㈠ 产品设计专业和数据科学与大数据专业哪个好
这不能说哪个好哪个不好关键要看你的学习兴趣爱好，如果你喜欢计算机，对此情有独钟则后两个更适合你，如果你喜欢发明创造则学习产品设计更能发挥自己的优势
㈡ 在快速选品过程中,哪个数据指标最为重要
实际运营的过程中，我把选品思维总结为六个要素：泛、专、精、坚持、重复和数据分析 。
泛：很好理解，就是大量的意思，我们的第一阶段一定要大量的去上传铺货。
专：也很好理解，专一嘛，基于第一阶段，我们可以发下一些爆款，我们专门经营这些爆款就行了。
精：也很好理解，经过了前面的两个阶段我们就可以对自己上传的产品精挑细选、反复斟酌后在上传。
坚持：在运营中，选品是一个长期的过程，贯穿于运营的始终，卖家不能抱有一劳永逸的心态。今天的热销产品不意味着明天依然可以卖得好，今年的爆款到了明年销量可能戛然而止。所以，卖家要把选品作为日常运营中的常规性工作来做，在拥有热卖爆款的同时，不要忘了开发符合明天趋势的新品。选品上卖家要居安思危，每天的坚持必不可少，长期的坚持才会让你对市场越来越熟悉，选品越来越有经验，而时间和经验的沉淀都会演变为运营中的优势。
重复：坚持的过程就是一个重复和反复练习的过程。重复着最基本的动作，很多人会渐渐厌倦了，失去了激情和斗志，这也就是为什么经常会出现一些卖家凭一款产品引爆市场成为明星之后，很快又沉寂下去消失在茫茫人海中的原因。为了保持运营业绩的长期稳定，卖家一定要能够坚守对基本工作的持久热情和激情。选品工作单调，做多了可能觉得无趣，但只要能够长期坚持、反复甄选，一定会有新发现，认知也会达到新高度。卖油翁可以油穿钱孔而不沾壁，为什么呢？唯手熟耳！重复的练习是关键。
数据分析：在选品初期，很多卖家选品也许是凭感觉和当下的直观感受，随着运营的推进，发展到一定阶段后，当你已经修炼到拥有了像手熟的卖油翁那样的功力，此时你具备了足够高的专业度，对行业也足够熟悉，在此情况下，你可能会对几乎所有产品都有所了解，在产品的选择取舍上，单纯依赖自我的认知则可能让你错失机会，为了克服认知偏见造成的错失良品的情况出现，对于一个运营熟练的卖家，在选品上则可以基于经验的同时，用数据分析做辅助。很多的数据选品工具，比如卖家常用的BigTracker 等，都可以实现基于平台从多维度抓取流量数据、竞品数据和平台销售数据等信息供我们参考和使用，相对于个人认知的不全面而言，多个维度的数据结合可以让我们对产品和市场的认知更客观全面，也更容易抓住被自己忽视的潜在爆款产品。
㈢ 女生做数据分析师和产品运营哪种工作有前途些
运营更有前途。
随着互联网的深入，尤其是移动互联网进入下半场以来，市面上的产品可以说琳琅满目，数不胜数，相似的竞品不计其数，如何做出一个好的产品太难了。不是人人都有参与微信这样量级产品的人，你做出一个小产品来，在市面上根本就激不起任何水花，也就意味着你无法更好的证明你是一个好的产品经理，你产品的价值。
其实，产品一旦面世，产品经理不仅仅会做产品，而且也需要懂运营的知识才行（在产品方面来讲，产品和运营很难划分界面，好的产品经理需要会运营，懂运营）。需要分析这些运营数据才行，产品就得找运营部门配合，所以，运营这一步真的非常重要。而运营人员更可以专注运营这个领域，为产品带来生命和血液。
㈣ 商业活动中数据重要性分析
商业活动中数据重要性分析
如果你不是从事媒体业务，这听上去可能不是很有意思，但是还是请你读下去。希尔对记者们所说的对企业家们来说同样重要。数据是相当有用的。你可以洞悉市场，分析趋势，或更好的把握自己的产品质量控制。但这些都只有当你真的懂得数据才能实现。
希尔向记者们提出了11条。以下的5条是查看商业活动中的数据时非常有用的：
1.相关性不等于因果关系。
你应该把这一条贴在你办公室的墙上。人们几乎都认为如果两件事同时发生，必然是其中一件引发的另一件。你看到销售上升，而你又推出了产品的变化，所以你认为是你带来了销量的增长。可能是这种情况。但也有可能是主要竞争对手出现产品问题，而你的产品就成为了默认的选择。也许是因为设计，而不是你所认为的吸引消费者的特征。或者，这也是人们最不愿意听到的，整件事只不过是统计上的一个巧合。不要认为你了解为什么两件事会同时发生，除非你能证明其中的联系。
2.如果你了解自己的限度，平均值是很有用的。
希尔建议记者们要留意平均数字，因为他们往往会关注那些极端的数字--极端的数字能写出好的文章。但平均值也可能会误导。如果9个人每人有1美元，而第10个人有21美元，那么平均每个人就有3美元。但是，说真的，几乎大部分的人只有1美元。看中位数--位于中间的数字--可以得到事情发展的另外一种观点。
3.小心直觉。
