一個(gè)案例,告訴你數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理與一般產(chǎn)品經(jīng)理之間的區(qū)別

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數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般的產(chǎn)品經(jīng)理有什么不同?筆者認(rèn)為:一個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理與一般產(chǎn)品經(jīng)理區(qū)別最大的就是對(duì)于數(shù)據(jù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)能力。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理可以通過(guò)恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)指標(biāo)幫助用戶更好地解讀數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)。

很多朋友咨詢我,數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般的產(chǎn)品經(jīng)理有什么不同?想了很久,沒(méi)想到一個(gè)好的回答。

后來(lái),看書(shū)翻到一個(gè)案例,通過(guò)這個(gè)案例,來(lái)說(shuō)明一下:數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理的最大區(qū)別是什么?

我們先看這幾個(gè)圖,這是我今天在墨跡天氣APP里,那個(gè)生活指數(shù)那塊兒,點(diǎn)進(jìn)去之后的截圖:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

你知道,這幾個(gè)指數(shù),為什么只有今天、明天和后天三天嗎?

在回答這個(gè)“為什么只有今天、明天和后天三天嗎?”問(wèn)題之前,我們繼續(xù)看另外一個(gè)指數(shù):

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

呀,今天還漲了。要不是為了寫(xiě)文章,可能還不知道今天漲了。

跑題了……

說(shuō)正事兒,上證指數(shù)是什么意思?又是怎么算出來(lái)的呢?

隨手百度一下,百度會(huì)告訴我們上證指數(shù)和它的計(jì)算公式,這里就不寫(xiě)了,估計(jì)咱們也沒(méi)啥耐心看完。

我給你講一個(gè)案例,來(lái)告訴你,為什么上面那三種圖,只有三天?也用這個(gè)案例,告訴你,數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般的產(chǎn)品經(jīng)理有什么不同。

一、洗車(chē)指數(shù)

就用這個(gè)案例里面最中間這個(gè)——洗車(chē)指數(shù),來(lái)回答一下。

不知道你有沒(méi)有注意到,洗車(chē)指數(shù)這個(gè)圖里面有一個(gè)解釋:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

上面紅色框起來(lái)的部分,墨跡有解釋的。

這個(gè)指數(shù)啥意思呢?

洗車(chē)指數(shù)是墨跡天氣考慮過(guò)去一天和未來(lái)四天有無(wú)雨雪天氣,路面是否有積雪和泥水,是否容易使愛(ài)車(chē)濺上泥水;有無(wú)大風(fēng)和沙塵天氣,是否會(huì)使您的愛(ài)車(chē)沾染灰塵;溫度是否過(guò)低,是否會(huì)造成車(chē)輛結(jié)冰;給廣大愛(ài)車(chē)族提供是否適宜洗車(chē)的建議。

(三年前,這段話不長(zhǎng)這樣,有個(gè)別數(shù)據(jù)調(diào)整過(guò)。)

不知道你有沒(méi)有去數(shù)在洗車(chē)指數(shù)這段描述里面涉及了幾個(gè)參考數(shù)據(jù)?

在下面這一段紅色的字中,APP沒(méi)給解釋,不過(guò),如果你打開(kāi)墨跡天氣,看一看,你就能猜得到。

洗車(chē)指數(shù)共分為4級(jí):1級(jí)為適宜,2級(jí)為較適宜,3級(jí)為較不適宜,4級(jí)為不適宜。級(jí)數(shù)越高,就越不適宜洗車(chē)。

二、洗車(chē)指數(shù)出現(xiàn)的背景

先介紹一下這個(gè)指數(shù)出現(xiàn)的背景:

2016年4月,國(guó)內(nèi)著名的天氣預(yù)報(bào)APP墨跡天氣正式上線了墨跡洗車(chē)生活服務(wù)功能,這是基于墨跡天氣自身的氣象能力衍生而來(lái)的服務(wù)。墨跡洗車(chē)提出了“洗車(chē)3日內(nèi)下雨,墨跡天氣全額賠”的承諾,這有別于以往的O2O洗車(chē)服務(wù)。

(沒(méi)想到吧,這個(gè)指數(shù)上線,當(dāng)時(shí)是要和O2O洗車(chē)做競(jìng)爭(zhēng),但其實(shí)O2O洗車(chē)、上門(mén)洗車(chē),用戶有需求,但企業(yè)成本太高,根本玩不轉(zhuǎn)。價(jià)格一高,用戶就不來(lái)了,自然都死了。)

