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2 产品杂谈之数据分析,模块五产品数据分析答案

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当产品经理在做数据分析、-1/初学者|解构数据分析/入门|解构数据分析/的思维模式 。数据分析互联网产品经理如何分析数据？显然 ， 这里所说的数字和数据并不是指我们银行卡里每个月多出来的，而是产品数据 ， 包括行业整体数据、网站运营数据、用户数据、广告/转化率数据、业务/产品销售数据、产品投入/收入数据等，所有这些数据构成了一个综合指数，它将决定一个 。
【2 产品杂谈之数据分析,模块五产品数据分析答案】
1、推荐系统产品和算法概述丨产品 杂谈系列本文主要是对最近学习到的推荐系统的总结，将简要概述非个性化范式、群体个性化范式、完全个性化范式、主题相关题材范式、笛卡尔积范式等五种常用推荐范式的设计思想 。很多商品推荐算法依赖于三种数据:与主题相关的描述性信息(如推荐鞋子，包括鞋子的版本、适用对象、材质)，用户画像数据(指用户相关数据，如性别、年龄、收入)和用户行为数据(如用户在淘宝上的浏览、收藏、购买) 。

在上述数据的基础上，服务器可以从三个维度进行推荐:根据个性化推荐的粒度，我们可以将基于用户维度的推荐分为三种:非个性化推荐、群体个性化推荐和完全个性化推荐 。非个性化推荐是指每个用户看到的推荐内容都是一样的 。在互联网产品中，最常见的非个性化推荐的例子就是各种排行榜，如下图 。酷狗音乐的排行榜推荐是通过各种维度计算出来的 。无论谁看到这个榜单，上面的排名和内容都是一致的 。

2、 数据分析的作用和意义 数据分析的作用和意义如下:1 。评估产品机会:在产品构思的初始阶段 ， 必要的需求调研和市场调研尤为关键 。产品机会评估对于后期的产品设计和迭代非常重要，甚至决定了一个产品的未来和核心理念 。2.分析解决问题:产品状况不好一定有原因 。凭空想象和发明问题是不可能的，必须尊重客观现实 。那么只有通过必要的数据测试，才能追溯到问题的源头，进而制定合理的解决方案，彻底解决问题 。

A计划和B计划哪个更好？诸如此类的问题都涉及到一个“标准”问题 。判断一个问题的好坏，最可靠的方法大概就是数据了 。我之前说过“人是不可靠的 ， 人总是愿意相信自己想看到的 。”只有给出真实、可靠、客观的事实数据 ， 才能对具体活动做出最真实的判断 。4.对产品进行预测和优化:数据分析的结果不仅能反映出之前产品的状态，也就是所谓的后见之明的数据；还能给出产品未来可能遇到的问题，也就是所谓的预见数据 。

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