競品數(shù)據(jù)如何找？
小奈：表哥，競品分析、競品數(shù)據(jù)如何找？
大仁：你可以找你們的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理啊，常見數(shù)據(jù)來源如下：
搜索指數(shù)
TBI騰訊指數(shù) http://tbi.tencent.com/
微信指數(shù)
360指數(shù) https://index.so.com/
搜狗指數(shù) http://index.sogou.com/
百度指數(shù) http://index.baidu.com/
Questmobile http://www.questmobile.com.cn/blog.html
易觀千帆 https://qianfan.analysys.cn/
199it http://www.199it.com/
艾瑞咨詢 http://data.iresearch.com.cn/
TalkingData http://mi.talkingdata.com/
七麥 https://www.qimai.cn/
酷傳 http://www.kuchuan.com/
上市公司的財報 http://www.hkexnews.hk/ https://www.sec.gov/
公眾號：產(chǎn)品經(jīng)理的技術(shù)課堂 回復(fù) “數(shù)據(jù)來源” 可獲得鏈接。
小奈：我們公司沒有數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理喔。
大仁：這，那你也可以自己試試啊。
小奈：我不會啊，我現(xiàn)在想要一個xx無人貨架的城市分布圖，要怎么做？
大仁：我示范下，xx無人貨架官網(wǎng)好像有城市bd招聘信息喔，我把這些城市都錄入到excel，再生成經(jīng)緯度，然后就可以了，看下效果。（可用python也可用數(shù)據(jù)分析平臺）
商家、顧客和優(yōu)惠券
小奈：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理好像挺神奇的耶。
大仁：是啊，你們公司是電商的對吧，假如你們老板要你們提高凈利潤（現(xiàn)有系統(tǒng)基礎(chǔ)上），你們會怎么做？
來看下數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理怎么做：
??假設(shè)一瓶牛奶成本3元，定價6元時，50人會接受此價格。定價10元時，有30人會接受此價格，前者利潤為（6-3）×50=150元，后者利潤為（10-3）×30=210元。
??但商家不想放棄另外20個支付意愿較低的消費者，于是決定用4元優(yōu)惠券來吸引他們，同時對剩下那30個對價格不敏感的消費者依然維持10元的原價銷售。
??通過用戶畫像、優(yōu)惠券來提高銷售利潤，這就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理干的事之一，如何才能做到呢？
首先得有自己的bi系統(tǒng)，或者說得有用戶畫像，什么事用戶畫像呢？
有了用戶畫像，知道哪些用戶對價格不敏感，哪些用戶不反感車的廣告，再進行推送，大大提高轉(zhuǎn)化率，凈利潤得到有效增長。那么用戶標簽體系該如何搭建？
業(yè)務(wù)需求促進標簽體系建立，具體從老板戰(zhàn)略目標、功能、業(yè)務(wù)。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理需要結(jié)合業(yè)務(wù)建立標簽體系，背后真正的分析工作則由數(shù)據(jù)分析師來，數(shù)據(jù)分析該如何入門呢？
數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析可由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理+數(shù)據(jù)分析師一起完成，也可以數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理+數(shù)據(jù)分析平臺（bdp、神策等）。數(shù)據(jù)分析該如何入門和培養(yǎng)意識呢？
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的同學(xué)不妨先從Excel開始，從熟悉excel的函數(shù)開始，掌握一些統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)。
- 均值：平均值, =AVERAGE(B2:B19),B2:B19為數(shù)據(jù)范圍；
- 中位數(shù)：先將數(shù)據(jù)升序排列，若為數(shù)據(jù)個數(shù)為單數(shù)，則為中間那個數(shù)，若為偶數(shù)，則為取中間兩個數(shù)據(jù)的平均值，=MEDIAN(B2:B19)；
- 眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)，=MODE(B2:B19)；
- 方差：用來計算每一個變量（觀察值）與總體均數(shù)之間的差異，=VAR(B2:B19)
- 標準差：方差開根號后為標準差，用于評估數(shù)據(jù)穩(wěn)定性，=STDEV.S(B2:B19)
- 標準誤差：是描述對應(yīng)的樣本統(tǒng)計量抽樣分布的離散程度及衡量對應(yīng)樣本統(tǒng)計量抽樣誤差，=STDEV(B2:B19)/SQRT(COUNTA(B2:B19))
- 最大值：=MAX(B2:B19)
- 最小值： =MIN(B2:B19)
- 峰度：=KURT(B2:B19)
- 偏度：=SKEW(B2:B19)
小作業(yè)，熟悉下excel的函數(shù)，微信公眾號回復(fù) “統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)” 可獲得答案
（excel原文件）。
數(shù)據(jù)指標
什么是數(shù)據(jù)指標，炒股的人都會關(guān)注上證指數(shù)，互聯(lián)網(wǎng)以用戶為主，有著自己的指標。有個用戶生命周期運營模型AARRR（Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer），從新用戶到流失的不同階段。
MAU：月度活躍
DAU：日活躍
透視表
然后就是透視表了，生成透視表實際上是一個數(shù)據(jù)分析過程。而且百萬數(shù)據(jù)內(nèi)都可以用excel的數(shù)據(jù)透視表來分析。
舉個例子，如何從1000條數(shù)據(jù)里清晰的看到每個月不同地區(qū)的銷量情況，分析出每個月的利潤呢？
學(xué)習(xí)python
利用Python進行數(shù)據(jù)分析.pdf 下載地址
Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)
心理學(xué)
數(shù)據(jù)分析要結(jié)合心理
大數(shù)據(jù)“殺熟”？
??微博網(wǎng)友“x師傅”講述，他經(jīng)常通過某旅行服務(wù)網(wǎng)站訂某個特定價格酒店的房間，長年價格在380元到400元左右。
??偶然一次，通過前臺他了解到，淡季的價格在300元上下。他用朋友的賬號查詢后發(fā)現(xiàn)，果然是300元；但用自己的賬號去查，還是380元。