墨跡洗車(chē)實(shí)時(shí)播報(bào)洗車(chē)指數(shù),用戶進(jìn)入洗車(chē)界面后可以隨時(shí)查看天氣情況,并根據(jù)天氣變化合理地安排洗車(chē)時(shí)間,從而幫助用戶有效避免遭遇“一洗車(chē)就下雨”的尷尬。

不僅如此,墨跡洗車(chē)還為用戶提供了洗車(chē)后的保障,這種保障不同于保險(xiǎn)公司的普通理賠。

例如:墨跡洗車(chē)提示“適宜洗車(chē)”,用戶在洗車(chē)3日內(nèi)(含洗車(chē)當(dāng)日)如果遭遇下雨(雪)天氣,則墨跡天氣將全額賠付用戶當(dāng)次洗車(chē)費(fèi)用,這就類(lèi)似于一種基于氣象數(shù)據(jù)的保險(xiǎn)服務(wù)。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

這個(gè)指數(shù)背后,其實(shí)帶著企業(yè)的商業(yè)需求,成本如此之高的一項(xiàng)O2O服務(wù),這個(gè)洗車(chē)指數(shù)又是怎么定義來(lái)的?

讓我們回到2016年,作為一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理,你領(lǐng)導(dǎo)給你下了一個(gè)任務(wù),我們最近要上線一款O2O洗車(chē)產(chǎn)品,運(yùn)營(yíng)模式是上面描述的那樣子的。你作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理,要去設(shè)計(jì)一個(gè)洗車(chē)指數(shù),2016年的你,該怎么辦?

其實(shí),作為一個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理,你已經(jīng)想到了一個(gè)辦法了。

三、洗車(chē)指數(shù)建立方法

1. 建立洗車(chē)指數(shù)等級(jí)

一般將洗車(chē)指數(shù)的等級(jí)V設(shè)為4個(gè)等級(jí):V1~V4。

如圖所示,其中V1表示適宜洗車(chē),指的是從洗車(chē)當(dāng)日開(kāi)始計(jì)算,可以保證連續(xù)3天以上不下雨;V2表示較適宜洗車(chē),指的是可以保證2~3天不下雨;V3表示比較不適宜洗車(chē),只能保證兩天不下雨;V4表示不適宜洗車(chē),預(yù)估1天內(nèi)就會(huì)下雨。

洗車(chē)指數(shù)等級(jí):

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

2. 建立影響洗車(chē)指數(shù)的因素集

因素集就是那些與洗車(chē)等級(jí)有較大關(guān)系的一些因素的集合。

通過(guò)人為經(jīng)驗(yàn)得出了以下4個(gè)變量會(huì)與洗車(chē)指數(shù)有強(qiáng)相關(guān)性:過(guò)去12小時(shí)天氣狀況A、未來(lái)24小時(shí)天氣狀況B、未來(lái)24小時(shí)氣溫C和未來(lái)24小時(shí)風(fēng)力D。其中,過(guò)去12小時(shí)及未來(lái)24小時(shí)天氣現(xiàn)象分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)如圖所示,其中每一列代表不同的影響因素的分類(lèi)等級(jí),未來(lái)24小時(shí)天氣現(xiàn)象的分類(lèi)比未來(lái)12小時(shí)天氣現(xiàn)象分類(lèi)更細(xì)一些。

洗車(chē)指數(shù)影響因素分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn):

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

3. 確定各影響因素的權(quán)重

根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和相關(guān)分析,得出各影響因素變量與洗車(chē)指數(shù)的相關(guān)性,圖中的值就是每天記錄的4個(gè)變量和洗車(chē)指數(shù)的歷史數(shù)據(jù),通過(guò)相關(guān)分析計(jì)算得出的相關(guān)系數(shù)矩陣。其中行和列的名稱是一樣的,自身與自身的相關(guān)系數(shù)即為1,因此矩陣的對(duì)角線上的相關(guān)系數(shù)都為1。

洗車(chē)指數(shù)與影響因素變量的相關(guān)系數(shù)矩陣:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

