品经理做的时候数据分析、蚂蚁的数据分析司和品经理哪个好品经理好。如何做好产品运营中的数据挖掘与分析经理在日常工作中，最重要的是提高数据分析能力，除数据产品经理外，其他产品经理不需要数据挖掘能力，Product 经理如何学习数据分析的数据库？product经理Manufacture数据分析具体方法有哪些。
product 经理在日常工作中，最重要的是提高数据分析能力。除数据产品经理外，其他产品经理不需要数据挖掘能力。要提高数据分析的能力，就要建立数据分析的知识体系和方法论。近两年，随着大数据、精益运营、成长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越流行。互联网最前沿的产品经理接触了大量的用户数据，却一直为如何做好数据分析而苦恼。
数据分析的值是多少？product经理Manufacture数据分析具体方法有哪些？如何再学习数据分析本文将这些问题分享给大家。Part1| 数据分析 System:道、术、器“道”是指价值观。Product 经理想要做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析并且对数据分析的意义缺乏理解的人，很难做好这份工作。“术”是指正确的方法论。现在新兴的“GrowthHacker”概念从AARRR框架(获取、激活、留存、变现、推荐)入手，这是一个非常好的分析方法。
2。产品一般能接触到的数据:产品基础运营数据、用户数据、用户行为数据、推广渠道数据、营收数据、用户调查数据；3.产品平时做的基本操作分析数据分析:用户特征分析:这个也不难。用户画像越多越好。除了尽可能的了解你的客户，还有一件重要的事情就是和你的目标用户画像进行对比，及时调整产品策略或者推广渠道的分析:用户行为分析:营收暂且不论，一个需要学习的产品生数据分析很可能离营收还很远，赚钱也是一门很深的学问，当然是从你手里最重要的项目开始。
3、 数据分析与埋点,产品 经理必须掌握的知识和技能product 经理你必须随时全面准确地了解你的产品的所有数据，否则你只能根据你的感性来规划和设计你的产品，这样很容易出错。所以看什么数据，如何统计分析数据，如何嵌入数据，都是产品经理必须掌握的知识和技能。如果你对这个不太了解，可以通过这篇文章快速了解一个大概，然后在工作中学习实践的时候会更容易上手。首先，我们简单说一下什么是数据嵌入点。
对于开发者来说，嵌入式需求和性能需求一样，属于非功能性需求，和功能性需求一起构成产品需求。网页中最常见的嵌入方法是用JS代码实现的。例如，为了统计用户的点击事件，在每个链接或按钮上添加一个JS代码。用户一旦点击，不管页面是跳转还是刷新，都是悄悄请求服务器，大量信息传输到服务器存储，包括用户的IP地址、地理信息、浏览器参数、点击的对象、时间等等。
4、产品 经理在做 数据分析时,哪些数据指标更应该关注product 经理有哪些数据指标需要关注？估计接触过产品的人都能说出几个数据指标，比如UV、PV、活跃用户数、新增用户数、留存率等。诚然，这些都是产品经理需要关注的数据，但不代表所有数据都应该。首先要明确边界。不同类型的产品需要关注的数据指标肯定是不一样的。其次，不同时期的产品需要关注的指标也不一样。下面将从种子期、推广期、成熟期三个阶段简要描述产品经理的数据指标。
1.用户相关数据a)设备终端:用户使用App的终端设备有哪些，Phone和Pad分别占多大比例，iOS和Android设备分别占多大比例；b)网络和运营商:用户使用设备时的网络环境如何，wifi、2G、3G、4G的比例如何，运营商的比例如何；c)使用时间段:用户使用App的时间段是什么时候？d)用户属性:性别比例、年龄等。
5、产品 经理如何学习数据库以便进行 数据分析?我做这些事情大概有16年了。关系数据库是数据分析。当然有它专业的一面。人们本来就是朝这个方向设计的，尤其是商用的MSSQL/Oracle。OLAP由特殊工具支撑。但是这个系统的尴尬之处在于哪个服务有用或者没用的时候一定要挂，而数据分析一个人的编程其实并不比熊猫或者r之类的东西更方便更好管理。
不是2000年左右的十年。有很多选择。像熊猫这样的工具适合小规模的桌面使用。关系数据库是办公室级或企业级高实时项目需求的经典解决方案。无论多大，新一代分布式数据分析工具都更有针对性。在这种情况下，我推荐学习Python，使用Python的工具集(Pandas Jupyter等等)来做数据分析。
6、产品 经理怎么培养 数据分析能力显然，这里所说的数字和数据并不是指我们银行卡里每个月多出来的，而是产品数据，包括行业整体数据、网站运营数据、用户数据、广告/转化率数据、业务/产品销售数据、产品投入/收入数据等。所有这些数据构成了一个综合指标，它将决定一个产品经理。在数据指标是一个非常科学的体系的情况下，数据分析得出的结论确实比主观臆断更有确定性和说服力。
一般来说，我们主要关注以下几个方面:1。网站流量数据。比如访问量、点击量、浏览量、转化率、停留时间等等。以上是基本的指标，但当结合几十万个不同来源、不同时间的网页，就是一个非常复杂的数据系统。2.网站用户数据。比如用户人群的属性特征:年龄、性别、行业、职位、地域等；另外还有用户行为特征:登录号、注册号、注销号、点击号、收藏号、操作号、订单号等等。
7、蚂蚁的 数据分析师和产品 经理哪个好product经理OK。数据分析分部是指负责收集、分析和解释数据并提供业务决策支持的职业，其职责通常包括:收集和整理数据、构建数据模型等，，而product 经理则是指负责产品策划、设计、开发、运营的职业，其职责通常包括:调研市场需求、制定产品方案等。，所以蚂蚁的。
