数据产品经理

适合人群：

1.有一定的产品经验转型数据产品 2.研发、运营、测试、业务等转产品 3.有数据产品能力想继续提升的同学

你将会学到：

系统学习掌握数据产品经理能力与知识体系

• 数据埋点
• 标签画像
• 数据指标
• 搜索推荐
• 数据仓库
• 数据中台落地
• 数据产品思维
• 数据埋点
• 标签画像
• 数据埋点
• 数据中台
• 数据埋点
• 指标设计
• 搜索推荐
• 标签画像
• 搜索推荐
• 数据埋点
• 指标设计
• 数据中台
• 数据仓库
• 数据智能

课程简介：

你好，我是 Datasir，原互联云科技联合创始人、美团餐饮数据业务线产品负责人、用友数据智能中台产品负责人、人人都是产品经理专栏作者。

我拥有近 10 年+ TO C 与 TO B 一线大厂互联网产品专家经历，曾主导过月活 10 W+ 级微信电商产品、1亿+用户级体量餐饮商家数据产品、100W+ 企业级体量的数据智能中台产品，并总结了一套全面化、体系化的产品经理成长路径与数据智能产品方法论；同时担任了企业内训产品讲师，为华为、中移动、用友、51CTO、网易等知名企业进行多次内部分享；还帮助了近 1000+ 产品同学成功入职互联网大厂/中小厂，实现快速转型数据产品/数据产品高阶进化。

在工作当中，大部分同学都会涉及 1 到 N 个模块或者课程中的全模块，如果是初中级，可能会涉及到几个模块，如果是数据产品负责人或者总监级，那本课程所有的模块你都有必要掌握。我将通过 15 个章节，从道、法、术三个层面上，助你快速构建个人知识体系，快速成功转型数据产品经理，并快速进阶为数据产品专家/数据产品架构师/数据产品总监，顺利斩获一线大厂 offer 、高薪或者帮助你在企业升职加薪。

每一章要讲哪些内容？分为几小节？每一小节大概讲哪些内容？在每一章的先导视频课介绍里，我为大家做了整理。接下来，我们一起通过每章的章节导读来了解下相关内容吧。

第一章：认识数据产品经理

第一小节：要做数据产品，我们先熟悉有哪些数据产品，我们先构建起对数据产品的认知，认知决定思维，思维决定行动，行动对了才有正确的结果。

在本节课，我会带大家认识数据相关的产品：数据采集、存储、加工、分析、数据建模、展示、挖掘、搜索推荐相关的产品都属于数据类产品。

第二小节：我们看一下数据产品经理的分类，在看数据产品经理之前呢，我们先看一下对于产品经理最主流的四大类：用户端产品、后端产品、B 端产品、数据产品，我们了解了每一类目前的现状，在做选择时候就会更加从容。

第三小节：选择数据职业规划：对不同知识点、体系、框架，建立起来方法论，再通过课程中讲解的案例进行消化与吸收。

第二章：数据思维养成

数据思维养成：在数据产品能力中，我会带大家阐述养成数据分析能力的方法，然后会通过一个案例说明在该案例中我们应该如何去思考。

有了数据思维与常见的分析案例，后面我们就可以开展具体的模块化学习任务了。无论我们做产品、数据产品、B 端产品等等，数据思维都是必要的，而不仅仅是数据产品经理，因为没有数据就没有决策，产品的方向就不好把握。

第三章：数据产品的数据分析能力

数据产品的数据分析能力：数据产品经理应该掌握数据分析能力到什么深度 ？在第一节课中我会跟大家剖析：描述性分析、诊断型分析、预测性分析，产品经理掌握描述性分析完全够用。

