㈠ 產品設計專業和數據科學與大數據專業哪個好
這不能說哪個好哪個不好關鍵要看你的學習興趣愛好，如果你喜歡計算機，對此情有獨鍾則後兩個更適合你，如果你喜歡發明創造則學習產品設計更能發揮自己的優勢
㈡ 在快速選品過程中,哪個數據指標最為重要
實際運營的過程中，我把選品思維總結為六個要素：泛、專、精、堅持、重復和數據分析 。
泛：很好理解，就是大量的意思，我們的第一階段一定要大量的去上傳鋪貨。
專：也很好理解，專一嘛，基於第一階段，我們可以發下一些爆款，我們專門經營這些爆款就行了。
精：也很好理解，經過了前面的兩個階段我們就可以對自己上傳的產品精挑細選、反復斟酌後在上傳。
堅持：在運營中，選品是一個長期的過程，貫穿於運營的始終，賣家不能抱有一勞永逸的心態。今天的熱銷產品不意味著明天依然可以賣得好，今年的爆款到了明年銷量可能戛然而止。所以，賣家要把選品作為日常運營中的常規性工作來做，在擁有熱賣爆款的同時，不要忘了開發符合明天趨勢的新品。選品上賣家要居安思危，每天的堅持必不可少，長期的堅持才會讓你對市場越來越熟悉，選品越來越有經驗，而時間和經驗的沉澱都會演變為運營中的優勢。
重復：堅持的過程就是一個重復和反復練習的過程。重復著最基本的動作，很多人會漸漸厭倦了，失去了激情和鬥志，這也就是為什麼經常會出現一些賣家憑一款產品引爆市場成為明星之後，很快又沉寂下去消失在茫茫人海中的原因。為了保持運營業績的長期穩定，賣家一定要能夠堅守對基本工作的持久熱情和激情。選品工作單調，做多了可能覺得無趣，但只要能夠長期堅持、反復甄選，一定會有新發現，認知也會達到新高度。賣油翁可以油穿錢孔而不沾壁，為什麼呢？唯手熟耳！重復的練習是關鍵。
數據分析：在選品初期，很多賣家選品也許是憑感覺和當下的直觀感受，隨著運營的推進，發展到一定階段後，當你已經修煉到擁有了像手熟的賣油翁那樣的功力，此時你具備了足夠高的專業度，對行業也足夠熟悉，在此情況下，你可能會對幾乎所有產品都有所了解，在產品的選擇取捨上，單純依賴自我的認知則可能讓你錯失機會，為了克服認知偏見造成的錯失良品的情況出現，對於一個運營熟練的賣家，在選品上則可以基於經驗的同時，用數據分析做輔助。很多的數據選品工具，比如賣家常用的BigTracker 等，都可以實現基於平台從多維度抓取流量數據、競品數據和平台銷售數據等信息供我們參考和使用，相對於個人認知的不全面而言，多個維度的數據結合可以讓我們對產品和市場的認知更客觀全面，也更容易抓住被自己忽視的潛在爆款產品。
㈢ 女生做數據分析師和產品運營哪種工作有前途些
運營更有前途。
隨著互聯網的深入，尤其是移動互聯網進入下半場以來，市面上的產品可以說琳琅滿目，數不勝數，相似的競品不計其數，如何做出一個好的產品太難了。不是人人都有參與微信這樣量級產品的人，你做出一個小產品來，在市面上根本就激不起任何水花，也就意味著你無法更好的證明你是一個好的產品經理，你產品的價值。
其實，產品一旦面世，產品經理不僅僅會做產品，而且也需要懂運營的知識才行（在產品方面來講，產品和運營很難劃分界面，好的產品經理需要會運營，懂運營）。需要分析這些運營數據才行，產品就得找運營部門配合，所以，運營這一步真的非常重要。而運營人員更可以專注運營這個領域，為產品帶來生命和血液。
㈣ 商業活動中數據重要性分析
商業活動中數據重要性分析
如果你不是從事媒體業務，這聽上去可能不是很有意思，但是還是請你讀下去。希爾對記者們所說的對企業家們來說同樣重要。數據是相當有用的。你可以洞悉市場，分析趨勢，或更好的把握自己的產品質量控制。但這些都只有當你真的懂得數據才能實現。
希爾向記者們提出了11條。以下的5條是查看商業活動中的數據時非常有用的：
1.相關性不等於因果關系。
你應該把這一條貼在你辦公室的牆上。人們幾乎都認為如果兩件事同時發生，必然是其中一件引發的另一件。你看到銷售上升，而你又推出了產品的變化，所以你認為是你帶來了銷量的增長。可能是這種情況。但也有可能是主要競爭對手出現產品問題，而你的產品就成為了默認的選擇。也許是因為設計，而不是你所認為的吸引消費者的特徵。或者，這也是人們最不願意聽到的，整件事只不過是統計上的一個巧合。不要認為你了解為什麼兩件事會同時發生，除非你能證明其中的聯系。
2.如果你了解自己的限度，平均值是很有用的。
希爾建議記者們要留意平均數字，因為他們往往會關注那些極端的數字--極端的數字能寫出好的文章。但平均值也可能會誤導。如果9個人每人有1美元，而第10個人有21美元，那麼平均每個人就有3美元。但是，說真的，幾乎大部分的人只有1美元。看中位數--位於中間的數字--可以得到事情發展的另外一種觀點。
3.小心直覺。
有時相信你的直覺是對的。通常情況下，那會把你帶去錯誤的方向，因為我們有兩種類型的思維方式。一種是快速的，情緒化的，往往帶有很多的偏見。另一種是緩慢的且更加慎重的。請確保在你查看數據的時候使用的是正確的思維方式。希爾建議去讀一讀心理學家，諾貝爾經濟學獎獲得者丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）的《思考，快和慢》這本書。
