数据模型落地产品需求｜数据产品经理的门槛，真的有那么高？
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需求的确定后，通常对于需求的收集与处理确定当前版本或当地周期会做的需求，寻找相应改动或迭代的模块或功能需要的数据会存在那里？数据平台如果有多个要区分，那PM需要提前区分相应的数据会在那一个数据平台，在那一个统计模块？统计模块的报表中所涉及的数据，需要那些字段。 如：UGC社区FEED流算法需求，我需要统计点赞、评论、动态数、用户每天发动态的人数、评论数、举报动态数，我需要统计以上数据来决定是否采用那种算法？至于FEED流算法，上周我的分享《UGC与算法｜2017行业产品FEED流产品设计，我如何落地UGC信息流？》在这里可以进行学习。 2. 数据平台从想用的数据平台寻找刚刚确定的数据需求，并且查看当前数据是否有更多可用的？自己在需求整理的时候，数据是不是少了一些纬度的可能？这里我给予几个网上找的数据平台数据采集截图
【数据采集字段】 不管是第三方数据平台还是自家开发的数据平台，其数据采集的细度随着当时采集的需求不同，其细度也不同。因此从数据平台中除了查看自己需要的数据外，还需要看下是否有一些其他数据的统计，不同数据之间的关联。 如： 订单数据与访问量数据FEED动态梳理与用户性别数据关注一些垮纬度的数据，有助于产品经理能够了解一些细致的需求。比如类似UGC访问量与性别有关系？举报用户大多在B模块中使用类似功能比较多。 3. 多个数据分析模型——以及我使用的数据分析模型其实数据分析模型网上有一大堆理论，但每个产品经理其自己愿意关注的数据、收集的数据整理之后无非都会形成一套自己的模型理论，谁的理论更有效是核心保障点，但初学者需要不断调整自己的数据模型，针对相应的模块建立相应的模型，最终提高有效的产品迭代方案。
【其中的一个社区FEED迭代案例】 这里还是以UGC FEED流方向来为大家分享我的分析模型，选择我曾经从事过的一个迭代案例来说明下我使用的模型所建的模型，以下是A用户女性与B用户男性在社区中的发帖数随时间15天。
【社区中用户的发帖数统计】 从数据中我们可以看到，其FEED流在周末几乎没有生成，在工作日中，其用户活跃度A用户的是B用户的8-10倍左右，很明显B用户是少数用户；用户的获取与留存需要单独从数据平台进行拉取，和上图类类似，拉去A用户的新增数据、B用户的新增数据、A用户的留存数据、B用户的留存数据，这里就涉及到新增、留存；从数据平台中拉去用户A在产品中的消费数据、用户B在产品中的消费数据，这里是消费数据（ARPU），和1类似；从数据平台中拉去用户A分享的次数数据以及分享的渠道（微信、微博、QQ）每一个渠道的具体数目，用户B的分享次数数据和分享渠道数据，和1类似。以上的数据指标为：活跃度、新增、留存、分享、收益，按照目前网上的理论说明为：AARRR模型（海盗指标） 按照运营的分发为：业务盈利数据，和用户TRACKING数据。 4. 通过数据结果落地需求（编辑：西安站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
