一、数据产品经理与产品经理区别？

数据产品经理与产品经理之间主要的区别在于其职责和工作重点的不同。1. 职责不同：数据产品经理是负责数据产品的开发、设计和推广，主要关注数据的采集、处理和分析，以及如何将数据应用于产品的优化和改进。产品经理则更侧重于整个产品的规划、市场需求分析、用户研究以及产品的设计、开发和上线等全过程的管理。2. 工作重点不同：数据产品经理更注重数据分析和挖掘，在产品开发和优化过程中充分利用数据，并使用数据来支持决策。而产品经理则更关注整体产品的战略规划、市场竞争力以及用户体验等方面，需要综合考虑市场、用户和技术等多个因素。3. 技能需求不同：数据产品经理需要具备数据分析和处理的专业知识，熟悉相关的数据分析工具和技术，具备一定的数据科学基础。而产品经理则需要具备产品管理、市场分析、用户研究等方面的技能，同时还需要了解产品开发流程和技术知识。总之，数据产品经理与产品经理虽然在产品领域都扮演着重要角色，但其关注点和职责有所不同，需要具备不同的技能和知识背景。在实践中，两者也需要相互合作，以共同推动产品的发展和创新。

二、数据产品经理必备技能？

数据产品经理当产品经理遇上大数据时代，数据产品经理应运而生。

新时代的新岗位自然也有新要求。数据思维，数据预处理，数据统计，数据挖掘，数据可视化等是产品经理的必备技能。懂产品，懂运营，懂市场，懂表达，懂管理则是数据分析师的技

曾经做过一段时间的数据产品经理，我觉得最终要的是要搞清楚你跟数据分析师的差别！！

要做的不仅仅是分析数据，更重要的是要问自己这个数据分析出来之后，对于产品或者你的业务有什么意义和价值，不要去分析了一堆的数据，而忽略了为什么分析！

另外，你是产品经理，所以我一直倡导的一句话，叫做，数据仅仅能证明你做错了什么，但是其实并不能证明你做对了什么，所以用数据来分析产品是一个验错的机制，而并非能够验对，这两个是有本质区别的。

最后，还是要记住你是产品经理，数据分析是你的长处而并未主业。

三、共识数据平台产品？

中外学术论文，中外标准，中外专利，科技成果等。

四、产品经理三大证书？

1.NPDP证书。

NPDP认证于2016年引入中国，两年多来企业认可度呈指数级增长。大多数企业以NPDP证书为优先录取标准。获得NPDP证书非常有利于个人跳槽和升值。

2.UCPM证书。

该证书印有联合国标志，由联合国训练研究所CIFAL中心认证，认证机构的权威性使证书所有者的加分效应明显。

3、CPM证书。

CPM证书由美国产品营销和管理协会颁发，其广度仅次于UCPM，不仅包括产品经理、产品营销经理、品牌经理、敏捷产品经理和创新领导者。

五、产品经理权力大吗？

产品经理的权利就是组织好员工生产产品，

六、数据产品经理发展前景？

前景广阔

数据产品经理岗位仍然有职业前景。随着数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始注重数据的价值，希望能够通过数据来提高业务决策的准确性和效率。数据产品经理作为负责数据产品规划、设计、开发和管理的专业人士，扮演着关键的角色。因此，数据产品经理的职业前景在未来仍然很广阔，并且随着数据产业的蓬勃发展，该职位的需求和薪酬也有望不断提升。

七、大数据产品经理工作内容？

大数据产品经理工作职责：

1.分析业务部门实际需求，规划、推进公司数据平台的建设及维护；--数据平台建设

2.全方面分析客户端数据，对产品改进提供数据支持；--客户端数据分析

3.通过数据挖掘和统计报表，提升业务部门运营数据的透明度，提升运营效率；--数据统计

八、产品经理如何做数据分析？

每个产品经理都知道数据分析很重要，但你能清晰地给出以下这两个问题的答案吗？1. 数据分析到底是什么？2. 数据分析为什么如此重要？如果在这之前你不知道答案也没关系，因为本文会围绕以下几点回答以上两个问题：1. 数据分析到底是什么？2. 数据分析的相关概念3. 如何实施数据分析？4. 如何测量和收集数据？5. 如何做数据分析报告？6. 数据分析与产品的关系

