3-1 数据分析 高玮产品经理笔记
俞军产品方法论读书摘录读书感想读书笔记
俞军产品方法论同理心是地基，想象力是天空，中间是逻辑和工具。
同理心，我觉得是两个过程，首先对自我的感受敏感，之后通过自我体验来理解他人。
想象力，不是天马行空，是基于同理心的推演。
逻辑和工具确保归纳和演绎不跑偏。
推荐序一我理解的滴滴，就是把未被满足的出行需求和闲置的汽车资源高效匹配，为用户创造价值。
值得干。
为什么工业时代的企业没有产品经理，总经理就是产品经理，要做市场定位，通过工人实现，不断打磨迭代；互联网时代可以同时做很多产品，才把产品经理岗位从总经理身上剥离出来，做用户需求挖掘、产品设计，通过工程师实现。
好的产品经理需要洞悉人性，要像总经理一样考虑周全，好的总经理也必须是好的产品经理“我觉得我的功力又进步了，现在做交易市场产品经理，需要懂经济学，这样才能设计出好的机制，而不仅仅是把交互做好，大家都要看经济学的书。
推荐序二一是之前在百度工作，业务压力大，来不及系统沉淀产品经理方法论，希望有机会进化产品经理方法论并在实践中检验；另一点是把沉淀的方法论传播给更多对产品经理感兴趣的同学们，帮助更多的人。
最开始的“用户价值= 新体验–旧体验–替换成本”，到“产品是约束条件下的效用组合”，到后来的交易模型理论自序的产品潜力和优势大约只来自三方面：第一，我对感兴趣的领域能做到勤奋和自省；第二，我点的天赋是利他，替众人着想和想众人所想只是本能，很幸运这恰是市场导向型产品经理的优势天赋；第三，百度网站从2001年9月上线，在3年零10个月内做到网站流量中国第一、全球第五，其间海量的产品实践大都用来打磨我一个人了，后来又有机会在滴滴深入完全不同的领域，所以我的基础还算扎实，极少人有机会获得这样强度和广度的练习是将经济学和心理学的相关知识引入产品经理工作企业以产品为媒介，与用户进行价值交换；产品经理要能在实践中理解用户模型和交易模型，设计产品促成更多交易，以创造有利可图的用户价值。
产品决策是异常复杂的命题，不可能仅依据方法论做出决策，总要结合具体情境的约束条件进行分析，但这世界每一天都很不一样，所以，如果用本书中的产品方法论去推断滴滴当前的真实产品逻辑是可笑的，请勿对号入座愿我的学生，自省而好学，纵使身处地狱亦不坠青云之志，始终用理性思维三要素（理性的信念、理性的目标、理性的行动）去改善处境我们的话有五年经验的产品经理，今后该如何成长？产品经理除了深入场景，理解用户，建立并完善用户模型，不断提升做出高质量决策的能力，还有什么能力提升维度？具有什么样的能力模型的人有产品经理天赋？产品经理应该以哪些理论基础作为专业支撑明白掌握用户模型之后需要向交易模型跃迁，明白有效决策的思考维度，明白产品经理应该创造什么样的用户价值到底什么是好的产品经理？产品经理应该创造什么价值？他和商业的关系是什么？他的成长方向是什么？除去热爱和好运气，对我产品经理道路影响最大的两个因素，我想是“自省”和“自律”，即不断地自我反省+针对性的刻意练习“创造有利可图的用户价值”（书中将有详解）是“改变世界”的另一种表达，一种更为踏实和坚定的表达索产品的本质、创造用户价值和商业价值，是值得我们追求终生的，哪怕未来无论是市场环境还是业务模式都有大的变化，认知用户、创造产品价值也不会过时。
黑马程序员阿玮的算法笔记
黑马程序员阿玮的算法笔记
摘要：
1.阿玮其人及其职业背景
2.阿玮的算法笔记内容概述
3.阿玮的算法笔记的特点
4.阿玮的算法笔记的价值
5.阿玮的算法笔记的启示
正文：
阿玮是一名黑马程序员，具有丰富的编程经验和算法知识。
他在技术社区中以善于分享和深入浅出的讲解而受到广泛欢迎。
阿玮的算法笔记是他在日常学习和工作中的积累和总结，内容涵盖了算法的基本概念、常用算法及算法的实际应用等多个方面。
阿玮的算法笔记内容概述：他从基本的数据结构开始，详细讲解了数组、链表、栈、队列等常用数据结构，然后又深入剖析了排序、查找、递归等常用算法的原理和实现。
此外，他还结合实际案例，讲解了算法在实际工作中的应用，如在编程竞赛中如何高效地解决问题，如何利用算法优化程序性能等。
阿玮的算法笔记的特点：他的笔记条理清晰，讲解详细，而且能够深入浅出地阐述复杂的算法原理。
同时，他还善于用生活中的例子来类比算法的原理，使得读者能够更好地理解和掌握。
阿玮的算法笔记的价值：他的笔记对于初学者来说，是一份很好的学习资料，可以帮助他们快速掌握算法的基本知识和应用技巧。
对于有经验的程序员来说，他的笔记也是一份很好的参考资料，可以帮助他们巩固和深化对算法的
理解。
阿玮的算法笔记的启示：他的笔记告诉我们，只有通过不断地学习和实践，才能真正掌握算法这一重要的技能。
项目经理案头手册培训学习笔记
项目经理案头手册培训资料学习笔记(五)项目风险管理墨菲定理：凡是能出问题的都会出问题。
在项目开发过程中，经常会遇到需求变更，开发人员在修改程序时，往往出去侥幸心理，修改的程序仅仅能满足当前的需求，而不考虑功能扩展，往往时，需求不断的变化，程序不断的修改，程序员疲惫不堪。
风险：一个项目中可能出现的问题，且会对项目目标产生影响的任何事情。
