1,大数据类的产品经理要做哪些事情2,如何修炼才能成为一名优秀的数据产品经理3,数据挖掘工程师 产品经理 哪个好4,如何做一个好的数据产品经理5,大数据以后能干什么1,大数据类的产品经理要做哪些事情
数据建模数据分析建立用户画像与运营一起策划活动,比如做精准营销用户标签化用户行为明细化统计维度多样化共同学习
2,如何修炼才能成为一名优秀的数据产品经理
对数据敏感,对运营熟悉(统计数据维度),对数据流熟悉,另外若是大的项目,则要了解系统的架构,数据怎样产品,怎么传输,怎样存储,怎样处理。数据产品的话,有时要到数据库查数据 sql的语句要熟悉 例如 group by ……在工作实践中多操作,多总结。此外还有与同行交流了。先做人,再做事;做好团队管理,首先要做好表率作用,以德服人,以理服人;再是要学习团队管理的知识,比如,沟通的技巧,制度的严明,奖惩的严明等等,太多了,在网上下载一些企业管理视频学习,或参加一个企业管理课程并将之应用,
3,数据挖掘工程师 产品经理 哪个好
各有各的好处。数据挖掘工程师:针对大数据进行价值的挖掘,要董很多与数据库有关的知识,同时还需要会spss、sas等数据统计软件,要求数学逻辑思维要很强,对数字敏感。产品经理: 一个优秀的产品经理不仅仅只是产品研发,还要需求调研——产品规划——产品功能设计——团队开发——产品测试——产品发布,以及产品运营、推广等也许这些事情都不是产品经理自己亲力亲为,但产品经理一定会提出很多可执行的方案和思路。两个职位都很锻炼人,我个人比较喜欢产品经理的职位。产品经理书目推荐《谷歌和亚马逊如何做产品》《产品经理手册》《参与感》数据挖掘书目推荐《大数据时代》数据挖掘工程师好两个不同的方向,没办法比较职位描述1. 基于阿里飞天云计算平台, 整合和处理海量数据, 尤其是无线数据;2. 与技术/业务部门沟通合作,将数据模型应用于实际业务。3. 从大数据中挖掘用户本质属性,并分析用户行为和个性化需求以及指导业务发展。4. 应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法建立数据模型解决实际问题,并研发创新方法以解决常规算法不能解决的问题。1. 熟练掌握hadoop、hive,hbase, 理解云计算, 了解storm,对hadoop、hive源码有研究优先;拥有海量数据处理经验者优先2. 熟练掌握java语言,mapreduce编程 , 了解linux 和 shell3. 熟练掌握sql, 对sql优化有丰富的经验4. 对数据敏感、对新技术敏感,有一定技术研究能力5. 具有bi产品、数据可视化产品开发经验者优先考6. 较强的沟通能力和抗压能力
4,如何做一个好的数据产品经理
数据经理需要做什么?明确产品目标,需要何种数据方式呈现目标是否完成,数据挖掘需要怎么做。1.明确目标明确是否伪需求。明确方式,可利用最小可行产品,即以最简单的又拥有最基本刚需的功能,能够迅速推出,并收集用户回馈。最简单:可以是一个概念视频,一个简单的产品原型分析,一个最核心功能的app推出。查看市场反馈如何,节约成本和时间。获取种子用户:愿意付费的爬虫匹配需求用户,邮件联系杜绝测试,竞争公司的蛀虫精英最好,像是知乎用户回馈:不要大力出手。不然预值提高,容易失望。回馈方式清晰,留下好的快速第一映像。及时更新。注意自动安装。奖励。反馈有奖,推广有奖励运营推广。场景运营。采用入口,如出租车接口。ip效应。滴滴请明星。语言转化注册率。免费注册,获得创新产品试用资格!2.数据呈现注意有效数据提取,如注册转化率和日活,月活。数据是合理性的体现,也可以是骗人的手段。aarrr模型吸引用户:广告,地推,口碑推广获取用户:页面跳转入口用户激发行为:点餐,询问,这是最为需要测量的数据。转换付费:最核心的变现。什么行为触发了付费行为。推广:奖励。刚需,苹果手机,口碑。mvp模型。使用频率热力图a/b测试各有各的好处。数据挖掘工程师:针对大数据进行价值的挖掘,要董很多与数据库有关的知识,同时还需要会spss、sas等数据统计软件,要求数学逻辑思维要很强,对数字敏感。产品经理: 一个优秀的产品经理不仅仅只是产品研发,还要需求调研——产品规划——产品功能设计——团队开发——产品测试——产品发布,以及产品运营、推广等也许这些事情都不是产品经理自己亲力亲为,但产品经理一定会提出很多可执行的方案和思路。两个职位都很锻炼人,我个人比较喜欢产品经理的职位。产品经理书目推荐《谷歌和亚马逊如何做产品》《产品经理手册》《参与感》数据挖掘书目推荐《大数据时代》各有各的好处。数据挖掘工程师:针对大数据进行价值的挖掘,要董很多与数据库有关的知识,同时还需要会spss、sas等数据统计软件,要求数学逻辑思维要很强,对数字敏感。产品经理: 一个优秀的产品经理不仅仅只是产品研发,还要需求调研——产品规划——产品功能设计——团队开发——产品测试——产品发布,以及产品运营、推广等也许这些事情都不是产品经理自己亲力亲为,但产品经理一定会提出很多可执行的方案和思路。两个职位都很锻炼人,我个人比较喜欢产品经理的职位。产品经理书目推荐《谷歌和亚马逊如何做产品》《产品经理手册》《参与感》数据挖掘书目推荐《大数据时代》
5,大数据以后能干什么
目前在国内来说,大数据行业大概有以下几种岗位:数据分析师,数据架构师,数据挖据工程师,数据算法工程师,数据产品经理。接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容。1. 数据分析师。数据分析师 是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练spss、statistic、eviews、sas、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。2. 数据架构师。数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作 ,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。从事数据架构师这个职位,需要具备较强的业务理解和业务抽象能力,具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力,对调度系统,元数据系统有非常深刻的认识和理解,熟悉常用的分析、统计、建模方法,熟悉数据仓库相关技术,如 etl、报表开发,熟悉hadoop,hive等系统并有过实战经验。3. 数据挖掘工程师。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验,熟悉r、sas、spss等统计分析软件之一,参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验,熟悉hadoop,hive,map-reduce等。4. 数据算法工程师。在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计,将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型,参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估,支持产品研发团队模型算法构建,整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。需要具备的知识有:扎实的数据挖掘基础知识,精通机器学习、数学统计常用算法;熟悉大数据生态,掌握常见分布式计算框架和技术原理,如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等;熟悉linux操作系统和shell编程,至少熟悉scala/java/python/c++/r等语言中的一种编程;熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。5. 数据产品经理。数据平台建设及维护,客户端数据的分析,进行数据统计协助,数据化运营整理、提炼已有的数据报告,发现数据变化,进行深度专题分析,形成结论,撰写报告;负责公司数据产品的设计及开发实施,并保证业务目标的实现;进行数据产品开发。需要具备的技能有:有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ;有扎实的分析理论基础,精通1种以上统计分析工具软件,如spss、sas,熟练使用excel、sql等工具; 熟悉sql/hql语句,工作经历有sql server/my sql等的优先 ;熟练操作excel,ppt等办公软件,熟练使用spss、sas等统计分析软件其中之一 ;熟悉hadoop集群架构、有bi实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ;熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。
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