对于许多公司而言，数据产品主管一职，最主要的工作中就是开展数据支撑。
什么是数据适用？
老板说：“我明天会开发展战略会，你将用户粘性的信息帮我跑一份。”
业务方说：“我们自己的成交额下降，我觉得从城市、胎儿性别、年纪的层面看一下，究竟是什么原因造成成交额降低的，艰辛能否迅速支持一下？”
业务商品说：“近期大家上线一个feed流的新趋势，大家想看一下新趋势和已经有对策的ab实际效果，可以帮我获取一下信息吗？”
数据产品好像天天都在应对类似这样的要求，每日陷入接要求、对要求、出数据库的困局循环系统。
很有可能一年下来，暮然回首，发觉：灯火阑珊并没有涨薪，并没有学习成长。
反倒，老总还会继续质疑你：“数据产品其价值是什么？这一年为团队贡献什么？”
我觉得，这便是大部分数据产品在职场上遭遇的窘境。但对于自身，还在数据产品的岗位上挥洒汗水了大约5多年，从初创公司到美团外卖，从美团外卖到腾讯官方；眼见他起高楼，眼见他楼塌了。
自己也在持续问一下自己：究竟数据产品是干嘛的？数据产品要解决的本质难题究竟是什么？数据产品其价值在哪里啊？
要回应数据产品是干什么的？最先，必须重归一个本质问题：商品是干什么的？
——商品都是基于业务，根据实用化的办法处理业务场景下的难题。
那样，针对数据产品而言，我觉得核心内容是：
那样，数据产品解决问题是什么？
融合不一样的画面，我觉得有以下四种：
数据产品工作本质便是紧紧围绕这四个问题开展进行的。
查看指标
紧紧围绕指标查看情景，数据产品要解决的第一个关键是：怎样定义一个指标？
定义指标一般有以下2个难点：
1. 指标分歧
相匹配我的工作具体场景下，常常同一个指标有着不同的统计口径。
例如：指标访购买率，产品部门的定义是访购买率=订单支付成功页面的uv/主页uv；而运营部门的定义是访购买率=订单数量/DAU。
这儿因为统计口径的不一致，也会导致相匹配访购买率这同一个指标，会出现2套完全不一样的数据信息，进而造成数据信息分歧。
2. 指标表明不清楚
大家拥有指标定义，可是业务方或是技术性方不明白我们自己的指标定义究竟讲的是什么，例如续订学生数，定义是：续订学员总数。
问题来了，请问一下这儿的续订究竟是怎么计算？学生是否要按学生ID去重？统计周期用学员创建时间或是订单支付时长？
你看看，一个指标，假如定义的不符合实际，就名存实亡，起不了相匹配业务方与技术性方指标表述功效。
因此，相关定义指标，我们应该找到一种标准，能够条理清晰规范和标准一个指标究竟是什么。
通过这么多年的探索，归纳了一套定义指标的办法；详细如下：
拥有定义规范，我们就能对业务中每一个指标开展定义，产生我们自己的指标词典。要是没有线上化的指标可视化工具，也可以把指标维护保养在在线文档编辑中，并总结如下：
看，是不是这样，关于一个业务的指标，就清晰了越来越多了？
以后，也可以把我们自己的指标词典开展线上化；便捷每个人便捷的搜索每一个指标的定义。
那样的另一个好处就是：收敛性全部指标出口的，一方面避免业务随便定义指标，另一方面标准全部中下游BI平台上的指标定义。
详细如下：
数据统计
在进行数据统计以前；我就在想一个问题，统计的本质是什么？
统计分析，应该是业务产生数量上的认识。
例如：500，这个数毫无意义。可是，单量=500，这变构成了业务中对生产经营情况的一个总数认知能力，进而500这个数字具有了业务实际意义。
那么对不同类型的业务情景，数据统计价值意义目地也有所不同。
我大概汇总数据统计大概有以下三个方位：
大家在设计数据产品时，一定要结合情景开展，切忌盲目跟风。
例如：以数据报表为例子，我们能针对不同的服务目标，不同类型的适用场景，拆分成三个不同类型的数据报表。
详细如下：
一定要想好不一样数据报表定位和性能，能够方便大家收到每一个数据需求时，把每一个要求连城一条线，整合整体规划。
效果评价
数据产品要解决的第三个关键是效果评价，例如：人们上线一个对策要进行效果评价。
针对需求者而言，它的本质需求还得A计划方案或是B策略的曝出pv、网页页面平均停留时长这些的信息。它的本质需求是你跟他说一个结果，究竟是A策略的效果明显或是B策略的效果明显，而且这个结论是有专门的应用统计学环境的支撑。
可是，这儿会有一个很大的关键是：
我们来看一下以内的这个案例：
对照组计划方案A和对照实验计划方案B，各自各切20%平台流量，展现数据信息如上图所述。
针对CTR指标，B好于A；针对网页页面平均停留时长指标，B劣于A；
请问一下这样的情况下，你如何评估究竟是A计划方案还是B计划方案好？
此刻，你就会发现：数据产品不仅就是要把数据信息给予出去，反而是要他给予业务更专业的评价方法。协助业务处理效果评价，这一本质问题。
大家可以利用应用统计学的办法评定如下所示：
最后，下结论选择A预案。
在深层次一步思索，我们是不是能把T检测封装形式成一个实用工具，放到大数据平台中，供每个需求者独立应用？
精准推送
数据产品要解决的第四个关键是精准推送。
例如：我们应该面对什么消费群体推广一个什么样的活动？
一般解决方案是客户画像。
一般来说，紧紧围绕客户画像，做为数据产品能够提供如下所示三种服务项目：
- 肖像接入服务：肖像标识做为最底层支撑点，以接口形式供每个业务系统进程。
- 肖像分群服务项目：根据标识挑选客户结合，开展活动推广。
- 用户分析服务项目：相匹配不同年龄段，开展标识剖析。
相关客户画像，后面会特意找一期跟大家开展详解，这里不每天做进行。
这儿，用两个的形象应用领域，来阐述客户画像是怎样用于业务的，详细如下：
汇总
大家回顾一下今日所推荐的具体内容，紧紧围绕数据产品的本质是什么开展进行，关键阐述了数据产品要解决的业务情景难题。
每一个数据产品并不是平白无故所产生的，一定是融合业务场景下的。因此，我们一定要想好数据产品究竟要解决什么样的情况，这才是真正大家数据产品发挥价值的关键所在。
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