原则：我们都倾向于过高估自己的能力，而过低估计困难。
风险原则：避免风险总比管理风险好。
风险发生的概率：风险对项目影响的严重性：风险检测能力：在一个设计完成之前或一个系统上线之前，错误能否检测出来。
风险概率数：对于检测到的每一种风险，现在有三种度量方式：概率度（P）、严重程度(S)、检测能力指标（D）。
这个数越大，风险就越严重。
(RPN)这三个数据相乘就得到风险概率数．处理高风险概率数的通常做法是寻求能否降低这三个独立成份中的任意一个，即能降低风险或严重程度，和\或能提高检测能力。
2、开发应急计划仅仅识别和量化风险是不够的，应该去管理它们，可以通过以下三种方式：1.风险避免2.风险减轻：一种方式是缩小范围。
3.风险转移项目成功的评估指标：项目管理的各个方面：为了项目成功，必须对项目任务有一个清晰并一致的认识。
项目团队内部的顺畅沟通也至关重要。
在技术风险高时，项目的成功受项目经理的授权、沟通、项目团队的支持和处理问题的影响。
．在成本风险高时，项目的成功受项目目标的理解、项目经理的授权、项目团队的支持和沟通的影响。
在进度风险高时，项目经理的经验和检查进度的频率就是两个重要的因素。
结论：项目的许多成功因素集中于人际管理。
不管项目有怎样的风险，项目经理都必须掌握处理人际关系的技巧。
如果在技术、成本和进度方面面临一方面或多方面的风险，按照以下指南是明智的：1.强调团队支持给予项目经理相应的权利2.改进问题的处理和沟通 3.避免使用纯项目式组织机构。
4.增加项目检测频率。
5.使用6.WBS、PERT/CPM和C/SCSC。
产品经理学习资料之有高度的数据分析,这样做
产品经理学习资料之有高度的数据分析，这样做一、负分滚粗的分析•昨天库存120；•今天库存220；环比增长83%，建议搞低。
点评：懒得点评了，大家自行吐槽。
二、一般的分析•A产品周销量100，库存还有400，还能用4周；•A产品补货周期为3周，可继续观察；•B产品周销量100，库存还有200，还能用2周；•B产品补货周期为2周，建议本周开始着手补货。
点评：知道进、销、存的数据得连起来看，知道考虑补货周期，这起码及格了。
三、有点高度的分析•A产品有季节规律，目前在周期末尾，预计库存够消耗3周，不建议补货；•B产品已到产品生命周期后半段，每周销量递减，应加速出货；•C产品为非季节性标品，周销量100，库存200，还能用2周，本周可补货。
点评：做数据分析工作和上学做作业的最大区别，就是“实际工作中没有标准考题，只有待解决的问题”；因此并不是说业务部门甩一个数据，就只能看这一个数据的！并且，产品生命周期、自然周期、是否稳定销售，是不需要业务部门叨叨，数据分析师可以自己通过数据来发现的；因此想发现问题，没必要等着业务来教，完全可以自己主动出击——从业务常识和数据表现两个角度，发现数据背后的规律。
季节性商品：比如冬季保暖防寒、夏季降温解暑的产品，应季销量才好，并且如果今年冬天没这么冷/夏天没这么热，销量会打折，表现在数据上如下图所示：生命周期性商品：比如电子产品、每季新款服装，上市后卖得价格最贵、销量最好，越往后越不值钱，等季节一换，新款一出，只能降价清仓。
表现在数据上如下图所示：稳定销售型商品：比如米、面、油、蛋，纸巾、洗发水、沐浴露，日常生活都需要，可能每周跟着整体销量（比如门店客流、网站流量）有波动，但大体上不会大起大落。
表现在数据上如下图所示：这些可以在平时日常数据中就发现规律，积累经验，不用等业务方叨叨才动手（很有可能，业务方自己清楚这些差异，所以自己动手算了数，也不会再问）。
四、这里有2个小细节要处理细节一：如果不是经常补货的产品，而是新款产品，如何预测未来走势？最简单的做法是根据产品品牌、价格段，对产品定级别，根据过去同级别、同价格段的产品表现做参考（如下图）。
数据产品经理：实战进阶-笔记
数据产品经理：实战进阶-笔记《数据产品经理：实战进阶》作者 杨楠楠赞誉数据产品经理的职业使命从业务的可持续增长，到企业⾃⾝的降本增效，再到建⽴业务和技术上的竞争壁垒等前⾔数据产品经理的职责是围绕数据构建解决⽅案，从获取数据的埋点到数据治理，从数据提取到数据可视化，从数字营销到⼴告，从搜索到千⼈千⾯的推荐，从风控到规划，从预测到AI。
1.1.1 数据产品定义数据产品经理定义数据产品是⼀种降低⽤户使⽤数据的门槛，并发挥或提⾼数据价值的产品类型，与之对应的有⽤户产品和商家产品等。
负责设计、维护和优化数据产品的⼈，我们称其为“数据产品经理”。
数据产品是⼀种降低⽤户使⽤数据的门槛，并发挥或提⾼数据价值的产品类型，与之对应的有⽤户产品和商家产品等。
负责设计、维护和优化数据产品的⼈，我们称其为“数据产品经理”。
1.1.2 数据产品组成⼀个完整的数据产品通常由采集清洗、计算管理、分析展⽰和挖掘应⽤四个部分组成。
数据的价值还体现在与业务结合的挖掘和应⽤上。
通⽤的业务场景有搜索、推荐、排序和风控四种1.1.4 数据产品衡量准确性、及时性、全⾯性、易⽤性四个维度来评估数据产品，排列的顺序也1.2.1 ⽤户数据产品根据数据来源，可将⽤户数据产品细分为指数型、统计型和⽣活型。