根據(jù)圖中可以看出:未來(lái)24小時(shí)天氣狀況B與洗車(chē)指數(shù)V的相關(guān)性最強(qiáng),即R=0.879;未來(lái)24小時(shí)風(fēng)力D與洗車(chē)指數(shù)V的相關(guān)系數(shù)為R=0.463;未來(lái)24小時(shí)氣溫C與洗車(chē)指數(shù)V的相關(guān)系數(shù)為R=-0.578,呈負(fù)相關(guān)——即氣溫越高越不適宜洗車(chē);過(guò)去12小時(shí)天氣狀況A與洗車(chē)指數(shù)V之間的相關(guān)系數(shù)為R=0.066——即對(duì)洗車(chē)指數(shù)的影響很小。

權(quán)重a不是一個(gè)固定數(shù)列,不同的天氣狀況會(huì)選擇不同的權(quán)重,根據(jù)上述結(jié)果,設(shè)定a=(A,B,C,D)權(quán)值=(0.1,0.38,0.2,0.32),權(quán)值之和等于1。

(需要注意的是:這個(gè)a,是人為定義的,用相關(guān)性作為參考。)

4. 確定各影響因素對(duì)等級(jí)模糊子集的隸屬度

根據(jù)各因素與洗車(chē)指數(shù)的相關(guān)性大小,初步人為確定各影響因素對(duì)洗車(chē)等級(jí)模糊子集的隸屬度。

過(guò)去12小時(shí)天氣狀況不同級(jí)別天氣對(duì)評(píng)判集的隸屬度如下圖,其中每一行代表在某種天氣狀況下(如A1)人為經(jīng)驗(yàn)判定出適宜洗車(chē)、較適宜洗車(chē)、較不適宜洗車(chē)和不適宜洗車(chē)這4種洗車(chē)等級(jí)的權(quán)值,每一行的權(quán)值加起來(lái)等于1。

同理,未來(lái)24小時(shí)天氣狀況不同級(jí)別對(duì)評(píng)判集的隸屬度,未來(lái)24小時(shí)氣溫各級(jí)別對(duì)評(píng)判集隸屬度,未來(lái)24小時(shí)風(fēng)力對(duì)評(píng)判集隸屬度。

過(guò)去12小時(shí)天氣狀況隸屬度:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

未來(lái)24小時(shí)天氣狀況隸屬度:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

未來(lái)24小時(shí)氣溫隸屬度:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

未來(lái)24小時(shí)風(fēng)力隸屬度:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

假設(shè):現(xiàn)在需要判斷在北京的某一天是否適宜洗車(chē),則首先要了解當(dāng)天的天氣狀況。具體天氣情況如圖所示,當(dāng)天天氣組合為(A2,B1,C3,D1)。

根據(jù)上面四個(gè)圖表中的數(shù)據(jù),天氣組合中各影響因素對(duì)應(yīng)哪一個(gè)級(jí)別,就取哪一行數(shù)據(jù),因此得到矩陣R如下:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

北京洗車(chē)當(dāng)天的天氣狀況:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

5. 計(jì)算綜合評(píng)判

在之前的步驟里,已經(jīng)求出了a與R,計(jì)算綜合評(píng)判B=a*R,具體采用先取最小值再取最大值的算法。

a*R的具體計(jì)算步驟如下。

(1)將a1與R中第一列的第一個(gè)數(shù)據(jù)比較,取最小值;將a2和第一列的第二個(gè)數(shù)據(jù)比較,取最小值;a3和第一列的第三個(gè)數(shù)據(jù)比較,取最小值;將a4和第一列的第四個(gè)數(shù)據(jù)比較,取最小值;獲得新的數(shù)據(jù)集E1=(e11,e12,e13,e14),最后在這4個(gè)數(shù)據(jù)中取最大值,即為e1i。

(2)將a1與第二列的第一個(gè)數(shù)據(jù)比較,取最小值;將a2與第二列的第二個(gè)數(shù)據(jù)比較,取最小值;將a3與第二列的第三個(gè)數(shù)據(jù)比較,取最小值;將a4與第二列的第四個(gè)數(shù)據(jù)比較,取最小值;獲得數(shù)據(jù)集E2=(e21,e22,e23,e24),在這4個(gè)數(shù)據(jù)中取最大值,即為e2i。

(3)以此類(lèi)推,最后獲得一組數(shù)據(jù)B=(e1i,e2i,e3i,e4i),代表對(duì)4個(gè)評(píng)判等級(jí)的隸屬度,哪個(gè)值最大,就說(shuō)明對(duì)哪個(gè)等級(jí)隸屬度最高。

以北京的天氣為例,具體計(jì)算步驟如下:

確認(rèn)各影響因素權(quán)重a=(0.1,0.38,0.2,0.32),根據(jù)北京天氣狀況獲取矩陣R如下:

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和一般產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別?