4.尋找真相。
人們往往會在要做決定或創建特定外觀的時候利用統計數字。這是浪費時間，因為你會把從收集的數據中得來的價值拋棄。看明白是怎麼回事，然後讓你的決定變得實際，而不是讓現實的數據屈服於你偏愛的世界觀。
5.做出預測。
當你查看數據並在此基礎上做出預測時，你已經做出了經過了驗證的聲明。可能你是對的；也許不對。但是你利用信息來查看自己的不足和做的恰到好處的地方，機會就是你的想法和戰略計劃將得到發展。
你需要成為一個統計學家么？不用。但是通過了解一些基本的統計學概念，你可以開始做更有意義的事情，並且能夠更好的利用你所獲得的信息。
㈤ 大數據有哪些重要的作用
我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。
一、發展大數據技術可以提高生產力
大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。
二、發展大數據技術可以改善營銷決策
近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。
大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。
三、發展大數據技術的未來優勢
大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。
目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。
大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!
當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。
對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。
一、ETL研發
企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。
二、Hadoop開發
隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。
三、可視化工具開發
可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。
四、信息架構開發
大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。
五、數據倉庫研究
為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
六、OLAP開發
OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。
七、數據科學研究
數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。
八、數據預測分析
營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
九、企業數據管理
企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。
十、數據安全研究
數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。
希望對您有所幫助！~
㈥ 用戶運營、數據運營、商家運營、內容運營、產品運營、品類運營之間有什麼聯系和區別呢
首先要清楚運營是什麼意思，運營也就是經過媒體傳達和其他辦法，行進自己的運營才華。還有產品，技能與運營之間的聯絡。
首先要了解，互聯網運營作業來說有三個政策：翻開新用戶，行進留下來的用戶，促進用戶在產品中的活躍度即拉新，留存，和促活
假定進一步具體的闡明，拉新就是運用各種辦法和途徑（如：活動、作業營銷，微信、微博宣揚、運用商場推行等）為產品帶來的新的用戶和流量。留存就是經過行進產品自生的用戶領會、內容質量、效能質量讓用戶留下來並正真的去運用，作為運營人員一般比較重視留存率的數據，如次日留存率、一周留存率等。
然後促活則是經過對用戶數據和用戶行為的剖析，判別用戶的喜歡，投其所好（合法的范圍內）並捉住用戶痛點，促運用戶對產品的運用頻率得到行進。
為了實現以上的常見的三項政策，運營會分紅不同的崗位，如：產品運營、內容運營、新媒體運營、用戶運營、活動運營、數據運營、等等，也就是你所問的問題中這些運營，分別是運營過程中的各個重點
㈦ 促進互聯網發展的因素中，產品和技術哪個更重要