这三类产品的区别见表1-1。
表1-1 三类⽤户数据产品的⽐较指数型数据产品的设计精髓是“⽐较”，通过⽐较各种关键词在不同区域和不同时间段内的出现频次，形成热度的⾼低演化。
统计型与指数型产品相⽐，最⼤的差别是数据均来⾃外部采集，然后经过企业内部整理呈现统计型数据产品的关键是可靠的数据源和数据清洗。
⽣活型数据产品是收集⽤户⾃⾝数据并进⾏⼀定程度的归类、分析与可视化的产品。
1.2.2 商⽤数据产品商⽤数据产品，即由企业或个⼈开发，提供给外部企业使⽤的，具备数据采集、计算、存储、展⽰和分析等功能的产品。
1.2.3 企业数据产品企业数据产品，由企业⾃建⾃⽤，主要⽬的是降低员⼯使⽤数据的门槛，辅助⼈员作出决策和提⾼业务效率。
产品经理读书笔记
产品经理读书笔记作为一个对产品管理充满好奇和热情的人，我最近一头扎进了产品经理相关的书籍里，那感觉就像是在一个全新的世界里探险，充满了新奇和挑战。
我读的其中一本书叫《产品方法论》，这书里讲的很多东西，让我对产品经理这个角色有了更深更细的认识。
就比如说，它提到产品经理得有敏锐的洞察力，能从用户那些看似杂乱无章的反馈和行为中，找出真正的需求和痛点。
这可不像听起来那么简单，得像个侦探一样，不放过任何一个小细节。
我想起之前遇到的一件事儿，特别能说明这洞察力的重要性。
那时候我在一家小公司实习，公司打算推出一款新的手机应用，主要针对年轻人记录日常生活和分享瞬间的需求。
我们一开始想的可美了，觉得功能越多越好，什么美颜拍照、视频剪辑、特效滤镜，一股脑全加上。
结果呢，测试版一推出，用户的反馈那叫一个惨不忍睹。
我就跟着产品经理一起，仔细去研究用户的评论和使用数据。
发现大部分用户其实就想要一个简单、方便，能快速记录和分享的工具。
那些复杂的功能，他们根本用不上，反而觉得界面太乱，操作繁琐。
这可给我们上了深刻的一课！产品经理这时候就发挥作用了，他带着我们重新梳理产品的功能，把那些华而不实的东西统统砍掉，专注于优化核心的记录和分享功能。
界面设计得简洁明了，操作流程尽量简化。
为了能更清楚地了解用户的真实想法，我们还搞了个用户调研。
找了一些典型的用户，面对面地跟他们交流。
我记得有个小姑娘，特别活泼可爱，她说：“我就想随手一拍，马上能发出去，跟朋友们分享我的快乐，整那么多复杂的东西，我都懒得用。
” 还有个小伙子，直截了当地说：“别搞那些花里胡哨的，我要的是实用！”经过这一番折腾，产品重新上线后，用户的满意度明显提高了。
从这件事儿我就深深感受到，产品经理真不是随便拍拍脑袋就能干的，得真正懂用户，能看到用户表面需求背后的本质。
再比如说，书里还强调产品经理要有强大的沟通协调能力。
因为一个产品的诞生，涉及到多个部门，研发、设计、市场、运营等等，大家都有自己的想法和立场，如果协调不好，那整个项目就乱套了。
产品经理-数据产品经理必备技能之分析方法
数据产品经理必备技能之分析方法本文我将与你分享三种数据分析方法：常规分析、统计模型分析以及自上建模型分析。
掌握这三种分析思路，就能解决大部分分析资金需求，消解并根据分析需求固化为数据产品。
很多人觉得，做数据产品经理就没有必要掌握数据分析相关了，终于可以远离了枯燥的数据分析工作。
如果真这么觉得，那么就大错特错了，一个好的数据产品经理，不仅要有产品sense，还要有好的剖析思路，因为一个数据产品需求大部分都是由分析需求固化而来的。
很多时候，数据产品线和分析是分不开的，一个好的数据产品经理，要掌握常用的数据分析框架和方法，才能使做出来的数据产品让数据和分析师业务人员使用更顺手，更贴近业务。
在进行数据分析前两年，一般都会都会先想一下分析框架和分析方法，数据分析方法一般有常规分析、统计二维模型分析以及自新建模型分析。
掌握这三种分析思路，就能解决问题大部分分析需求，并根据分析需求固化为数据产品。
下面重点讲研究重点一下这二个分析方法。
其实很多公司80%的分析需求都是可以通过常规分析解决，很多分析师一般把业务相关数据从hive或者mysql中导入到excel，然后在excel中均通过简单的表格、线图等方式来简单直观的分析数据。
常规分析经常会用到同环比分析法和ABC分析法，即分析对比趋势和分析占预测比情况。
同环比分析应用到数据产品中常见的有周、月、日报等，例如，许多拿很多互联网公司都关注的核心指标DAU（日活跃用户数），周报里一般都会对比DAU的周环比变化，如果上涨或者下跌的比较大点的话，就要进一步查找分析业务原因。
同比：某个周期的时段与上一个周期的相同时段比较，如今年的6月比去年的月，本周的周一比本周的周一等等。
同比增长率=（本期数－同期数）/同期数×100%。
环比：某个时段与其上一个时长相等的时段做比较，比如本周环比上周等等。
环比增长率=（本期数－上期数）/上期数×100%。
至于ABC分析法，一般是以某一指标为参与者，进行数量分析，以该计算方法当前各维度数据与总体数据的比重为依据，按照比例微小顺序排列，并按照一定的比重或创纪录比重标准，将各重要组成部分分为ABC三类。
《三节课策略产品经理》课程笔记