数据分析到底是什么？

简而言之，数据分析表征产品状态、用户行为和用户所点击的内容等等。虽然数据表征产品状态，但它没有表明产品所处状态的原因。数据分析不能只靠单一的度量数据，应以一系列汇聚的度量数据为前提。例如，如果我们要分析某个物体状态，我们就不能只用物体温度这个单一度量数据，只有结合其他诸如物体位置、速度、组成、环境温度等一系列数据，我们才能实施分析。假设速度是0，物体位置离地面1米，周围温度与物体一样，我们可以分析得出结论——物体处于静止状态。同理，我们在分析产品状态和用户行为时，汇聚的度量数据越多，对我们越有利。

数据分析的相关概念

想要从数据分析中获得最大价值，我们需要非常了解数据分析的相关概念。这些概念包括：• 数据点• 用户分群• 漏斗• 时序分群

数据点

数据点，即数据的单独点。数据点度量产品某个特定项目，包括度量数据和度量时间。

准确的数据点是我们绘制产品发展趋势图表的前提。

用户分群

用户分群的依据是用户共同特征和产品使用模式。

用户分群的依据包括但不限于：• 技术方面（浏览器， 操作系统，设备等）• 行为方面（初次访问，回访等）• 人口统计学方面（语言，国家等）在对用户进行自定义分群时，我们需要依据可以度量的特征。例如，用户性别就是可以度量的特征。只要我们在用户个人资料里添加性别这一项，我们就可以采集到相关数据，这样以性别作为分群依据就不难。我们可以通过用户分群了解用户潜在的行为模式。数据平均值会掩盖这些潜在行为模式。例如，虽然页面平均访问量是2，但是在添加了初次访问vs回访这个细分特征之后，我们发现初次访问者的平均页面浏览量是1.2，而回访者的平均页面浏览量是3.4。如果不进行用户分群，初访者和回访者页面浏览量的差异就会被页面浏览量的平均值所掩盖。通过用户分群，我们可以把数据分析重点集中在主要目标用户群体。例如，我们的主要目标用户分布在华东地区，只要区分华东各省市用户群体并重点分析这些地域的用户行为，就可以优化产品以适应他们的需求，而不是针对全国用户进行产品优化。

漏斗模型

漏斗模型主要用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析工作。

为了达到目的，用户会执行一系列操作。例如，在电商平台上，用户为了实现购买的目的，会执行以下操作：

通过漏斗模型，我们可以知道用户在哪一步流失，从而通过调查分析找出用户流失原因。

时序分群

时序分群与用户分群类似，区别是时序分群的目的是比较分析用户行为随着时间的变化。

时序分群有利于我们衡量用户长期价值。时序分群之后可以进行不同的比较，例如，我们可以比较一周前的注册用户和一个月前的注册用户，也可以比较某个特定日期的注册用户。如果我们没有针对一周前和一个月前的用户进行分群，那么新进来的用户会干扰我们分析这两个时间段的用户行为。对某个特定时间段的用户进行比较时，我们可以衡量某个营销活动或者产品某个功能更新后对用户行为产生的影响。

上图是一个基于用户注册时间的留存图。与其他用户群相比，十月八日这一天的用户留存显著增加。当我们看到这个数据时我们可以探索是什么导致了用户留存的改变。

如何实施数据分析？

产品经理会接触到海量的数据，那么我们应该如何实施数据分析？我们需要制定如下计划：1. 定义产品愿景2. 定义满足产品愿景的KPI3. 定义允许我们达到KPI的度量指标4. （通过用户行为日志）定义影响度量的漏斗为了更好地制定计划，我们需要了解计划里的相关概念。

