作者：刘洋溢  R语言中文社区专栏作者

知乎ID：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51396601

前言

上篇我分享了自己从接触R到熟练掌握R以及如何利用R的一些见解，这篇我们来聊聊产品经理。

产品经理需要懂技术吗？

知乎上有个很火的问题“产品经理需要懂技术吗？”，浏览量超百万。对于典型的互联网产品经理/项目经理而言，这一点似乎不言自明，不懂专业IT技术，很难做好。普遍的经验也是产品经理需要有不错的技术功底。但近年有越来越多细分领域的产品，尤其是To B产品，其对相应领域的专业知识要求颇高，有着这样背景的人，往往不见得还有很深厚的技术功底。那怎么办呢？是不是他们就一定做不好产品经理的工作呢？

以我自己所在的金融研究领域为例，我们以金融市场数据库为基础，展开一系列市场分析、投资与风险管理相关的研究，并集合为系统化产品，帮助用户进行自身相应业务的管理。而投资和风险管理，本身也是内涵颇广的领域，我们的相关专业同事，具有深厚的投资专业背景，但在专业的IT技术方面，确实是不足的。那怎么办呢？

一种典型的方法是，由专业人士负责前期的需求拟定和初步的产品设计，再从IT部门找项目经理来评估，将初步的需求，重构为专业的IT需求，进而进入开发和测试等环节。理论上，这样的合作可以很好地解决问题，但由于项目经理往往不清楚复杂的业务问题，所以在沟通时，大方向容易达成一致，但在细节上(交互逻辑和计算细节上)，很容易出现沟通问题。严重者，可能引发多次返工，不仅影响项目进度，也大大影响团队士气。

如何是好呢？这时，shiny就派上用场了。

产品经理可以利用shiny做什么？

Shiny是R语言中的一个package，或者说一个工具库。通过这个工具库，可以很方便地生成动态的网页，虽然可能简陋一点，但主体元素、框架是可以有的。在产品设计时，产品经理如果可以用shiny写一个简单的原型，以此作为原型图的补充，与开发人员进行沟通，应该可以大大提高沟通效率。毕竟，IT开发人员可能缺乏相应专业背景，单看静态的原型图，可能不一定有很清晰的概念，但有一个交互式的原型，则容易理解得多。而对于有着复杂交互逻辑的产品，也可以预先发现不少问题，尤其是交互方面的问题。

我自己曾经这么做过。举个简单的例子吧。前些年，我们想在我们搭建的金融数据终端里，添加一个关于理财产品收益率曲线的模块。该模块本身并不复杂，无非是构建一些金融计量模型，每天计算当天的不同类型理财产品的收益率曲线，同时为客户提供选项，依据其选择的日期、产品类型以及其他选项，展示其选择的这些类型的收益率曲线。

对于金融专业背景的人而言，这个模块是很简单的。但在我做好收益率曲线模型的研发后，产品经理犯难了，跟IT开发人员沟通，总是难以讲清楚。IT的小伙伴刚接触金融相关的开发，难以理解收益率曲线是什么展示形式，也不明白不同选项如何影响展示结果。几次沟通无果。产品经理来跟我吐槽。怎么办呢？幸好有shiny。

于是，我利用shiny写了一个简化的交互式页面，在内部服务器上一直运行着，然后让产品经理依据这个页面与IT沟通，很快，大家就达成了共识，IT小伙伴开开心心开始了开发。
当然，这只是一个非常简单的例子。但对于这类涉及大量数据分析和专业背景的产品而言，研发人员用shiny快速开发一个原型，往往都能帮助产品经理和IT开发人员节省不少时间。事实上，这也是我很喜欢的一种方式，不管是自己做研发、设计，还是带着小伙伴们做，都一样。
当然，不仅如此，由于R近年对其他语言支持的提升，在shiny里，也可以支持用其他语言做后台计算语言，例如python，只是开发更复杂一点而言。但通常而言，这些都是值得的。尤其是对于可能的交互细节，这些是很便利的。

当然，shiny也并非万能的。已经有很多专业的朋友指出过，shiny开发的界面和功能友好度，距离原生JS仍有不小的距离。但作为一个基本的示意，尤其是数据产品的示意，shiny应该是可以很好地达到目的的，而且，未来应该可以越来越好。

此外，创建一个shiny app也是很简单的。在RStudio里，选择File-New-shiny web app即可。具体的coding也很简单，ui层设计展示界面，server层存放对应的后台计算程序即可。

从这个角度看，我强烈支持产品经理至少熟练掌握R或者python，以及shiny这样的工具。退一步，实在不行，也至少找到会用这些的小伙伴，有需要时找他们帮忙实现。如此，可以大大提升与IT的沟通效率。我自己也确实是这么做的。当然，python近年也开始出现类似的工具，但目前功能尚不完善。如果完善起来，也是非常棒的工具。

完

公众号后台回复关键字即可学习

回复 爬虫            爬虫三大案例实战  
回复 Python       1小时破冰入门

回复 数据挖掘     R语言入门及数据挖掘
回复 人工智能     三个月入门人工智能
回复 数据分析师  数据分析师成长之路 
回复 机器学习      机器学习的商业应用
回复 数据科学      数据科学实战
回复 常用算法      常用数据挖掘算法

好看点一下 大家都知道