《三节课策略产品经理》课程笔记本次课程能学到很多干货和通用方法论，希望之后有机会实践。
以下是策略产品课程的思维导图：策略产品经理课程思维导图第一章了解策略和策略产品经理策略无处不在，策略是一种实现目标的手段例如电商：策略、推荐策略、广告策略、补贴策略、配送策略策略四要素：待解决问题、输入（影响解决方案的因素）、计算逻辑（将输入转换成输出的规则）、输出（具体解决方案）策略pm主要关注待解决问题、输入；而策略rd关注计算逻辑，而pm最后要给出结论，效果是否用户想要的。
策略产品经理要努力想象不同人在同一个场景什么样，和适应想不同人不同场景。
策略是降低成本实现个性化的手段功能与策略产品经理的差异1、发现问题：功能：一个人相对聚焦的需求；策略：一群人更多样和更有统计意义的需求2、撰写需求：功能：流程和原型表达产品实现效果；策略：逻辑描述和效果示例表达产品实现效果3、跟进开发评估：功能：更关注结果，验收呈现效果；策略：更多参与过程，多轮评估深入参与开发过程，与策略rd一起发现各要素中的问题4、上线后效果回归：功能：更快达到理想态；策略：永无止境的产品循环，复杂且受多因素影响第二章策略产品发现问题的四个方法发现问题的途径一、用户反馈收集用户问题-用户反馈分析-整理撰写需求-落实产品改进1、收集：自有渠道、外部渠道2、分析：数据处理-问题整理数据处理：浏览了解数据内容-删除无效数据-对有效反馈标注理解背后的问题（不是问题、已知问题、未知问题）局限性：沉默的是大多数，随机、影响面和优先级男判断小结：每个反馈背后都是一个真实用户的情感表达，以敬畏心态深入分析每个问题。
二、系统监控针对相对稳定的产品，数字性指标收集、观察、字段、实时发现问题的有效手段搭建：定义待监控的指标、定义报警规则1、定义指标产品框架拆解：白盒【效果监控】、黑盒【策略监控（策略产品、技术监控（功能产品）】2、定义报警（重要程度、波动幅度）条件：在正常区间外#界定波动区间#数据敏感度：波动是否超越历史波动范围三西格玛理论：正太分布，u+-3o#评估指标重要程度#x=影响程度 y=影响面效果监控（白盒部分）案例：用户-看到结果-用户点击/翻页【满足效果】小时级监控：同比上周同期波动>50%短信天级监控：同比上周同日波动>5%邮件；>20%短信【覆盖情况】效果监控（黑盒部分）*以为例1、识别策略理想：覆盖程度、准确程度（机器识别不了）现实：只能监控「识别到多少」覆盖率：识别为图片需求的流量/网页总流量需求强度分布：强、中、弱需求的比例*图片需求=强需求量+中需求量+弱需求量2、检索策略通过检索结果的质量来衡量监控指标：相关性打分=每个词对应结果的相关性打分均值3、展现策略监控表现：样式占比、点击率小时级监控：同比上周同期波动>5%邮件 >20%短信监控的局限性：1、精度不高2、不能直接定位问题相对人工排查：监控自动、实时、针对效果3、阶段性调研使用场景：制定产品接下来的计划；修正巩固自身方法论阶段性调研：最能代表产品的全貌，有效指导下阶段计划时间节点：1、接触新产品（方向）：接手一些产品方向的时候2、周期性回顾：每个月/季度/半年固定周期的回顾3、不定期回顾：其他需要临时回顾整个产品全貌通用方法论：定义理想态-拆解未达理想态的情况-提出解决方案-验证是否解决1、找到理想态：数字化指标或其他明确标准2、抽样分析：不到理想态的case分析，统计分类，明确不好的原因3、优先级判断：汇总所有问题，综合影响面、问题严重程度和解决成本确定优先级，作为接下来的项目计划第一步：找到理想态（阶段性产品目标）复杂情况：百度：搜到了需要的信息（无法用单一指标衡量）简单情况：滴滴：到达了目的地（订单成交率）平台当前能够给出的最佳产品方案。
听课记录：新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据采集与整理：数据整理》
听课记录：新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据采集与整理：数据整理》教学目标（核心素养）1.信息意识：学生能够认识到数据整理在数据处理过程中的重要性，理解数据整理对于数据分析结果准确性的影响。
2.数字化学习与创新：掌握数据整理的基本方法和技巧，能够运用信息技术工具进行数据清洗、排序、分类等操作。
3.计算思维：通过数据整理的实践，培养学生的逻辑思维和问题解决能力，提高数据处理的效率和准确性。
导入教师行为：•展示一组未经整理的数据样本，如混乱的顾客信息表，包含重复、缺失或错误的数据项。
•提问：“这样的数据能直接用于分析吗？为什么？我们应该如何处理这些数据才能使其更有价值？”学生活动：•学生观察数据样本，思考并讨论数据整理的必要性和方法。
•举手回答教师的问题，分享自己的观点和想法。
过程点评：•导入环节通过直观的数据样本展示，让学生直观感受到数据整理的重要性，激发了学生的学习兴趣和探究欲望。
•提问引导学生思考，为后续讲解数据整理的方法和技巧做了铺垫。
教学过程3.1 数据整理的概念与意义教师行为：•讲解数据整理的定义，即通过对原始数据进行清洗、排序、分类等操作，使其更加规范、准确、有序的过程。