產品是技術的表現，技術是產品的核心，兩者相輔相成。因為產品與用戶更為貼近，所以為用戶所感知的是產品，從這個角度來說產品更重要。但產品需要依靠技術來實現，產品的可用性取決於技術的可靠性，對於企業的項目來說，技術將比產品更重要。往往，用戶對產品感知越簡單，技術實現將會越復雜，程序員將付出越多。兩者就像人的左右手，共同推進了互聯網的快速發展。也或許可以說中國的互聯網根本沒有發展，門戶電商社交移互統統照搬，門戶電商照搬還可以理解，但是社交也按部就班的復制就有點離譜了。facebook的圖片分享功能在國外是泡妞的利器，可放在人人上充其量也就是顯擺顯擺，有幾個敢看了照片就邀約上床的。網路習慣和思想觀念國內和國內有很大的區別，twitter拿到國內只能是橫向發展，甚至時間了還可能過度肥胖致死。很期待能解決國內用戶需求的互聯網產品出現。
㈧ 互聯網產品經理和數據分析師哪個前景好
顯然，這里所說的數字和數據，不是指我們每月銀行卡裡面多出來的那個，而是產品的數據，其中包括行業整體數據、網站運營數據、用戶數據、廣告投放/轉化率數 據、業務/產品銷售量數據、產品投入/收益數據等等，所有這些數據構成的綜合指標，將決定一個產品經理的業績評定——當然，最終反映出來的，可能就是個人 銀行卡里的數字。在數據指標是很科學的體系的情況下，數據分析得出的結論確實比主觀的臆斷會更具有確定性和說服力。那麼，產品經理在管理一個互聯網產品時，到底需要關注哪些數據呢？
一般來說，我們主要關注的有以下幾個方面：
網站流量數據。比如訪問量、點擊量、瀏覽量、轉化率、停留時間等等。以上是基礎的指標，但結合到幾十萬網頁還有不同來源、不同時間的時候，就是非常復雜數據體系了。
網站用戶數據。比如用戶人口的屬性特徵：年齡、性別、行業、職位、地區等等；另外，還有用戶行為特徵：登錄次數、注冊數、注銷數、點擊數、收藏數、操作數、訂購量等等
3.訪談數據。可能有些公司會做一些調查問卷，如果能夠按照統計學規范設計成量表，那麼這種訪談數據也是很有價值的。一般的統計就能從裡面了解不少信息，如果問卷設計合理，還可以利用多元統計的方法進一步挖掘更深入的信息。
財務數據。比如總銷售額、毛利、純利潤、成本、廣告投放額等。產品是不是賺錢，能賺多少錢，是一個產品經理關注的重點，也是追求的目標。
外部來源數據：行業市場份額、競爭對手數據等。
搜索引擎數據：搜索引擎來源比例、SEM流量所佔比例、搜索關鍵詞以及各個關鍵詞產生的PV值等。 以上這些數據，是我們經常需要經常用到的，具體在使用的時候，還可能需要根據產品性質不同、KPI不同和職責不同，來選擇不同的數據類型，因為市場部和BD和老闆所看的數據都是不一樣的。
對於一個產品經理來說，他不只需要像一個市場分析者或者財務分析者一樣了解數據結果，更要通過這些數據的積累和經驗進行更加細化的分析和研究，從而了解用戶是如何創造出這些數據的，以及為什麼創造出這樣的數據。
只有做到了這些，才能將繁瑣枯燥的數字轉化為運營能力的提升。那產品經理如何才能做好數據分析呢？首先，要擁有一個好的統計系統，沒有好的數據來源，再強的分析能力，也沒有用武之地。現在互聯網上提供很多，如CNZZ，當然也可以根據產品情況有針對性地進行自主開發；其次，要持續關注數據的變化，最好有專人負責數據匯總和解讀。
運營數據分析是一個數據持續積累和研究的過程，越多越細致的數據，越能從中獲得有價值的分析結果。第三，要定出產品的主要考核指標，並進行定期的周度、月度、季度、年度或者某一個特別事件的專項數據分析，從而了解一個階段內的發展過程，了解發展趨勢；第四，需要採用一些圖表，以增強數據的可讀性。有時候，再好的語言和文字，也不如一張圖來得簡潔明了；
最後，除了自己的產品外，我們還需要時刻關注行業數據的變化，以及中國整體網民對同類型產品的偏好度、用戶屬性和變化情況。目前也有很多第三方公司提供這類報告，比如艾瑞、CNNIC等。總而言之，數據分析是一個過程漫長，事務繁雜的工作，但只要你對它保持足夠的重視程度，堅持不懈地去做，卻可能有意外的收獲。
㈨ 數據分析對於企業的重要性有哪些
①銷售&市場
企業業務部門非常重要，他們往往掌握著企業資金的流入和各個渠道。使用一款強大的商業智能BI數據分析軟體，可以幫助管理者清晰的了解到哪些產品銷量更好、哪些渠道更有價值，以及對未來的銷售預測、銷售布局做出合理規劃。
對於市場部門也同樣，通過銷售搜集的數據進行價值分析，可以更加精準的投放廣告，更加合理的把控預算，從而實現成本控制。另外，還能監測並分析行業競品情況，收集並解讀相關用戶和市場研究報告，為公司產品規劃提供支持。
②財務&運營
財務部門是企業的“錢袋子”，需要對企業的各項收入、支出進行管理。通過財務數據分析，可以幫助財務部門清晰的知道企業每月、每季度的花費都在哪些地方，並通過數據進行支出優化;另外，也能對利潤進行直觀的展示和核算，從而幫助管理部門對未來計劃進行制訂。
數據分析軟體還能提供最新運營情況，對日報、周報、月報等日常報告和數據的製作與維護，及時反饋最新的運營情況。
③產品&研發
數據可對產品優化進行支持，對相關業務線產品進行用戶分析，營收分析，行為分析、活動效果評估等，產出相應報告，為產品優化和業務運營提供支持。同樣，新產品研發也需要數據支持，根據已有數據為新產品的開發提供決策依據和方向，實現業務所需的數據分析、數據產品設計。
④大數據平台支持方面
對於數據量容易達到海量級別的行業，比如金融行業(基金、證券、期貨、投資)，或者是提供數據服務的IT企業，往往會有大數據平台搭建和維護等需求。