如何成為一名合格的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

如何成為一名合格的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理？近些年來(lái)，產(chǎn)品經(jīng)理的一個(gè)新的分支——數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理正在興起。很多企業(yè)開(kāi)始意識(shí)到大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)管理和精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的重要性，著手招聘大量數(shù)據(jù)相關(guān)的從業(yè)人員，開(kāi)發(fā)各種數(shù)據(jù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生非常直接的影響，會(huì)影響業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對(duì)業(yè)績(jī)現(xiàn)狀和團(tuán)隊(duì)努力的認(rèn)知、對(duì)驅(qū)動(dòng)因素的深層次思考，進(jìn)而影響其對(duì)業(yè)務(wù)方向的長(zhǎng)期判斷。這里面，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是極其重要的承載環(huán)節(jié)，他們直接決定了業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人和分析團(tuán)隊(duì)的同事對(duì)于數(shù)據(jù)的獲取速度、獲取準(zhǔn)確度及獲取方式。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是企業(yè)數(shù)據(jù)化戰(zhàn)略的重中之重。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是個(gè)年輕的職業(yè)，是伴隨大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟而誕生的。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé)是圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建解決方案，從獲取數(shù)據(jù)的埋點(diǎn)到數(shù)據(jù)治理，從數(shù)據(jù)提取到數(shù)據(jù)可視化，從數(shù)字營(yíng)銷到廣告，從搜索到千人千面的推薦，從風(fēng)控到規(guī)劃，從預(yù)測(cè)到AI。01

大數(shù)據(jù)崗位工作內(nèi)容首先，我給大家科普一下企業(yè)從數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)應(yīng)用，這個(gè)過(guò)程涉及的工作內(nèi)容和角色。1、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的后端開(kāi)發(fā)如果是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的話，我們是以業(yè)務(wù)需求為出發(fā)點(diǎn)去做一些產(chǎn)品的應(yīng)用。在做數(shù)據(jù)項(xiàng)目的整個(gè)過(guò)程中接觸的基本上大概是以下幾種崗位：首先是業(yè)務(wù)系統(tǒng)后端的數(shù)據(jù)，這塊其實(shí)就是從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)應(yīng)用，它屬于最開(kāi)始的一個(gè)角色就是業(yè)務(wù)系統(tǒng)的后端開(kāi)發(fā)，一般都是java開(kāi)發(fā)。2、數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維我們從整個(gè)數(shù)據(jù)鏈條上來(lái)看，這個(gè)數(shù)據(jù)過(guò)來(lái)以后要入到業(yè)務(wù)庫(kù)里。就是數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維這個(gè)崗位，它主要是去配置服務(wù)器資源，然后去管理數(shù)據(jù)庫(kù)。3、數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)、數(shù)倉(cāng)建模再到后面可能就是去數(shù)據(jù)中心里面，數(shù)據(jù)中心就會(huì)設(shè)置一些像數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)、數(shù)倉(cāng)建模。從數(shù)據(jù)鏈條層面來(lái)看，這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)入到庫(kù)里面我們就開(kāi)始去用了，但是用之前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、加工，做一個(gè)整體的數(shù)據(jù)管理。這塊用建模，通過(guò)邏輯模型、數(shù)倉(cāng)模型，這種星型或者雪花型的模型，然后給它落到庫(kù)里、落到數(shù)倉(cāng)的層面這個(gè)表里，在通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的整合、加工后，可能它是一些不夠?qū)崟r(shí)或者是離線性的數(shù)據(jù)。