•强调数据整理对于提高数据分析质量、减少错误和偏差的重要性。
学生活动：•认真听讲，理解数据整理的概念和意义。
•思考并讨论数据整理在实际应用中的价值。
过程点评：•教师讲解清晰，重点突出，有助于学生理解数据整理的基本概念和意义。
•学生讨论活跃，加深了对数据整理重要性的认识。
3.2 数据整理的方法与技巧教师行为：•详细介绍数据清洗的步骤，包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等。
•演示使用Excel等信息技术工具进行数据排序、分类、筛选等操作的方法。
•强调在数据整理过程中需要注意的问题，如数据备份、隐私保护等。
学生活动：•观看教师演示，学习数据整理的方法和技巧。
•分组实践，使用Excel等工具对给定的数据集进行清洗、排序、分类等操作。
产品数据分析的经验分享_光环大数据培训
产品数据分析的经验分享_光环大数据培训当我刚开始在文图做产品实习生的时候，想做点数据分析，但有很多问题，不知道怎么做，比如怎样对产品做数据分析？用什么样的工具？怎么定义产品的指标(metrics)？为什么要做数据分析？数据分析能带来什么样的价值？于是找了不少书和资料，才做了一点微小的工作。
目前，这方面的例子并不多，所以，这里以我们的产品文图为例，分享一点微小的经验，希望能对和我一样的新人们有所帮助，当中存在的问题也欢迎指正注：因为商业上的一些考虑，所以对数据做了遮挡处理，希望大家可以理解1.产品与Metrics(1)文图是什么？文图是一款用来做数据报告（下图）的产品比如，你写了一篇数据分析报告，然后希望看起来比较专业（排版、颜色），那么可以用文图，因为有设计好的样式。
另一方面，图表、表格中的数据都是可交互的，也有目录导航，对读者有较好的阅读体验。
(2)怎么定义产品的数据指标？产品数据分析的基本，是各项指标(metrics)，当中最常用的是AARRR模型[1]，也就是把用户从访问到使用，分成了获取（Aquisition）、激活（Activiation）、留存（Retention）3个阶段（下图）其核心指标是留存/活跃用户数，也就是希望用户能再次访问（e.g.微信,微博）然而，AARRR并不适合所有产品一个简单的例子是，Airbnb的留存肯定也很低，因为没有人会每天订房间。
文图也类似，没有人会每天写报告，可能一个月一篇就不错了。
因此，短期留存的意义不大,留存/活跃用户更大程度上是产品好坏的最终反映，而非需要直接提升的指标。
所以，我们用HEART模型来定义metrics（下图，具体介绍见[2]）具体而言，是从产品本身的目的入手，更为本质。
文图的目的是帮助用户制作数据文档，在产品中由多个事件组成：文档创建->编辑文档->文档完成（发布/下载）。
最核心的指标，是完成文档的数量，即有多少文档发布、下载了。
数据分析思维产品经理的成长笔记读后感
数据分析思维产品经理的成长笔记
读后感
作为一名产品经理，我一直知道数据分析能为我们的产品开发带来极大的帮助，然而在实际操作时却总是感觉力不从心。
为了解决这个问题，我阅读了一本名为《数据分析思维》的书，希望从中找到灵感和解决方案。
这本书给我的阅读体验非常棒，它将复杂的数据分析内容以简单易懂的方式呈现出来，让我感觉到自己已经拥有了一些新的想法和工具来应对产品开发中的挑战。
书中最重要的一点是向我展示了如何运用数据来推动产品的发展和增长。
作者在书中提到了很多实用的技术和工具，如
A/B测试、统计分析、甚至使用机器学习算法来进行数据分析。
并且每个部分都有详细的步骤和示例，让我感受到了作者对数据分析领域深邃的理解和专业的知识。
值得一提的是，书中作者还将数据分析思维融入到了产品经理的工作流程中，让我明白了如何在产品开发中使用数据来支持决策和创新，极大地提高了我在该领域内的专业素养和分析能力。
在我读完这本书后，我建议产品经理们都能够认真阅读和学习这样的书籍。
因为它们能够为我们带来新的思考方式，并帮助我们更好地利用数据来支持产品开发的方向和策略。
总的
来说，读完这本书对于我的工作和成长都有着很大的启示和帮助。
最后，我认为作为产品经理的我们需要保持开放的眼界，持续关注前沿的技术和思想，不断地学习和成长。
不仅需要熟练掌握产品的技术和业务，也需要深入理解数据的本质，更要能够将数据分析思维与产品开发紧密结合起来，从而推动产品的进一步发展。
菜鸟学数据分析_光环大数据培训
菜鸟学数据分析_光环大数据培训
无论是产品经理，还是产品运营，数据分析都是每个产品汪/运营瞄必备技能。
这篇读书笔记之前是存到Evernote的，现重新归纳共享。
相信这本书很多人都已经看过了，看过的朋友就当回忆了~没有看过的朋友牢记，对于数据分析方面来讲，这些内容用来打基础还是很有帮助的~ 数据分析三字经：
1.学习：先了解，后深入;先记录，后记忆;先理论，后实践;先模仿，后创新;
2.方法：先思路，后方法;先框架，后细化;先方法，后工具;先思考，后动手;
3.分析：先业务，后数据;先假设，后验证;先总体，后局部;先总结，后建议。