有时相信你的直觉是对的。通常情况下，那会把你带去错误的方向，因为我们有两种类型的思维方式。一种是快速的，情绪化的，往往带有很多的偏见。另一种是缓慢的且更加慎重的。请确保在你查看数据的时候使用的是正确的思维方式。希尔建议去读一读心理学家，诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）的《思考，快和慢》这本书。
4.寻找真相。
人们往往会在要做决定或创建特定外观的时候利用统计数字。这是浪费时间，因为你会把从收集的数据中得来的价值抛弃。看明白是怎么回事，然后让你的决定变得实际，而不是让现实的数据屈服于你偏爱的世界观。
5.做出预测。
当你查看数据并在此基础上做出预测时，你已经做出了经过了验证的声明。可能你是对的；也许不对。但是你利用信息来查看自己的不足和做的恰到好处的地方，机会就是你的想法和战略计划将得到发展。
你需要成为一个统计学家么？不用。但是通过了解一些基本的统计学概念，你可以开始做更有意义的事情，并且能够更好的利用你所获得的信息。
㈤ 大数据有哪些重要的作用
我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。
一、发展大数据技术可以提高生产力
大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。
二、发展大数据技术可以改善营销决策
近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。
大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。
三、发展大数据技术的未来优势
大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。
目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。
大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!
当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。
对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
三、可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
八、数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。
希望对您有所帮助！~
㈥ 用户运营、数据运营、商家运营、内容运营、产品运营、品类运营之间有什么联系和区别呢
首先要清楚运营是什么意思，运营也就是经过媒体传达和其他办法，行进自己的运营才华。还有产品，技能与运营之间的联络。
首先要了解，互联网运营作业来说有三个政策：翻开新用户，行进留下来的用户，促进用户在产品中的活跃度即拉新，留存，和促活
假定进一步具体的阐明，拉新就是运用各种办法和途径（如：活动、作业营销，微信、微博宣扬、运用商场推行等）为产品带来的新的用户和流量。留存就是经过行进产品自生的用户领会、内容质量、效能质量让用户留下来并正真的去运用，作为运营人员一般比较重视留存率的数据，如次日留存率、一周留存率等。
然后促活则是经过对用户数据和用户行为的剖析，判别用户的喜欢，投其所好（合法的范围内）并捉住用户痛点，促运用户对产品的运用频率得到行进。
为了实现以上的常见的三项政策，运营会分红不同的岗位，如：产品运营、内容运营、新媒体运营、用户运营、活动运营、数据运营、等等，也就是你所问的问题中这些运营，分别是运营过程中的各个重点
㈦ 促进互联网发展的因素中，产品和技术哪个更重要
产品是技术的表现，技术是产品的核心，两者相辅相成。因为产品与用户更为贴近，所以为用户所感知的是产品，从这个角度来说产品更重要。但产品需要依靠技术来实现，产品的可用性取决于技术的可靠性，对于企业的项目来说，技术将比产品更重要。往往，用户对产品感知越简单，技术实现将会越复杂，程序员将付出越多。两者就像人的左右手，共同推进了互联网的快速发展。也或许可以说中国的互联网根本没有发展，门户电商社交移互统统照搬，门户电商照搬还可以理解，但是社交也按部就班的复制就有点离谱了。facebook的图片分享功能在国外是泡妞的利器，可放在人人上充其量也就是显摆显摆，有几个敢看了照片就邀约上床的。网络习惯和思想观念国内和国内有很大的区别，twitter拿到国内只能是横向发展，甚至时间了还可能过度肥胖致死。很期待能解决国内用户需求的互联网产品出现。
㈧ 互联网产品经理和数据分析师哪个前景好