4、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)我們?cè)谧鲞\(yùn)營(yíng)的過(guò)程當(dāng)中，可能會(huì)涉及像用戶行為、新增注冊(cè)用戶這種從第三方渠道抽過(guò)來(lái)的這種投放數(shù)據(jù)，這些屬于比較實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能就需要用到大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，從kafka里面直接消費(fèi)數(shù)據(jù)。5、數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)接觸比較近的像數(shù)據(jù)分析師，也是我們從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到應(yīng)用整個(gè)鏈條里面的一個(gè)環(huán)節(jié)，我們需要把這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給業(yè)務(wù)方，因?yàn)閿?shù)據(jù)從我們應(yīng)用開(kāi)始往前，全都是屬于存儲(chǔ)，像采集、數(shù)據(jù)加工這種層面。那么業(yè)務(wù)這塊兒，數(shù)據(jù)分析師是作為從底層的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)真正能夠體現(xiàn)它價(jià)值的這樣一個(gè)橋梁。數(shù)據(jù)分析師這個(gè)崗位主要就是從我們已經(jīng)建好的數(shù)倉(cāng)里面，或者是有一些分析師也會(huì)從底層的數(shù)據(jù)庫(kù)里面去取數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析去加工業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)分析模型，然后做一些統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)預(yù)警，這是數(shù)據(jù)應(yīng)用層面的一個(gè)崗位。6、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理那么數(shù)據(jù)分析師做的時(shí)間很長(zhǎng)以后會(huì)發(fā)現(xiàn)，其實(shí)他所輸出的一些內(nèi)容是會(huì)給他提高效率的這樣一個(gè)工具，他也會(huì)使用像Tableau這種第三方的數(shù)據(jù)分析工具。那么這些工具是什么呢？就是作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)做的事情，我們?nèi)ソo他搭建這樣一套工具。我們的目的就是使企業(yè)里面人人都是數(shù)據(jù)分析師，降低數(shù)據(jù)的使用的門檻，提高數(shù)據(jù)使用效率。這個(gè)是作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理最基礎(chǔ)的、核心的工作。后面隨著崗位的不斷的升級(jí)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)除了去做一些輔助決策層面的內(nèi)容這種工具性的東西以外，還有一些已經(jīng)開(kāi)始驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)了，就是它本身已經(jīng)變成業(yè)務(wù)了。這對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)是升級(jí)的一個(gè)過(guò)程。去從事數(shù)據(jù)層面的工作，基本上你后面所接觸的崗位大概也就是這些內(nèi)容，可能還會(huì)有運(yùn)營(yíng)，運(yùn)營(yíng)人員的這個(gè)角色會(huì)很多，如果作為分析師可能也會(huì)掛到運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)下面，也有可能會(huì)掛到數(shù)據(jù)中心層面去支持整個(gè)公司的運(yùn)營(yíng)。02

數(shù)據(jù)產(chǎn)品的3個(gè)階段1、基礎(chǔ)很早之前會(huì)有一些像GA這種商業(yè)型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，它是去做流量分享的。對(duì)于國(guó)內(nèi)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品是有幾個(gè)等級(jí)的。基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，可能入門大概有兩三年，或者三、四年左右這樣一個(gè)時(shí)間，基本上是去接一些業(yè)務(wù)部門的需求，當(dāng)然你自己可以從底層把數(shù)據(jù)取出來(lái)，也可以通過(guò)項(xiàng)目管理的方式，畢竟我們是產(chǎn)品經(jīng)理，所以很多時(shí)候項(xiàng)目推進(jìn)、項(xiàng)目管理也是我們這個(gè)核心的職責(zé)之一，這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品它可能就是去規(guī)劃一些明細(xì)的數(shù)據(jù)查詢的平臺(tái)，這塊也能夠支撐你去做三到四年左右的一個(gè)時(shí)間。