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《产品心经产品经理应该知道的72件事》学习笔记(5)——需求分析与管理
《产品心经产品经理应该知道的72件事》学习笔记（5）——需求分析与管理一、需求的三角模型缺乏感缺乏感，也叫差距，包括理想与现实之间的差距，自己与别人之间的差距。
这些差距体现在物质和精神两个方面。
正视这种差距，才是推动需求形成闭环的动因，所以缺乏感是需求的动力引擎.目标物目标物，填补落差的解决方案，也是我们常说的产品、服务。
目标物解决缺乏感的程度，比如是基本满足还是超出预期，决定着用户体验的满意度，所以目标物体现了需求满足程度。
能力能力，采取行动的成本，也是经济学上说的交易成本，指的是为了填补缺乏感而使用目标物时是否具备能力基础。
这个能力基础包括但不限于时间成本、决策成本、金钱成本、操作成本、学习成本等。
能力不具备，则需求不存在，因此能力是需求的破局点。
二、判断需求真伪的公式2.1常见伪需求常见的伪需求主要有脱离真实场景、脱离目标用户、脱离核心任务、需求频次低、价值感知低和交易成本高。
脱离真实场景场景指的是什么用户在什么时间、什么地点要完成一个什么任务，完成任务的过程中遇到了什么阻碍.约束或限制条件。
脱离目标用户脱离目标用户指的是把自己当作用户，或者所瞄准的目标用户过于小众，或者所瞄准的用户根本就不是目标用户。
脱离产品核心任务（产品定位）脱离核心任务指的是背离了产品的核心流程或任务。
比如车的核心任务就是出行，围绕着出行，可以实现出租车、私家车、代驾和运货等业务。
如果新增餐饮或娱乐相关的业务，就背离了“出行”这条核心业务，同时餐饮或娱乐相关的业务大概率是伪需求。
需求频次低需求频次低指的是用户的需求是一个小需求或弱需求。
小需求或弱需求=用户密度某频度某强度。
价值感知低价值感知低指的是与现有解决方案带来的价值差别不大。
如果其中一种产品或服务很差，用户会去寻找新的替代品；如果它的表现只是稍孙一筹或者与之前的解决方案差别不大，用户则没有大大的动力做出改变。
改变是要付出代价的，而这些代价大多是要提前付出的。
改变的好处往往需要更长的时间才会显现，正是这种成本效益的时间差阻碍了人们的行动。
产品方法论俞军读书笔记
产品方法论俞军读书笔记在互联网行业，产品经理这个角色至关重要。
而俞军的产品方法论，为众多产品人提供了宝贵的指引。
通过阅读他的相关著作，我深受启发，也有了许多自己的思考和感悟。
俞军强调了用户价值的核心地位。
他指出，产品的价值在于为用户创造价值。
这看似是一个简单的道理，但在实际的产品工作中，却常常被忽视。
很多时候，产品经理会陷入各种指标和数据的追求中，而忘记了产品存在的根本意义是满足用户的需求，解决用户的问题。
比如，在设计一款社交产品时，如果只是关注注册用户数、日活用户数等指标，而不去深入了解用户为什么需要社交、他们在社交过程中希望获得什么样的体验，那么很可能做出的产品只是表面上热闹，却无法真正留住用户。
只有真正从用户的角度出发，去思考他们的痛点和需求，才能打造出有价值的产品。
俞军还提到了产品经理需要具备的能力。
他认为，产品经理不仅要有良好的逻辑思维能力，还要有敏锐的洞察力和同理心。
逻辑思维能力能帮助产品经理清晰地梳理产品的流程和架构，避免出现混乱和漏洞。
而洞察力则能让产品经理发现潜在的需求和机会，提前布局。
同理心则能让产品经理更好地理解用户的感受和想法，从而设计出更符合用户期望的产品。
举个例子，如果一个产品经理要设计一款购物应用，他需要通过逻辑思维来规划购物流程，确保从商品浏览、下单到支付的整个过程顺畅无阻。
同时，他要有洞察力，发现用户在购物过程中可能存在的犹豫不决的点，比如对商品质量的担忧，然后通过提供详细的商品介绍、用户评价等方式来解决这些问题。
而同理心能让他站在用户的角度，感受用户在购物时希望得到的便捷和安心，从而优化产品的界面和交互设计。
在关于产品创新的论述中，俞军提出创新不是凭空想象，而是基于对现有产品和用户需求的深入理解。
很多成功的创新产品，并不是完全颠覆式的创造，而是在原有产品的基础上进行了优化和改进。
比如，共享单车的出现，并不是完全全新的概念，而是在传统自行车租赁的基础上，结合了移动支付和智能锁等技术，解决了用户找车难、还车难等问题，从而实现了创新。
《写给数据产品经理新人的工作笔记》读书笔记PPT模板思维导图下载
内容简介
前言 想用一本书写全数据产 品经理的知识实...
第1章 成为数据产品经理：角 色创建和角色...
1.1 给“小 萌新”的信心
1
和冷水——欢
迎...
1.2 从数据 2
分析师转型做 数据产品经 理—...
3
1.3 从数据 技术转型做数
据产品经理—
—...
4
1.4 从其他 产品经理转型
做数据产品经
3.3 当我们在讨 论“预测”时， 是在讨论...
3.4 工作笔记： 一个需求沟通框 架
第4章 指标体系搭建
4.1 指标体系
4.2 指标定义和 维度定义
4.3 基础监控的 建立——报表很 重要
4.4 工作笔记： 一个指标体系的 产品化方...
