网易产品经理课程学习笔记—精益数据分析

“I never make Todo list, but I make IDid list" —— James Altucher引用詹姆斯·阿尔图切尔一句话作为今天开篇的引言，“我从来不罗列出我将要做什么，但我会罗列出我做过什么。”是啊，在信息爆炸的今天，我们着急地往前跑，却很少停下来看看我们曾收获什么。那些学过的，看过的，还有多少真正转换为了自己的东西？给你我共勉。最近

产品经理 2017年02月27日

数据可视化 | 好的图表自己会说话

关键词：数据盲点，数据故事，聚焦，视觉对话，视觉暗示，视觉效率，视觉惊吓 马克·吐温有一句名言“世界上有三种谎言：谎言，该死的谎言和统计数字。”人们经常曲解数字，谎言并不是源于数字本身，而是错误或不负责任的使用数字的人，向他人展示数字的时候，你有责任展示出真相 --《数据之美》 从IT时代到DT时代，大数据这个名词已经被无数公司说烂了，风口浪尖上的大

产品经理 2017年02月27日

以哈尔滨冰雪大世界旅游的传播效应为例，谈数据新闻可视化的“魅惑”

可视化对数据分析至关重要。它是进行数据分析的第一个战场，可以揭示出数据内在的错综复杂的关系，在这一点上可视化的优势是其它方法无可比拟。近段时间，有很多看过《万字干货｜10款数据分析“工具”，助你成为新媒体运营领域的“增长黑客”》的小伙伴给我反馈，说对文章中的“数据新闻”这一章节很感兴趣，希望我用实际案例来好好展示下这种新颖的媒体形态的强大威力。在举实际案例之前，我先补充一下

用户研究 2017年02月28日

如何利用数据提升存量客户稳定度？

在马云提出现在正在从IT时代进入到DT（data technology）时代后，大数据在各行各行应用热度也在逐步升温，尤其是以能接触到用户的互联网行业为主。电信运营商早在多年前已开始挖掘数据价值，我们今天就聊聊电信行业如何利用数据提升存量客户稳定度。电信运营商经过将近20年的发展，受益于技术、网络、硬件设备的发展，移动市场趋于饱和，渗透率达94%，近些年电信运营商也逐渐将市

产品运营 2017年03月01日

案例分析：如何为共享单车产品做数据分析？

很多人都在问：如何提高数据分析能力？笔者（申悦）认为一方面要掌握基本的分析框架和分析思路，另一方面就要不断实践。一种很好的实践方式就是 分析行业内典型产品的设计、运营思路，假设自己就是该公司的数据产品经理，你会如何对其进行分析 。前一阵在“在行”上就遇到了一个案例，学员想了解 共享单车类 产品的 数据分析思路 ，本文就针对这个案例整理一二，供读者参考。如果pmcaff里有摩

产品经理 2017年03月01日

京东高级数据产品经理：如何做一份完美的数据可视化图

对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。虽然结构清晰，但它只针对Excel图表，不够丰富，本文会结合数据分析师的使用场景展示更多的可视化案例，用对图胜于用绚丽的图表。（图表均来自网络）丰富的图表可以通过位置、长度、角度、方向、形状、面积、体积、饱和度、色调来产生视觉暗示，达到聚焦用户视线，表达图表所表达含义。Ⅰ、常用三大图：柱（条）、线、饼（环）柱状图：柱形图是分析师最常用

产品经理 2017年03月01日

星巴克数字忠诚十五年（中）

十五年里，星巴克成功建设了从店面到礼品卡、礼品卡到移动应用、再从移动应用到店面的核心产品闭环，基于这个闭环，星巴克将进行三种类型的创新：基于闭环要素（店面、礼品卡、移动应用）的 持续创新 ；基于闭环要素之间关系的 深度创新 ；基于更大生态系统的 生态创新 。持续创新星巴克从未停止三大闭环要素的持续创新，它们分别是基于店面、礼品卡、以及移动应用的长达十五年的创新过程。店面创新

业界综合 2017年03月01日

数据可视化：你想知道的经典图表全在这

如何七周成为数据分析师的第四篇教程，了解写作初衷。Excel的课程告一段落，今天开始第二周的内容，数据可视化阶段。数据可视化是一个热门的概念，是分析师手中的优秀工具。好的可视化是会讲故事的，它向我们揭示了数据背后的规律。大家对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。虽然结构清晰，但它只针对Excel图表，不够丰富。本文会结合数据分析师的使用场景展示更多的可视化案例。为方便演示

业界 2017年03月01日

分享｜一个设计数据的使用思路

设计工作中，数据既是源头也是依据，更是工作效果的评判，设计师要看哪些数据？设计工作中如何系统化使用数据？怎么搭建与设计有关的数据指标体系？对数据的理解有什么误区？这里聊一聊这几个问题，希望给大家一些启发。数据的误区1、数据就是后台数据？提到数据，大家想到的可能是PV、UV、CTR、CVR等这些后台“大”数据，可以把它们叫做 全量后台数据 ，这些数据可以帮我们了解大盘用户怎么

产品经理 2017年03月02日

产品体验报告中的数据获取

很多人会问产品体验报告/竞品分析中的数据如何去获得？比如下载量、活跃用户、应用商店排名，用户分析等，那么下面就我个人的积累，推荐给大家一些比较有用的网站，欢迎手动收藏。一个走在校招路上的产品小白的分享== 攒人品（偷笑）搜集资料和数据并不是目的，搜集资料和数据是为了在做竞品比较分析的时候有一定的参考和依据，能够给你一些思路和指导，从而帮助你更好的专注于竞品的比较分析。一、

产品经理 2017年03月03日