對(duì)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品本身來(lái)說(shuō)沒(méi)有核心的能力的提高，只不過(guò)就是花這么長(zhǎng)時(shí)間去了解公司的核心業(yè)務(wù)。當(dāng)業(yè)務(wù)提出非常細(xì)節(jié)化需求的時(shí)候，知道從哪一個(gè)底層把數(shù)據(jù)提供過(guò)去，然后你也可以能夠滿足通過(guò)搭建一套基本的BI查詢工具，能夠讓業(yè)務(wù)方、需求方自己動(dòng)手去操作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的探索，可能有同學(xué)沒(méi)有入門數(shù)據(jù)產(chǎn)品會(huì)覺(jué)得這不就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的核心工作內(nèi)容，其實(shí)這個(gè)只不過(guò)是最基礎(chǔ)的本職工作。2、中級(jí)當(dāng)你做的時(shí)間稍微長(zhǎng)一些把這些基礎(chǔ)掌握的差不多了，這個(gè)時(shí)候你可能就會(huì)到了所謂的中級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。你可能會(huì)接觸大量數(shù)據(jù)分析層面的事情，也要做決策、策略，你可能就會(huì)深入到具體的業(yè)務(wù)流程里面，而不是被動(dòng)地去接一些數(shù)據(jù)分析的需求。深入到具體業(yè)務(wù)流程里面，就會(huì)發(fā)現(xiàn)從數(shù)據(jù)應(yīng)用層面來(lái)說(shuō)，你是可以驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的，你給業(yè)務(wù)賦能到你本身能夠驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，作為業(yè)務(wù)的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，這時(shí)候你可以去做精準(zhǔn)推送、交叉分析、漏斗分析、轉(zhuǎn)化分析等等這些帶有分析模塊的產(chǎn)品、平臺(tái)。當(dāng)你把這個(gè)分析的模型也摸透了以后，你可能就會(huì)反過(guò)來(lái)，作為數(shù)據(jù)應(yīng)用這樣一個(gè)角色，能不能真真正正的給公司帶來(lái)一定的價(jià)值，所以你就會(huì)通過(guò)大數(shù)據(jù)能力去做一些像個(gè)性化推薦這種運(yùn)營(yíng)策略。之前像app的首頁(yè)排版基本上都是運(yùn)營(yíng)人員自己去排、自己去設(shè)計(jì)的，但是通過(guò)你的個(gè)性化標(biāo)簽，比如分析模型也好，搭建底層的數(shù)據(jù)平臺(tái)也好，你會(huì)發(fā)現(xiàn)可以把用戶做這種動(dòng)態(tài)的標(biāo)簽、用戶行為采集等等都有，這些底層的支持去做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的核心的指標(biāo)都有了，你就能夠非常清晰的把驅(qū)動(dòng)做個(gè)性化推薦這一套流程邏輯給它串聯(lián)起來(lái)，這個(gè)時(shí)候你實(shí)際上已經(jīng)真真正正的嵌入到業(yè)務(wù)核心流程里面，并給公司帶來(lái)一個(gè)非常高的轉(zhuǎn)化、點(diǎn)擊率，相當(dāng)于說(shuō)你已經(jīng)成為企業(yè)里面核心的人員，而不是僅僅屬于支持層面人員，這個(gè)是屬于中級(jí)產(chǎn)品了。3、高級(jí)再往后你就會(huì)發(fā)現(xiàn)公司里面的業(yè)務(wù)已經(jīng)不能滿足你對(duì)職業(yè)的規(guī)劃、對(duì)你未來(lái)發(fā)展的支持。因?yàn)槟阕龅迷俸闷鋵?shí)也是在一個(gè)非常固定的業(yè)務(wù)模式下面去搭建數(shù)據(jù)應(yīng)用，所以后面你就會(huì)不斷地思考、去拓展、去想作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品后面的發(fā)展方向。再往后發(fā)展數(shù)據(jù)產(chǎn)品可能就會(huì)偏向于從最頂層的數(shù)據(jù)應(yīng)用層面下沉到最底層，去了解數(shù)據(jù)的本質(zhì)、去了解底層數(shù)據(jù)的一些核心內(nèi)容。比如有的高級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品可能就會(huì)去做數(shù)據(jù)管理、底層搭建，從非常底層的數(shù)據(jù)層面去做，甚至去搭大數(shù)據(jù)的組織架構(gòu)；也有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品就會(huì)發(fā)展到另外一個(gè)方向，比如創(chuàng)業(yè)去做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)層面，自己搭建一套商業(yè)模式，像抖音推薦、短視頻推薦，其實(shí)它核心就是我們對(duì)數(shù)據(jù)深層次的應(yīng)用和思考。有兩條線，一個(gè)是越往底層去搭建數(shù)據(jù)，思考數(shù)據(jù)底層的核心本質(zhì)，去做數(shù)據(jù)管理。另外一層就是自己去搞一些新的商業(yè)模式，從數(shù)據(jù)層面去創(chuàng)新。這個(gè)大概就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品整體的一個(gè)發(fā)展。03

