REPLACE():替换单元格制定位置的内容，=REPLACE(指定单元格，开始位置，替换长度，"替换后的内容")
SUBSTITUTE():替换单元格制定内容，固定内容替换，=SUBSTITUTE(指定单元格，制定内容，替换内容，位置)，位置：要替换第几个
FIND()：查找文本内容，=FIND(要查找的字符，指定单元格，起始搜索位置)
SEARCH():查找文本位置，与FIND函数类似，不区分大小写，=SEARCH(要查找的字符，指定单元格，起始搜索位置)
TEXT():将数值转化为指定的文本格式

1.2 日期与时间函数

函数	含义
TODAY()	动态参数，返回当前日期
NOW()	动态参数，返回当前时间
YEAR()	返回日期中的年份
MONTH()	返回日期中的月
DAY()	返回日期中的天
HOUR()	获取日期时间中的小时数
MINUTE()	获取日期中的分钟数
SECOND()	获取日期中的秒数
TIME()	将指定单元格数据转换为时间格式
DATA()	将指定单元格数据转换为日期格式
WEEKDAY()	返回指定日期所在的星期数
WEEKNUM()	返回特定日期是所在年份的第几周

1.3 查询与引用函数

VLOOKUP():从某个区域查找特定内容，并提取该区域部分内容到制定位置，=VLOOKUP(要找的内容，去哪找，具体的位置，是否精确匹配)
INDEX():提取表格区域中的指定内容，=INDEX(指定单元格区域或数组，所在行，所在列)
MATHCH():查找制定内容所在的位置，=MATCH(要返回值的单元格区域或数组，查找的区域，查找方式)
ROW():返回单元格所在行数
COLUMN():返回单元格所在列数
RANK():求指定数据在某区域下一组数据中的排名，=RANK(参与排名的数值，排名的数值区域，排名方式0位降序/1为升序)
OFFSET():引用某区域的数值，=OFFSET(指定点，偏移多少行，偏移多少列，返回多少行，返回多少列)

1.4 统计函数

SUM():计算所选单元格区域所以数值的和
SUMIF()：计算满足单元格条件的单元格的和，=SUMIF(条件区域，判断条件，求和条件)
SUMIFS():根据多个条件来求和，=SUMIFS(求和区域，条件区域，判断条件，条件区域，判断条件,.......)
SUMPRODUCT():计算多个给定数组间元素的乘机之和
COUNT():统计指定区域中包含数字的单元格数目
COUNTIF():统计指定区域中满足给定条件的单元格数目，COUNTIF(条件区域，判断条件)
COUNTIFS():统计指定区域中满足一组给定条件的单元格数据
AVERAGE():计算指定区域的平均值
STDEV():统计指定区域的标准差
INT():取整函数，向下取整
ROUND():取整函数，可按小数位取整
MIN():统计指定区域的最小值
MAX():统计指定区域的最大值
RANK():统计指定单元格在统计区域中的排名
RAND/RANDBETWEEN():生成随机数，RAND函数生成的随机数范围为0~1,RANDBETWEEN函数可指定随机数范围

1.5 逻辑函数

IF():条件判断，如果为真，则返回某个值，如果为假，则返回另外一个值，=IF(判断条件，成立时返回某值，不成立时返回某值)
AND():逻辑判断为“且”，当所有判断条件均成立，最终判断才成立
OR():逻辑判断为“或”，多个判断条件有一个成立，最终判断即成立
NOT():取判断结果相反的逻辑值

2、数据建模工具

2.1 数学建模与数据建模区别

数学建模是为了满足预测与归因等需求，将现实问题抽象成数学问题，然后选择合理的算法进行求解。
数据建模主要完成业务流程的数据抽象，从而确定数据库的管辖范围。

2.2 数据建模意义

数据建模是数据开发的起点：数据模型中定义的数据表字段，以及表与表之间的关系，相当于提供给数据开发工程师的需求文档，因此数据建模也是数据产品经理完成数据需求设计的过程。
数据建模是参与方达成共识的依赖：数据模型始于业务梳理，最终的输出物为项目参与方提供数据体系的全局视角，让需求方与开发人员在数据需求、数据范围及中长期规划上达成共识。
数据建模是数据质量、数据安全的保障：通过数据建模，既可以去除现有数据冗余，又可以依据数据安全要求明确出敏感字段，进行脱敏与权限管控。

2.3 如何完成数据建模

数据需求调研：熟悉业务流程与业务逻辑，分析数据表与表字段。
梳理数据业务关系：标识数据表主键和外键

3、解决问题的SQL

三、数据分析方法与决策

数据分析师指使用适当的统计分析方法对所搜集的数据进行分析，从中获取有用信息，并形成结论的过程。

1、基本分析法

对比分析：通常用到趋势图，通过数据的趋势变化，判断产品域业务的健康度。对比分析可分为2个方向：指标对比（在相同维度下，对一个或多个指标进行时间对比，通过同比、环比与定基比，进行问题拆解分析）与维度对比（对制定指标进行多维度对比分析）。

a. 同比：本时间周期与去年同期的比值。

b. 环比：本时间周期与上一个时间周期比值。

c. 定基比：本时间周期与某一固定时期的比值。

漏斗分析：业务分析的基本模型，是运营人员与用户增长产品经理常用的分析手段；在数据流转生命周期中，从起点到终点，每个阶段的数据转换率与流失程度都会反映出很多问题。
拆分分析：将某个问题逐层拆分成若干个子问题，通过对子问题的研究，获取最终解决方案。在数据分析与产品设计过程中，当数据产品经理面对一个巨大目标无从下手时，费米问题的解决思路是一种值得借鉴的策略。

2、统计分析法

统计分析应用场景是基于系统生成的数据，反向推算系统的内在逻辑。常用方法如下：

描述分析：通过图表或数据方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行评估和描述的方法。

a. 集中趋势分析：用来反映数据的一般水平，常用指标有平均数、中数、众数等。

b. 离中趋势分析：用来反映数据的离散程度，常用的指标有方差、标准差、平均差等。

c. 相关分析：用来反映数据之间的关联性，在研究过程中，通常使用控制变量法获取数据之间的相关程度。

回归分析：像是以史为鉴的思考与探索，寄希望于找到合适的函数关系式来解释数据之间的关系。
聚类分析：一种探索式分析方式，不需要事先明确类别标准，只需确定基于哪些指标实现对象聚类，并选择合适算法，然后系统就会依照对象与所选指标之间的“距离”完成聚类操作，确保了同一个类下的对象有很大的相似性，而不同类下的对象存在很大的差异性。常见分层聚类、k-均值聚类、模糊C均值聚类等。

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