第5章 Excel是最完美的数据 产品
5.1 Excel 常用功能盘
理...
5 1.5 工作笔
记：数据产品 经理技能树
第2章 数据产品经理和其他角 色的关系
2.2 你的用户是 谁：数据产品的
“用户分...
2.1 角色之间的 关系和他们面对
的问题
2.3 不同阶段， 不同定义
第3章 需求沟通过程
3.1 发现数据需 求的本质
3.2 避免做太多 临时的事——需
求沉淀
点
5.2 使用 Excel做思 维训练
第6章 不同的工具解决不同的 问题
6.2 可视化平台 设计
6.1 基础工具设 计
6.3 工作笔记： 一个数据产品的
PRD结...
第7章 数据应用和第三方平台
7.2 第三方平台 产品
7.1 数据应用产 品
7.3 工作笔记： 一套融入业务工
《俞军产品方法论》读书笔记
，同⼀个⽤户在不同的情境下会有不同⽤户是可变的,偏好和认知会随着外界不同的信息 刺激发⽣变化和演化，具备可塑性。
⽤户虽然追求理性，但他的能⼒是有限的，判断经常出错，也经常被骗，所以只能做到，代表⼈类的本能和习惯，可以快速且⾃动启动，耗费资源很少，经常被动、缓慢、耗费资源的，存在在产品研究的范围内，我们可以认为⽤户约等于“偏好和认知的函数”。
不同情境可能使得相同偏好 表现出不同⾏为。
在不同情境下的⽤户偏好会塑造⽤户的期望效⽤，塑造的过程⼤概感知、解读、选择集合、模拟推演、价值判断五个阶段。
价值由主观效⽤决定。
3价值最早的定义出现于经济学萌芽期，指无差别的⼈类劳动。
价值是劳动决定的质上是成本价值论或客观价值论。
1认识到边际效⽤的概念，认为价值是由效⽤决定的值的主观性，放弃了价值的客观性。
2既然价值是由效⽤决定的，那么什么是效⽤?效⽤是欲望的满⾜程度，⼈通过消费物品和劳务满⾜欲望。
4幸福公式:幸福=效⽤-欲望。
5欲望具有无限性和约束性6无限性约束性⽤户模型产品技能熟练度。
⾃省(发现和承认⾃⼰的短处:学习、合作、雇⽤、回避),是毫无疑问的第⼀潜⼒;⾼成就动机。
(短短的⾯试过程不能保证对潜⼒、性格、三观等有准确充分的判断，还需要在入职后的掌握⽤户模型，需要⼤量的⽤户案例积累，经过亲⾃体验、⽤户 反馈、bad case 分析、数据统计分析、⼤量的预判和迭代验证等环节， 直到预判上线后的⽤户⾏为有⾼准确率。
交易模型是以交易为基本单位来研究产品，⽬标是建立可持续交 易的互惠模型。
掌握交易模型的关键是对某领域交易成本的充分理解，以及对多边利益博弈演化过程的充分理解。
这⾥说的科学⽅法主要包括逻辑、概率、控制实验、理性决策、 经济学的相关⽅法⼈⽂关怀能⼒涉及对⽤户样本量、同理⼼、⼼理学、进化论、博 弈论等的理解。
实践精神的关键词是:事实、数据、观察、实践、权衡、反馈、 迭代、⾃省。
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体会产品价值所必要且充分的条件
产品经理核心能力训练营
寻找的方式-1：寻找差异
用户 次日留存率
留存
62%
流失
51%
注册率 12% 5%
首次使用时长 15min 7min
首次观看视频个数 3.1 2.5
观看短视频个数 7.3 2.1
推荐内容点击率 7%
2.10%
产品经理核心能力训练营
产品经理核心能力训练营
如何搭建数据指标体系
• 大事化小 • 小事到人
产品经理核心能力训练营
拿DAU来说
• DAU是一个结果型数据 • 影响要素
用户基数
用户新增
DAU
活跃度
留存率
产品经理核心能力训练营
继续拆解
历史原因 用户基数
市场推广 用户自传播
活动
用户新增
DAU
活跃度
自身活跃度 Push激活
产品经理核心能力训练营
部分用户的观点无法代表 全部用户的真实体验
唯有数据才是丈量目标的 标尺
产品经理核心能力训练营
• 你的用户永远不会按照你 的想法使用产品
产品经理心能力训练营
通过数据分析可以让产品起死回生
产品经理核心能力训练营
其实，我们都要听数据的话
• 数据不会说谎 • 数据是大量用户客观行为的结果反馈 • 数据是目标的具象化投射
5 竞品分析
7
4
查询缺少成绩的学生的学号和相应的课程号 SELECT Sno,Cno FROM SC WHERE Grade IS NULL；
查询选修了3号课程的学生的学号及其成绩，查询结果按分数的降序排序 SELECT Sno,Grade FROM SC WHERE Cno='3' ORDER BY Grade DESC;
产品经理核心能力训练营
点击事件
点击事件，用户点击按钮即算点击事件，不管点击后有无 结果；如下图红框标注所示，点击一次记一次。
产品经理核心能力训练营
曝光事件
成功打开一次页面记一次，刷新页面一次记一次，加载下 一页新页，加载一次记一次。home键切换到后台再进入页 面，曝光事件不记；如下图页面所示，打开一次记一次。
• 竞争模式:饱和竞争状态，时长意味着市场份额
产品经理核心能力训练营
视频网站，提升用户观看时长
• 制定计划
• 以“提升时长”为核心目标，分配一定的流量灰度测试，观察时长、视 频播放个数等效果，并观察后续用户行为
产品经理核心能力训练营
视频网站，提升用户观看时长
• 拆分数据
• 用户维度拆解：低观看数据用户行为、不同时间段进入行为、不同网络 条件进入行为
产品经理核心能力训练营
基础数据
Sno
Sname Ssex
201815121 马小云 男
201815122 董小珠 女
201815123 雷小军 男
201815125 丁小磊 男
Sage
Sdept 20 CS 29 CS 28 MA 19 IS
Sno
Cno
201815121
201815122
201815122
201815123
Grade
1
92
2
85
3
67
4
92
产品经理核心能力训练营
Cno
Cname Cpno
Ccredit
1 数据分析
5
4
2 PRD撰写
2
3 UE绘制
1
4
4 需求分析
6
3
5 竞品分析
7
4
SQL语言进行分析
Sno
Sname Ssex
201815121 马小云 男
201815122 董小珠 女
201815123 雷小军 男
201815125 丁小磊 男
Sage
Sdept 20 CS 29 CS 28 MA 19 IS
Cno
Cname Cpno
Ccredit
Sno
Cno