數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的5個(gè)步驟對(duì)于產(chǎn)品設(shè)計(jì)來(lái)講，我們將它抽象成了五個(gè)步驟：面向什么用戶和場(chǎng)景解決什么問(wèn)題/帶來(lái)什么價(jià)值問(wèn)題的分析思路是什么需要用到什么樣的指標(biāo)這些指標(biāo)該怎么組合展現(xiàn)1、面向什么用戶和場(chǎng)景任何產(chǎn)品設(shè)計(jì)均需要明確面向的用戶和場(chǎng)景，因?yàn)椴煌脩粼诓煌瑘?chǎng)景下打開(kāi)你產(chǎn)品的姿勢(shì)也大不相同。不同用戶有不同的價(jià)值。這個(gè)方法主要面向第一類即企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品。這里并不主張職位歧視，只是從數(shù)據(jù)能產(chǎn)生的價(jià)值來(lái)看，高層的一個(gè)正確的決斷可以節(jié)省下面無(wú)數(shù)的成本。不同層級(jí)用戶關(guān)心的粒度不一樣，永遠(yuǎn)要提供下一個(gè)顆粒度的分析以及可細(xì)化到最細(xì)粒度的入口。數(shù)據(jù)分析本質(zhì)上就是不斷細(xì)分和追查變化。不同類型的用戶使用數(shù)據(jù)的場(chǎng)景不一樣，要圍繞這些場(chǎng)景做設(shè)計(jì)。要了解自己的用戶，必須和他們保持長(zhǎng)期有效的溝通。如我們的PM，每周都會(huì)有和銷售和客戶溝通的習(xí)慣，而且每位PM入職后，必須兼職一段時(shí)間的客服。只有這樣，PM才能更好的了解用戶以及他們的使用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)出更好用的產(chǎn)品。2、解決什么問(wèn)題/帶來(lái)什么價(jià)值這本質(zhì)上是要明確產(chǎn)品滿足了用戶的什么需求。但凡需求，均有價(jià)值和優(yōu)先級(jí)。首先判斷核心需求是什么，可用Demand/Want/Need方法分析。用戶來(lái)找你要可樂(lè)(Demand)，如果你沒(méi)有可樂(lè)就無(wú)法滿足用戶。但其實(shí)他只是要解渴(Want)，需要的只是一杯喝的東西就夠了(Need)。其次判斷需求的價(jià)值，可用PST方法分析。P：x軸，用戶的痛苦有多大；Y軸，有多少用戶有這種痛苦；z軸：用戶愿意為這付出多少多少成本。相乘得出的結(jié)果才是這個(gè)需求的價(jià)值。3、問(wèn)題分析思路是什么明確了問(wèn)題后，應(yīng)該通過(guò)什么樣的思路進(jìn)行分析？需要明確以下原則：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理一定要有數(shù)據(jù)分析技能，才能更好創(chuàng)造更大的數(shù)據(jù)價(jià)值數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念，應(yīng)從總覽到細(xì)分，并且不斷對(duì)比總覽應(yīng)提綱挈領(lǐng)，簡(jiǎn)明扼要，讓用戶先了解當(dāng)前發(fā)生了什么事情和問(wèn)題的大概方向。不要讓用戶一進(jìn)來(lái)就扎進(jìn)無(wú)盡的細(xì)節(jié)中細(xì)分應(yīng)該提供足夠豐富的維度便于分析。每次細(xì)分必須帶著指標(biāo)下去，所有分析的結(jié)果必須可以落實(shí)到動(dòng)作執(zhí)行，并與業(yè)務(wù)緊密相關(guān)數(shù)據(jù)本身沒(méi)有意義，數(shù)據(jù)的對(duì)比才有意義。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的核心就是把這種對(duì)比凸顯出來(lái)。既需要豐富的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，也需要深刻的業(yè)務(wù)理解能力和數(shù)據(jù)分析能力。4、確認(rèn)數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確完備分析思路需要相應(yīng)的數(shù)據(jù)支撐，即使是用戶畫(huà)像的算法類產(chǎn)品，也必須有足夠的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)做支撐。在確認(rèn)的過(guò)程要注意以下兩點(diǎn):數(shù)據(jù)的完備性提前明確所有需要的數(shù)據(jù)是否已經(jīng)準(zhǔn)備完全。數(shù)據(jù)就像水面上的冰山，展示出來(lái)的只是很小的一部分，它的采集，清洗和聚合才是水面下98%的部分。所以如果需要的數(shù)據(jù)沒(méi)有采集或沒(méi)有經(jīng)過(guò)清洗的話，會(huì)讓整個(gè)工期增加了極大的不穩(wěn)定因素。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性在埋點(diǎn)采集的時(shí)代里，這絕對(duì)是個(gè)遇神坑神的大坑。很多時(shí)候臨到使用，才發(fā)現(xiàn)這個(gè)埋點(diǎn)的方式一直都是錯(cuò)誤的。或者發(fā)現(xiàn)這個(gè)指標(biāo)計(jì)算的方法沒(méi)有把某種因素排除掉。