計(jì)算綜合評(píng)判B如下:

將a中第一個(gè)數(shù)字和R中第一列的第一個(gè)數(shù)字比較,取最小值,即0.1;

將a中第二個(gè)數(shù)字和R中第一列的第二個(gè)數(shù)字比較,取最小值,即0.35;

將a中第三個(gè)數(shù)字和R中第一列的第三個(gè)數(shù)字比較,取最小值,即0.2;

將a中第四個(gè)數(shù)字和R中第一列的第四個(gè)數(shù)字比較,取最小值,即0.2。

在(0.1,0.35,0.2,0.2)數(shù)列中取最大值0.35,以此類(lèi)推得B=(0.35,0.38,0.1,0.1)。因?yàn)檫@4個(gè)數(shù)加和不為1,因此需要進(jìn)行歸一化,歸一化得到B’=(37.6%,40.9%,10.8%,10.8%)。B’中最大值為40.9%,因此較適宜洗車(chē),洗車(chē)級(jí)別為2級(jí)。

在上述的模糊綜合評(píng)判過(guò)程中,建立單因素評(píng)判矩陣R和確定權(quán)重分配a,是兩項(xiàng)關(guān)鍵的工作,沒(méi)有統(tǒng)一的格式可以遵循,一般采用統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)或?qū)<以u(píng)分等方法求出。

有的時(shí)候用戶不是沒(méi)有數(shù)據(jù),而是有太多的數(shù)據(jù),不知道怎么去看,不知道如何解讀它們,這個(gè)時(shí)候需要數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)指標(biāo)以供用戶分析。

數(shù)據(jù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)最考驗(yàn)一名數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力,也是數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理有別于一般產(chǎn)品經(jīng)理的方面。

 

作者:大林的小白,微信:gzxdqc,百度數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

本文由 @大林的小白 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來(lái)自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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  1. 這不是分析師的活嗎

    來(lái)自浙江 回復(fù)
  2. 大家期待已久的《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)》終于在起點(diǎn)學(xué)院(人人都是產(chǎn)品經(jīng)理旗下教育機(jī)構(gòu))上線啦!

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    來(lái)自廣東 回復(fù)
  3. 我為啥會(huì)覺(jué)著這是一篇廣告呢 ??

    來(lái)自山東 回復(fù)
  4. 把這些復(fù)雜的算法換成端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑盒就容易理解了,文章說(shuō)這么多無(wú)非設(shè)計(jì)了一個(gè)映射規(guī)則

    回復(fù)
  5. 整篇文章更多是筆者在炫耀一種算法,好像與題目“一個(gè)案例,告訴你數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理與一般產(chǎn)品經(jīng)理之間的區(qū)別”沒(méi)有太強(qiáng)的聯(lián)系,如果換成“一個(gè)案例,告訴你數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在實(shí)際案例的應(yīng)用”是不是會(huì) 更好;整篇文章并沒(méi)有太強(qiáng)的將區(qū)別在哪?

    來(lái)自廣東 回復(fù)
    1. 同感。
      寫(xiě)寫(xiě)跑題了~

      來(lái)自韓國(guó) 回復(fù)
  6. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理最大的優(yōu)勢(shì)是可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成用戶可以理解并使用的產(chǎn)品。

    回復(fù)
  7. 看了文章收獲很大!謝謝大佬!不過(guò)有一點(diǎn)迷惑,請(qǐng)問(wèn)一下,相關(guān)因素的權(quán)重以所求的相關(guān)系數(shù)做參考,那具體是怎么參考的呢,中間有沒(méi)有什么計(jì)算的方法呢,感覺(jué)這一塊在文章中有點(diǎn)主觀,期待大佬的指教!

    回復(fù)
    1. 算法建模了解一下

      來(lái)自上海 回復(fù)
  8. 好復(fù)雜。。。。

    來(lái)自福建 回復(fù)
  9. 幾句話可能難以說(shuō)清。學(xué)產(chǎn)品經(jīng)理大概就是幾個(gè)主要方面,例如需求分析、原型設(shè)計(jì)、技術(shù)開(kāi)發(fā)、項(xiàng)目管理、測(cè)試、溝通推進(jìn),

    來(lái)自北京 回復(fù)