产品愿景

产品愿景指产品用途和目标用户，简而言之，“产品为用户解决了什么问题？”没有产品愿景，我们接下来的所有行动都是浪费时间。

KPI

KPI衡量产品表现。拉新，留存，活跃，转化等这些都属于KPI的范畴。我们还可以用KPI制定产品发展目标，譬如将用户注册量提高20%或者将购买转化率提高30%。KPI要适合产品所处阶段，如果我们刚开始创业，那么主要KPI就是用户注册量，而不是用户活跃度。

度量指标

度量指标是达成KPI的手段。度量指标一般有转化率，购买率等等。通过计算两个或多个数据点，我们可以得到度量指标数据。同时，度量指标的变化趋势也是产品改进的依据。

漏斗

重要的漏斗会以某种方式改变度量指标。在确立产品使用流程/用户行为日志后，我们依据度量指标和用户行为制定相关漏斗模型。以注册率为度量指标和以转化率为度量指标所制作的漏斗模型不可能相同。

获得数据点

获得可测量的数据点对达成KPI, 计算度量指标数据，制作漏斗意义重大。

计划并非一成不变，我们需要根据产品愿景、KPI等适时更新计划。

如何采集和统计数据？

方法有两种：建立内部分析系统，或者依赖第三方的分析系统。内部分析系统可以根据度量指标进行定制开发。缺点是我们需要耗费资源单独建立和维护。外部分析系统，譬如Google Analytics, Mixpanel, KISSmetrics等都是不错的选择。第三方的分析系统易于实现且不会浪费建立和维护所需要的资源。Cobub Razor是国内一款专业的APP数据统计分析工具，支持私有化部署，数据既灵活又安全，是个不错的选择。

如何做数据分析报告？

通常我们通过制作比较图表和趋势图表来做数据分析报告。比较图表体现某个度量指标在两个时间点之间的变化，比如某个度量指标在上个星期和这个星期之间的变化。它让我们看到两个时间点之间度量指标是否有较大的波动。趋势图表体现某个度量指标在一段时间内的变化，例如某个度量指标在过去一个月内的变化。它显示度量指标的变化方向，指明产品表现——变好、变差还是保持不变？报告定位出问题，然后通过尝试回答“为什么XX会发生？”“为什么YY会改变？”这些问题，我们可以优化和改进产品。

数据分析与产品的关系

我们依据数据分析结果改进产品。如果没有数据分析，我们容易盲目改变产品，拍脑袋决策；如果没有数据分析，我们也不能知道产品改变之后所产生的效果。在产品发展的过程中，我们需要不断地进行数据分析，以保证产品按照我们的期望发展。为了保证产品处于领先状态，产品经理必须知道数据分析是什么以及数据分析的重要性。希望本文能对广大产品经理有所帮助。

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九、大数据 产品经理

大数据产品经理是当今数字化时代中备受追捧的职业之一。随着大数据技术的不断发展和普及，企业对拥有数据分析能力和产品开发经验的专业人士的需求日益增长。对于一名成功的大数据产品经理来说，需要具备多方面的技能和知识，以应对日益复杂和多样化的市场挑战。

大数据产品经理的职责

• 1. 制定产品发展战略：大数据产品经理负责与团队合作，制定产品的发展战略并确保产品的成功推出。
• 2. 数据分析和挖掘：通过对大数据的分析和挖掘，发现潜在的市场机会和产品需求。
• 3. 监控和优化产品性能：持续监控产品性能并进行优化，以确保产品保持竞争力。
• 4. 与团队协作：大数据产品经理需要与多个团队紧密合作，包括数据分析师、工程师和市场营销团队。

