數據思維

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什麼是數據思維

  數據思維簡單來說就是面對一些業務問題的時候, 我們能不能通過數據的方法去做分析從而給出建議來解決業務問題他的核心有兩個,第一個是數據敏感度, 第二個是數據方法經驗。數據敏感度,就是在意思里看到一個業務的問題是否可以轉化為數據問題, 看到一個數字, 是否可以看到數據背後的問題數據方法經驗,就是利用數據建模的方法和數據分析的方法解決實際的問題,這些也構成了數據思維的一部分。數據分析的方法有很多,常見的有:漏斗分析,相關性分析,5w2h, 對比分析,分群分析等等。[1]

如何培養數據思維 [2]

  首先,要時常關註數據,對數據敏感。這一點其實我們每天都在做,只不過很多人關註的大部分數據都可能是娛樂性質的罷了,還有一些可能由新聞報道得到。例如:很多人都通過微博或者今日頭條等新聞資訊客戶端獲取數據。

  比如:小米美團點評誰又上市了,誰的股票漲了,誰的市值高;哪些明星又發生了什麼事,誰偷稅漏稅了,被罰了多少錢,誰又參演電影了,哪部電影的票房高等。這些其實都是數據,只不過你關註的點大多數是娛樂性質偏多一些的。

  而數據產品經理更應該關註大數據行業的一些數據,當然你有時間的話也可以去關註一些自己感興趣的模塊,養成查找數據的能力,可以關註更多領域的更多數據,獲取更多領域的知識。

  這就需要我們提升自己查找數據的能力,例如:通過百度搜索指數、艾瑞數據、TalkingData、阿裡數據、微信搜索指數等,這些網站都有針對一 些領域、關鍵字的數據分析和統計,多查一查、看一看,對於瞭解感興趣的事物都是很有幫助的。

  其次,多思考數據背後的東西,把數據轉化成知識,讓數據產生真正的價值。 在很多時候,數據可能就是一個冰冷的數字,或者一些簡單的折線圖等圖表,但是經過我們的分析和思考,這些冷冰冰的數字就會轉化成挖掘寶藏的鑰匙,幫助我們做一些決策分析,讓我們更客觀地瞭解事物。

  我們來看一看拼多多背後的數據:拼多多上市讓很多人都意想不到,甚至有一些人在它上市後才知道拼多多的名字,一個 2015 年 9 月才成立的公司,僅僅運營 3 年便成功上市,活躍用戶數突破了 3 億個。外界都很好奇為什麼拼多多的成長速度這麼快,覺得拼多多上的有些商品質量一般,只是通過拼團的方式銷售,商品價格比較低。

  但是,如果我們分析拼多多背後的數據就會發現,拼多多的成功看似不可思議,其實是理所當然的!這些數據背後反映了最真實的用戶。

  從用戶收入來看,大部分用戶的人均收入不足 3000 元,根據國家統計局 2017 年發佈的《中華人民共和國 2017 年國民經濟和社會發展統計公報》數據顯示:2017 年全國人均全年可支配收入為 2.6 萬元,這樣一算人均月可支配收入僅為 2000 多元,我們或許沒有意識到這個問題,也沒有註意到這個數據,而拼多多的主流用戶就是這些三四五線城市的用戶,以及大量的鄉鎮和農村用戶。

  再從用戶消費的品類來看,極光大數據顯示:拼多多的用戶中約 65% 來自 三四五線城市,這些用戶的收入都普遍偏低。拼多多平臺上銷售的貨物價格低廉, 剛好可以滿足這些用戶的需求。這些都是生活在“北上廣”的人所體會不到的, 而在一些小城市仍然有些人經常會發砍價的鏈接。通過數據我們發現,拼多多能夠積累到 3 億個用戶絕非偶然。

  最後,要多與人溝通,不要偏執,在相信數據之前,要有勇氣否定自己的一 些經驗和想法,做到時常關註數據,多思考數據背後的東西。現在的互聯網時代衍生出了很多新的玩法和新的事物,已經遠遠超出了我們過去的認知,不要一味地堅持自己的想法而放棄傾聽其他人的觀點。

  人在很多時候是很有意思的,特別是越在沒有人認同你的觀點的時候,就越希望說服別人認同你。在做數據產品經理工作的時候,我們要註意避免這個問題,多溝通而不要固執己見,並要註意溝通的方式,多獲取別人的信息和數據。

  很多時候被別人說服很簡單,但是完全接受別人的想法,並說服自己接受是一件困難的事情。放棄偏執,通過交流,獲取別人的數據和知識,結合自己的認識,做進一步的決策,這才是一個數據產品經理應該有的態度。

數據思維相關面試題

  1.估算北京市一日賣出的油條數量

  供給和需求層面分析問題

  角度一(需求層面):北京市一天賣出的油條=早飯吃油條的人數*每人吃的油條的數量北京市約有人口 2000 萬人,假設 20 人中有 1 人選擇早飯吃油條,則有 2000÷20=100 萬人。每人每次吃 1 根油條。 因此,北京市一天賣出約100*1=100 萬根油條

  角度二(供給層面):北京市一天賣出的油條=北京油條店的數目*每家店賣出的油條數目北京市面積約 16410 平方千米,五環內面積約 735 萬平方千米,若每 1 平方千米有 2 家油條店,則有 735*2=1470 家;五環外有約 15700 平方千米,若每兩平方千米有 1 家油條店,則有 15700÷2=7850 家。由此,北京共有油條店約 9320 家。假設每家油條店每天賣出 100 根油條。那麼,北京市一天賣出 9320*100=93.2 萬根油條 結果分析:根據兩個角度的估算,北京市一天可以賣出的油條數量約在 100 萬左右。仍有一些因素可能導致誤差,如五環內外油條店的分佈密度尚待考證,可通過抽樣調查使其更為精準。

  如何估算京東一日訂單量?

  角度一:京東一日訂單量=(中國網民數量*使用京東的比例)÷用京東購物的天數 間隔據《中國互聯網路發展狀況統計報告》統計顯示,截至 2018 年 12 月,我國網民規 模達 8.29 億。據調查,京東市場占有比約為16%,則假設網民中正在使用京東的 比例為 16%,則有 1.326 億人。若京東用戶平均每一個月用京東購物一次,則京東一日訂單量=13260萬÷30=442 萬

  角度二:京東一日訂單量=京東物流配送人員人數*每日可送達訂單數京東訂單由京東物流負責配送,京東共有 18 萬物流配送人員。根據招聘信息,一 位物流配送員每天工作 10 小時,每月休息 4 天,則每天工作 8 小時 40分鐘。若配 送一個訂單需要 15 分鐘,則一天可送約 35 單。由此,京東一日訂單量=18*35=630 萬結果分析:根據兩個角度的估算,京東一日訂單量約為 400~700 萬。仍有一些因素 可能導致誤差,如京東用戶使用京東購物頻率尚未考證,可用過用戶調查使其更為準確

參考文獻

  1. 漁好學.什麼是數據思維?.知乎.2021-05-02
  2. 梁旭鵬.數據產品經理必備思維之——數據思維.人人都是產品經理.2019-04-01
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