显然，这里所说的数字和数据，不是指我们每月银行卡里面多出来的那个，而是产品的数据，其中包括行业整体数据、网站运营数据、用户数据、广告投放/转化率数 据、业务/产品销售量数据、产品投入/收益数据等等，所有这些数据构成的综合指标，将决定一个产品经理的业绩评定——当然，最终反映出来的，可能就是个人 银行卡里的数字。在数据指标是很科学的体系的情况下，数据分析得出的结论确实比主观的臆断会更具有确定性和说服力。那么，产品经理在管理一个互联网产品时，到底需要关注哪些数据呢？
一般来说，我们主要关注的有以下几个方面：
网站流量数据。比如访问量、点击量、浏览量、转化率、停留时间等等。以上是基础的指标，但结合到几十万网页还有不同来源、不同时间的时候，就是非常复杂数据体系了。
网站用户数据。比如用户人口的属性特征：年龄、性别、行业、职位、地区等等；另外，还有用户行为特征：登录次数、注册数、注销数、点击数、收藏数、操作数、订购量等等
3.访谈数据。可能有些公司会做一些调查问卷，如果能够按照统计学规范设计成量表，那么这种访谈数据也是很有价值的。一般的统计就能从里面了解不少信息，如果问卷设计合理，还可以利用多元统计的方法进一步挖掘更深入的信息。
财务数据。比如总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额等。产品是不是赚钱，能赚多少钱，是一个产品经理关注的重点，也是追求的目标。
外部来源数据：行业市场份额、竞争对手数据等。
搜索引擎数据：搜索引擎来源比例、SEM流量所占比例、搜索关键词以及各个关键词产生的PV值等。 以上这些数据，是我们经常需要经常用到的，具体在使用的时候，还可能需要根据产品性质不同、KPI不同和职责不同，来选择不同的数据类型，因为市场部和BD和老板所看的数据都是不一样的。
对于一个产品经理来说，他不只需要像一个市场分析者或者财务分析者一样了解数据结果，更要通过这些数据的积累和经验进行更加细化的分析和研究，从而了解用户是如何创造出这些数据的，以及为什么创造出这样的数据。
只有做到了这些，才能将繁琐枯燥的数字转化为运营能力的提升。那产品经理如何才能做好数据分析呢？首先，要拥有一个好的统计系统，没有好的数据来源，再强的分析能力，也没有用武之地。现在互联网上提供很多，如CNZZ，当然也可以根据产品情况有针对性地进行自主开发；其次，要持续关注数据的变化，最好有专人负责数据汇总和解读。
运营数据分析是一个数据持续积累和研究的过程，越多越细致的数据，越能从中获得有价值的分析结果。第三，要定出产品的主要考核指标，并进行定期的周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析，从而了解一个阶段内的发展过程，了解发展趋势；第四，需要采用一些图表，以增强数据的可读性。有时候，再好的语言和文字，也不如一张图来得简洁明了；
最后，除了自己的产品外，我们还需要时刻关注行业数据的变化，以及中国整体网民对同类型产品的偏好度、用户属性和变化情况。目前也有很多第三方公司提供这类报告，比如艾瑞、CNNIC等。总而言之，数据分析是一个过程漫长，事务繁杂的工作，但只要你对它保持足够的重视程度，坚持不懈地去做，却可能有意外的收获。
㈨ 数据分析对于企业的重要性有哪些
①销售&市场
企业业务部门非常重要，他们往往掌握着企业资金的流入和各个渠道。使用一款强大的商业智能BI数据分析软件，可以帮助管理者清晰的了解到哪些产品销量更好、哪些渠道更有价值，以及对未来的销售预测、销售布局做出合理规划。
对于市场部门也同样，通过销售搜集的数据进行价值分析，可以更加精准的投放广告，更加合理的把控预算，从而实现成本控制。另外，还能监测并分析行业竞品情况，收集并解读相关用户和市场研究报告，为公司产品规划提供支持。
②财务&运营
财务部门是企业的“钱袋子”，需要对企业的各项收入、支出进行管理。通过财务数据分析，可以帮助财务部门清晰的知道企业每月、每季度的花费都在哪些地方，并通过数据进行支出优化;另外，也能对利润进行直观的展示和核算，从而帮助管理部门对未来计划进行制订。
数据分析软件还能提供最新运营情况，对日报、周报、月报等日常报告和数据的制作与维护，及时反馈最新的运营情况。
③产品&研发
数据可对产品优化进行支持，对相关业务线产品进行用户分析，营收分析，行为分析、活动效果评估等，产出相应报告，为产品优化和业务运营提供支持。同样，新产品研发也需要数据支持，根据已有数据为新产品的开发提供决策依据和方向，实现业务所需的数据分析、数据产品设计。
④大数据平台支持方面
对于数据量容易达到海量级别的行业，比如金融行业(基金、证券、期货、投资)，或者是提供数据服务的IT企业，往往会有大数据平台搭建和维护等需求。