数据产品经理的思维透视

数据产品经理的思维透视

方法论解释

PEST

PEST 为一种企业所处宏观环境分析模型，所谓PEST，即P是政治（Politics），E是经济（Economy），S是社会（Society），T是技术（Technology）.

SWOT

S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁。所谓SWOT分析，即基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性。

STP

STP是营销学中营销战略的三要素。在现代市场营销理论中，市场细分（Market Segmenting）、 目标市场（Market Targeting）、 市场定位（Market Positioning）是构成公司营销战略的核心三要素，被称为STP营销。

波特五力模型

波特五力模型是迈克尔·波特（Michael Porter）于20世纪80年代初提出。他认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量，这五种力量综合起来影响着产业的吸引力以及现有企业的竞争战略决策。五种力量分别为同行业内现有竞争者的竞争能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力。

知识图谱

知识图谱是把一些业务流程、业务经验、业务的知识、包括场景特征以及场景搭配放到知识图谱中，做一些相关的判断和辨识。

AARRR增长模型

A/B TEST

AB测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。

RFM模型

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

AIPL消费者认知

用户在购买的时候从认知到兴趣到购买到忠诚。

A（Awareness），品牌认知人群。包括被品牌广告触达和品类词搜索的人；

I（Interest），品牌兴趣人群。包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人；

P（Purchase），品牌购买人群，指购买过品牌商品的人；

L（Loyalty），品牌忠诚人群，包括复购、评论、分享的人。

GMV

Gross Merchandise Volume，一定时间段内的成交总额。多用于电商行业，一般包含拍下未支付订单金额。

ARPU

取自每个最终用户的收入的一个指标。但并不反映最终的利润率。

DMP

DMP(Data Management Platform)数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。

作用:

·能快速查询、反馈和快速呈现结果

·能帮助客户更快进入到市场周期中

·能促成企业用户和合作伙伴之间的合作

·能深入的预测分析并作出反应

·能带来各方面的竞争优势

·能降低信息获取及人力成本

CDP

CDP（Continuous Data Protection，持续数据保护）技术是对传统数据备份技术的一次革命性的重大突破。传统的数据备份解决方案专注在对数据的周期性备份上，因此一直伴随有备份窗口、数据一致性以及对生产系统的影响等问题。CDP为用户提供了新的数据保护手段，系统管理者无须关注数据的备份过程（因为CDP系统会不断监测关键数据的变化，从而不断地自动实现数据的保护），而且仅仅当灾难发生后，简单地选择需要恢复到的时间点即可实现数据的快速恢复。

OLAP分析

OLAP(联机分析处理)

和数据处理非常相关的一个概念。(数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing); OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。通俗的讲，就是对数据的增删改查等操作。 OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。通俗的讲，就是对数据按不同维度的聚合，维度的上钻，下卷等。

ES Hbase

ES是一款分布式的全文检索框架，底层基于Lucene实现，虽然ES也提供存储，检索功能，但我一直不认为ES是一款数据库，但是随着ES功能越来越强大，与数据库的界限也越来越模糊。天然分布式，p2p架构，不支持事务，采用倒排索引提供全文检索。

Hbase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

归纳总结与反思

​ 现在，人们已经从IT时代逐步走向DT时代了，数字思维透视，让我明白了数据的重要性，明白了数据之于企业智能的价值，学会用数据量化指标，这对于我们的效率提升很有帮助，数据可以赋能公司业务，业务又能赋能企业，企业有了业务就有收入，这就是一个正向循环。

​ 举一个智能客服的例子，服务类企业很容易就会遇上这种情况，如果我们构建了数据中台，我们就能很好的通过数据的相关技术获取到我们需要的指标，这对于公司的发展是至关重要的，因为它决定了我们的服务。在这之前，我从没听说过类似案例，这也给我打开了一个思路。