成为一名卓越的大数据产品经理需要具备扎实的数据分析能力、产品设计经验、市场洞察力和团队管理技能。同时，不断学习和跟上行业动态也是提升自身竞争力的关键。

大数据产品经理的技能要求

1. 数据分析能力：熟练运用数据分析工具和技术，能够从海量数据中提取有用信息和见解。

2. 产品设计经验：具备产品设计和开发经验，能够理解用户需求并将其转化为创新的产品解决方案。

3. 市场洞察力：了解市场趋势和竞争情况，能够准确预测用户需求并做出相应调整。

4. 沟通和团队合作能力：良好的沟通能力和团队合作精神是成为一名成功的大数据产品经理的关键。

大数据产品经理在日常工作中需要处理大量的数据和信息，因此对于数据的敏感性和准确性要求极高。同时，需要能够与各方有效沟通并推动团队协作，以实现产品的成功上线和持续改进。

大数据产品经理的发展前景

随着大数据技术的不断成熟和应用，大数据产品经理的职业前景非常广阔。各行各业对数据的需求逐渐增加，需要有能力处理大数据并将其转化为商业机会的专业人士。

大数据产品经理的工作涉及产品规划、市场分析、数据挖掘、用户体验等多个领域，对综合能力和创新思维提出了更高的要求。对于有抱负的从业者来说，不断提升自身的技能和知识，积极跟进行业发展，将有望在这一领域取得更大的成功。

总的来说，作为具备数据分析、产品设计和市场洞察力的专业人士，大数据产品经理在数字化时代扮演着至关重要的角色。随着技术的飞速发展和商业模式的不断创新，大数据产品经理将会成为企业未来发展中不可或缺的关键人才。

十、华为数据产品经理

华为数据产品经理 - 面向未来的数据驱动策略

在当今数字化时代，数据已经成为企业发展和竞争的关键驱动力之一。华为一直秉承着“数据驱动”的理念，并且在该领域做出了卓越的成就。作为华为的数据产品经理，您将有机会参与并推动华为数据驱动策略的发展。

职位概述

作为华为的数据产品经理，您将负责开发和推广创新的数据产品，以支持公司的业务增长和战略目标。您需要具备敏锐的市场洞察力，深入了解客户需求和行业趋势，同时与跨部门团队合作，确保产品的成功上市。

职责与要求

• 通过市场研究和客户反馈，把握行业的发展动态，了解市场需求。
• 与研发团队密切合作，开发和设计核心数据产品和解决方案。
• 制定产品路线图和计划，并确保项目按计划推进。
• 与销售和市场团队密切合作，推广和推动产品的成功上市。
• 积极参与行业会议和展览，树立起华为在数据领域的专业形象。

华为作为全球领先的信息通信技术解决方案供应商，在数据领域拥有丰富的经验和先进的技术。作为数据产品经理，您将有机会充分利用华为丰富的资源，发挥创造力和创新精神，打造具有竞争力的数据产品，助力客户在数字化转型中取得成功。

任职要求

• 教育背景：计算机科学、软件工程、信息管理等相关专业的学士或硕士学位。
• 行业经验：有3年以上数据产品管理或相关经验，熟悉计算机网络和云计算等技术。
• 市场洞察：具备敏锐的市场洞察力，了解数据产品和解决方案市场的发展趋势。
• 团队合作：出色的团队合作和跨部门协作能力，能够与开发、销售和市场团队紧密合作。
• 沟通能力：良好的沟通和表达能力，能够清晰地传达产品需求和目标。
• 创新意识：有创造力和创新精神，能够设计和推出有竞争力的数据产品。

发展机遇

作为华为数据产品经理，您将有机会参与全球领先的信息通信技术公司之一的核心业务，并与来自不同领域的顶尖专业人才密切合作。华为提供广阔的发展平台，鼓励员工的创新和成长。

担任华为数据产品经理，您将引领华为在数据领域的创新，推动企业数字化转型，并实现个人职业发展的跃升。

如何申请

如果您对华为数据产品经理的职位感兴趣并符合要求，请将您的简历发送至hr@huawei.com，并在邮件主题中注明“华为数据产品经理申请”。我们将尽快处理您的申请并与您取得联系。

华为期待您的加入，一起开创更加美好的数据驱动未来！