這種情況在企業(yè)內(nèi)部類產(chǎn)品比較常見(jiàn)。因?yàn)椴块T眾多口徑繁雜，一不小心掉進(jìn)去了，就別想爬出來(lái)了。所以，一個(gè)優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理想要跟Facebook一樣做到DataDriven，必須首先做到數(shù)據(jù)的完備和準(zhǔn)確，埋點(diǎn)是必須要解決的痛點(diǎn)。5、選擇什么樣的產(chǎn)品形態(tài)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品形態(tài)有：著重于數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的有郵件報(bào)表類，可視化報(bào)表類，預(yù)警預(yù)測(cè)類，決策分析類等；著重于算法類的用戶標(biāo)簽，匹配規(guī)則等等。如可視化報(bào)表類跟大家分享下：1）指標(biāo)的設(shè)計(jì)首先需要明確什么類型的產(chǎn)品適用什么樣的指標(biāo)，如電商最核心的是訂單轉(zhuǎn)化率，訂單數(shù)，訂單金額等，對(duì)于社交網(wǎng)站來(lái)講則是日活躍用戶數(shù)，互動(dòng)數(shù)等。逐層拆分，不重不漏。即MECE原則。如將訂單金額拆成訂單數(shù)單均價(jià)，訂單數(shù)也可以往下細(xì)分出用戶數(shù)人均訂單數(shù)，不同的用戶還會(huì)擁有不同的人均訂單數(shù)，一層層往下分拆確保指標(biāo)能明確表達(dá)含義，為上層的分析思路提供依據(jù)明確指標(biāo)定義，統(tǒng)計(jì)口徑和維度2）指標(biāo)的呈現(xiàn)指標(biāo)的呈現(xiàn)說(shuō)白了，就是數(shù)據(jù)可視化。這對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)極為重要。它并不只是UI設(shè)計(jì)師的工作，因?yàn)樗婕暗絼e人怎么去理解你的產(chǎn)品和使用你的數(shù)據(jù)。一方面需要閱讀相關(guān)專業(yè)的書(shū)籍，另一方面，是要去觀察足夠多的產(chǎn)品，看他們是如何實(shí)現(xiàn)的。這里有一些通用的規(guī)則可以和大家分享：同時(shí)著重展示指標(biāo)不超過(guò)7個(gè)，5個(gè)比較合適在設(shè)計(jì)指標(biāo)的展現(xiàn)時(shí)，要明確指標(biāo)之間的主次關(guān)系幾種圖表形式的使用建議：趨勢(shì)用曲線圖，占比趨勢(shì)用堆積圖，完成率用柱狀圖，完成率對(duì)比用條形圖，多個(gè)指標(biāo)交叉作用散點(diǎn)圖。為合適的指標(biāo)選擇合適的形式很重要。04

勝任數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的3大能力基于各大廠的招聘要求和工作職責(zé)，對(duì)各技能標(biāo)簽整合聚類，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力模型，除了普通產(chǎn)品經(jīng)理的基礎(chǔ)技能外，數(shù)據(jù)能力、業(yè)務(wù)抽象理解能力、項(xiàng)目協(xié)調(diào)管理能力尤為重要。1）數(shù)據(jù)能力的要求對(duì)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理而言，數(shù)據(jù)能力是一套從公司商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)策略到一線業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的分析方法。基于這套方法，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理可以將公司從上至下不同的業(yè)務(wù)放進(jìn)同一個(gè)模型中來(lái)分析，從而幫助決策層通過(guò)數(shù)據(jù)快速的定位問(wèn)題。這要求數(shù)據(jù)產(chǎn)品有非常強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感性和數(shù)據(jù)思維——包括指標(biāo)字典設(shè)計(jì)、埋點(diǎn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)生產(chǎn)相關(guān)知識(shí)、數(shù)據(jù)分析等。當(dāng)然，基礎(chǔ)的工具技能包也是必備的——如SQL、Excel、Python等數(shù)據(jù)處理常用工具的熟練掌握。2）業(yè)務(wù)抽象理解能力的要求業(yè)務(wù)抽象理解能力，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理最終的目標(biāo)是讓數(shù)據(jù)自我表達(dá)，為業(yè)務(wù)提供基于各類日志的，從報(bào)表到智能預(yù)測(cè)工具套件。一方面產(chǎn)品要不斷從各個(gè)業(yè)務(wù)汲取和整合各類數(shù)據(jù)；另一方面要將數(shù)據(jù)通過(guò)各種工具穩(wěn)定、快速地表達(dá)出來(lái)，讓業(yè)務(wù)方可以簡(jiǎn)單快速的從數(shù)據(jù)獲取insight。為了做到這一點(diǎn)，產(chǎn)品經(jīng)理必須具備業(yè)務(wù)抽象理解能力：懂得如何將難懂的數(shù)據(jù)