Kevin，PMTalk创始人，8年产品经理从业经验、产品专家，资深讲师、咨询顾问，《产品之光》《迭代》作者，“腾讯大学讲师”“腾讯学院讲师”“36kr”专栏作家，香港理工大学 计算机硕士。曾任喜马拉雅高级产品经理，腾讯医疗碳云智能OSS产品负责人。负责过多款小程序、社区产品、中后台产品，带领团队从0到20万小程序产品增长
关注我的朋友应该知道，今年我在带团队致力打造PMTalk社区产品完整体验、以及移动端上在app、和小程序产品的设计。
在产品的运营阶段，我们需要建立和不断完善一套有效的数据指标仪表盘，来帮助我们找到运营的规律和指标仪式。很多公司会把数据仪表盘最后再单独出来做成数据中台这样的产品。
那怎么做一款数据产品呢？今天分享下我在带着团队建立数据拼图的方法论
数据产品的4个集中问题
**1.数据产品的指标是什么？
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指标的意思是：事先规定的应达到的目标。检查、统计中也指实际达到的标准。数据指标是数据产品经理、数据分析是对外输出的统一产物。指标是数据单元的最小颗粒结果值。指标是告诉开发同学背后计算的逻辑和运算规则。
比如数据是加减乘除、还是通过其他函数的方式，进行计算累积成的指标。所以指标是一种抽象的。
2.数据埋点是什么？
指标的意思是：事先规定的应达到的目标。检查、统计中也指实际达到的标准。为了建立数据指标和搭建数据平台，通过数据埋点做数据源的梳理和采集，而数据源是严格遵守技术底层要求，不能在技术角度或第三方获取的数据源是无效数据源。比如我们做微信小程序，微信小程序的启动次数、微信小程序的停留时间、都是需要开发进行埋点或者微信官方提供。
这类数据源有平台现有的，产品经理需要提前整理出可以用的数据源。同时可以用的技术方案去获得更多的数据源
3.数据指标的对象是谁
很多同学做数据，都以为采集的数据源越多、指标越多越好。
实际上不是的。
数据分析是有目标的，同时数据分析也需要有结果输出。不能只是看数据掌握了规律却不知道该怎么做。
而数据分析工作里，最常见是产品经理还没有想清楚数据服务给谁，就已经被业务方提出若干个需求了。
有了方向再做数据采集、数据指标建立，会事半功倍。
数据产品经理的3个步骤
下面是我们的PMTalk的微信小程序。分别有3个主要功能入口，针对这个案例来分享我们怎么做数据产品设计。
第一步：建立数据目标
对于我们来说第一个任务是搞清楚到底去做什么业务的数据分析。
在这里所有互联网公司100%一定会做的是做产品数据大盘首页。即包含了当前产品线下所有可以被采集到的数据，可以包含商品分类、也能包含用户画像数据、还有产品基础数据。
数据大盘是一个没有标准的概念，但一定会包含下面的指标
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产品形态指标
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注册用户数
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活跃用户数
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营收额
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订单数
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业务指标
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....
如果产品还有不同的端，比如app、小程序、网站站点，那上面的数据指标还会增加以上的数据区分。
**下面分别是pmtalk社区的会员页面、和社区首页
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在会员里面分别有4个版块，包含了会员权益、课程目录、资源对接、内部资料4个版块。
会员权益：
提供会员的服务介绍，用户可以快速浏览查看
课程目录：
会员中包含的课程内容list和课程介绍
资源对接：
成为会员后可以对接到的嘉宾资源名单和嘉宾介绍
内部资料：
成为会员后可以下载的文档、和阅读付费内容文章
**数据分析的目的有下面4个
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针对会员服务，首先希望建立的数据服务目的是？
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会员的转化情况和变化规律是什么？
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会员的热门服务是什么？
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会员用户最关注的内容是什么？
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会员服务的异常次数统计用于统计产品的功能性能怎么样？
下面是PMTalk社区小程序的侯首页，在数据统计目的上同样有下面的目标
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各个首页板块的使用情况，最受用户欢迎的板块是什么？
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用户在首页的停留时间，观看首页和其他tab的功能数据差异？
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在首页上里面用户的内容消费习惯，会滑动到第几个屏幕？
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用户喜欢的内容有什么方向，有什么倾斜？
以上有了数据目标后接下来就要确定数据源。以上的数据分为2部分，第一部分是用户行为数据、第二部分是微信官方提供的
比如小程序的应用打开数、小程序的崩溃数、都属于微信官方能力。
除了数据大盘以外，也存在业务数据需求，比如风控部门需要的安全信息数据、运营部门需要的用户活动数据、财务部门需要营业额、发票审批等数据，这都是数据产品经理的数据服务对象。
有了以上的数据目标才可以谈指标。
**第二步：采集数据源
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现在互联网公司的数据源可以大体分为2类数据部门组成，一类是自家产品数据、一类是第三方平台的数据。
自家产品数据还可以分为：用户数据、产品数据、业务数据。
要想得到更多的数据，只能通过增加技术投入去获得第三方数据源，所以才有大火的python，就是因为有良好的爬虫能力，成为数据获取的第一个方式。
相比java，python的爬虫有下面5点的优势，让其在爬虫上的优势远高于java。
1.python的requests库比java的jsoup简单
2.python代码简洁，美观，上手容易
3.python的scrapy爬虫库的加持 + 100000000分
4.python对excel的支持性比java好
5.java没有pip这样的包管理工具。
自家数据埋点只需要写出数据埋点文档即可。
▲ 埋点模版
上方是在功能下的页面行为操作，根据埋点来判断用户 的点击、曝光两个事件。还需要给出采集时机，知晓采集时间状态。
如果不懂的，可以直接用上面的模版即可。
第三步：做数据指标
能够采集数据源确定后，接下来就要做数据指标。数据指标是单个或多个数据源计算得到的。
下面是数据指标，可以看到我们做的数据指标
以上数据指标都是基于数据源来做规则计算。比如公众号的菜单点击数，就是基于埋点的点击行为获取计算来的。
今天的分享就在这！
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