描述性分析中SQL是基础，就描述性分析体系而言，需要掌握一种分析工具、数据可视化能力，也会讲一下如何沉淀分析框架。

在SQL中：DML语言，我们需要掌握增删改查的能力。

在数据可视化中，我给大家总结了趋势型、对比型、比例型、分布型、关系型、地理型数据可视化分类，全程截图，让大家可以一目了解。

本章也会给大家讲一下统计学基础，最后我会带大家做一个数据分析的案例，通过搭建一个数据看板我们系统掌握数据分析，到时候你也会觉得 so easy。

第四章：C端数据产品方法论

用户产品数据驱动方法论：有了前面三章的数据基础，也就具备了从事任何方向数据类产品经理都需要具备的基本素质与能力。这一章，我们看一下C端的数据产品经理要做哪些事情。在具体看接下来几章每一个模块之前的，我们先来看一下C端数据产品的目标是什么？有了目标我们便有了方向，就有了为后续持续学习到达成功彼岸的路径。

第五章：数据采集-数据埋点方法与案例

数据采集-数据埋点方法与案例：C 端数据产品数据驱动的场景，要实现这些场景，做好数据埋点采集到数据是第一步，因此这一章我们将学习数据产品经理在埋点做数据采集需要做哪些事情，掌握埋点的方法、流程，然后通过案例沉淀知识体系。

第六章：指标体系设计

指标体系设计：现代管理学之父彼得·德鲁克提出用管理促进企业增长，他讲过一句非常经典的话：”如果你不能衡量，那么你就不能有效增长。”那么如何去衡量呢？就是用某个统一标准去衡量业务，而这个统一标准就是指标。那么：什么样的数据是指标？要去衡量什么样的业务？不同的业务分别用什么指标去衡量 ？

在这一章我们将全面认识指标体系，你将通过这一章节的内容快速掌握常见指标体系，并学会拆解指标，寻找北极星指标。

第七章：C端数据产品必知业务分析模型

数据产品常用分析模型：上一章我们讲解了数据的采集，那么有了数据之后，就可以分析啦。本章我们看一下C端业务下数据产品最常用的几个分析模型。只要是做C端数据产品，无论是偏向用户增长、产品迭代、精细化运营还是策略类的数据产品，本章要讲的模型都是经常用到的。

第八章：AB测试方法与案例

AB测试方法与案例：

做产品功能迭代时，如何衡量做的产品到底好不好呢？

做活动运营时，应该推送给哪些人更合适 ？

做推荐策略时候，新的推荐算法是不是更优呢？

这一系列的问题，在本章AB测试方法中都可以解答。

第九章：标签画像 驱动产品精细化运营

移动互联网：互联网下半场人口红利过后，互联网行业新客获取成本变得非常高，从早期的几分钱、几毛钱、几块一个有效新客变成上百元每人甚至更高，随着获客成本不断提高，用户运营从过去粗放式的广撒网，向精细化运营、精准营销转变。

B端企业服务：B 端在数据智能上有更多场景可挖，如企业中人才画像、企业采购采购中的采购商与供应商的商机匹配需要企业画像；这都属于标签画像的应用。

第十章：数据策略之搜索与推荐

当你打开抖音、快手，看完一个视频时是不是还想看，然后就这样不知不觉1.2个小时过去了，这就是推荐的应用；

当你打开百度APP、今日头条时，图文符合的口味也占较大比重；

当你利用搜索引擎进行搜索时，不同的人看到的内容不一样；

当你打开电商平台时，在推荐商品模块，每个人看到的商品不一；

这就是 千人前面，个性化推荐！

第十一章：数据产品进阶-数据仓库

数据仓库内容很多，因此我会通过一步步的操作步骤用大厂案例给大家剖析出来，场景带入，足够干，易理解，促沉淀。

第十二章：B端数据产品道与术

本章内容不多，但是足够干，我曾经任职的一家公司服务企业客户700万 + ，排名亚太ERP第一，是有话语权给大家说一下B端数据产品中趟过的坑。

第十三章  数据中台

我带数据中台团队搭建的产品服务于内部各个业务领域：包括了营销、采购、财务、人力、餐椅、电商等等业务线；也成功实现了商业化服务于国内的众多的数万家互联网客户、大中型传统企业、国企央企。因此这一章内容是基于自身亲自带团队落地的产品经历为大家进行讲解。