1 数据分析
5
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201815121
2 PRD撰写
2
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3 UE绘制
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4 需求分析
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选择核心数据指标
• 常见数据指标解读 • 如何搭建数据指标体系
产品经理核心能力训练营
常见数据指标-用户
• DAU(Daily Active User)日活跃用户数量 • MAU(monthly active users)月活跃用户人数 • PCU(Peak concurrent users )最高同时在线人数 • UV（unique visitor）排重人数
璞玉系统
• 一部视频，成本上亿 • 如何能够预测票房、播放量 • 爱奇艺-璞玉系统
• 原始IP • 演员匹配 • 宣发平台 • 社会网络热度
产品经理核心能力训练营
数据的重要性
数据，是产品经理的仪表盘
古代战争 依赖个人能力 一身横练一骑当千
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现代战争 依赖秘密武器 多铆蒸刚炮利船坚
留存率
次日留存 7日留存
数据采集选择埋点
什么是数据埋点：数据埋点是产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求（例如： CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求（例如：推荐系统中推荐商品 的曝光次数以及点击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点，并通过SDK 上报埋点的数据结果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或指导运营。
产品经理核心能力训练营
页面停留时间事件
表示一个用户在X页面的停留时长记为停留时长。例如：小明9:00访问了X网站首页，此时分析工具 则开始为小明这个访问者记录1个Session（会话）。接着9:01小明又浏览了另外一个页面列表页，然 后离开了网站（离开网站可以是通过关闭浏览器，或在地址栏键入一个不同的网址，或是点击了你 网站上链接到其他网站的链接……）为了简单，我们把这个过程当做一个Session。 则最终小明在首页的页面停留时间： （Time on Page，简称Tp）Tp(首页) = 9:01 – 9:00 = 1 分钟
未来战争 依赖信息数据 精准打击数据为先
以史为镜，可以知兴替；以人为镜,可以明得失
产品经理核心能力训练营
数据分析究竟有多重要
是不是所有需求都应该满足？ 一次改版到底该如何评估？ 和领导同事意见向左，到底听谁的？
产品经理核心能力训练营
产品经理核心能力训练营
为什么要做数据分析
产品经理的主观感知无法 代表用户的真实体验
产品经理核心能力训练营
数据分析 1
目录
C ATA L O G
数据分析的意义 常见的数据指标 SQL查询的方式 数据分析基本思路 AHA moment
数据分析的意义
大数据：生活、工作与思维的大变革 ——《大数据时代》
产品经理核心能力训练营
大数据时代
产品经理核心能力训练营
飞机票、每个航班，每个时间定，每 个座位都有变化 Farecast通过2000亿数据进行预测，帮 助用户省钱 2014年被微软1.1亿美元收购
• 渠道拆解：外渠道、内渠道、低观看渠道、频道 • 路径拆解：landing-page、关键路径点
人数
5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000
500 0
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视频网站，提升用户观看时长
• 提炼业务洞察
• 长视频观看后，再次推荐长视频难度很大 • 电视剧看完后，推荐预告效果很好 • 短视频推荐短视频效果很好 • 右侧推荐效率高于下侧推荐 • 某些付费渠道用户质量较低，用户时长均值低于平均
201815123 雷小军 男
201815125 丁小磊 男
Sage
Sdept 20 CS 29 CS 28 MA 19 IS
Cno
Cname Cpno
Ccredit
Sno
Cno
Grade
1 数据分析
5
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201815121
1
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2 PRD撰写
2
201815122
2
85
3 UE绘制
1
4
201815122
Sdept 20 CS 29 CS 28 MA 19 IS
Cno
Cname Cpno
Ccredit
Sno
Cno
Grade
1 数据分析
5
4
201815121
1
92
2 PRD撰写
2
201815122
2
85
3 UE绘制
1
4
201815122
3
67
4 需求分析
6
3
201815123
4
92
5 竞品分析
7
4
查询选修了1门以上课程的学生学号 SELECT Sno,COUNT(Cno) FROM SC GROUP BY Cno HAVING COUNT(Cno)>1;
寻找的方式-2：寻找最大差异
用户 次日留存率
留存
62%
流失
真正的速度是看不见的 就像风起云涌、日落生息 就像你不知道树叶什么时候变黄 不知道孩子什么时候长出第一颗牙 就像你不知道在什么时候会爱上一个人
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AHA moment
• 就是要找到用户爱上你的那一刻，然后把那一刻复制成规模
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寻找AHA moment