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[法甲联赛下注]数据产品经理,该如何搭建数据平

文章来源:http://www.cityml.com 发表时间:2020-04-21 作者:[db:作者]

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本文作者结合实际工作案例,介绍了在搭建数据平台的过程中数据产品经理需要注意的流程和使用的工具,与大家分享。

本文作者结合实际工作案例,介绍了在搭建数据平台的过程中数据产品经理需要注意的流程和使用的工具,与大家分享。

关于2B/2G数据平台搭建与一般软件开发流程整体一致,但是特殊性体现在用户和数据上。这里以之前做的一个数据监测平台为例,以数据为中心,介绍一下数据PM在整个数据平台开发过程中用到的工具与需重点关注的数据处理流程。

一、常用数据分析工具 1. 数据分析工具

Orange:可视化数据挖掘工具,无需coding; SPSS:数据统计软件,需较强的数据分析能力; Excel:数据统计软件,需入门级数据分析能力; 百度指数:数据分享平台,只用于PM参考,无开放API; 八爪鱼:爬虫工具,只用于PM参考,只支持windows平台; Echarts:数据可视化插件,自带代码,可与技术人员共享; Tableau:数据可视化分析、展示,可预设计动态数据界面; 易词云:词云生成器,词云样式丰富。

(1)重点数据提取

我们提取重点数据是为了形成数据指标。在结合其他资深数据产品建议与自身开发经验的基础上,这里介绍一种相对全面实用的数据指标的建设方法:

数据指标=指标名称+业务大类+维度+汇总方式+量度+关联维度+时间

提取重点数据,即建立数据指标的过程中,需要产品进一步梳理产品映射的业务逻辑,设计产品底层的数据分析策略。同时基于此,也可协助技术开发人员打开数据表创建思路,以便后台数据库搭建(包括数据仓库建设)。

建立数据指标需重点把握业务大类和维度——

业务大类,一方面可直接按照B/G端客户的实际业务逻辑进行梳理,另一方面源自产品开发前期的需求分析内容——业务需求之外的其他需求,比如2G数据产品经常关注的舆情方面。在此过程中,需要细化信息颗粒度,全面覆盖需求进行汇总,再按照重要程度、业务内容进行取舍分类,形成业务大类。

维度,一般按照时间、空间、主体进行划分。

时间即指年月日以及更小的时间单位,在横向的时间轴上,数据既要涵盖对历史情况的回溯,又要包含对未来事件的预判(需要数据建模)。