数据产品叶凌锋-数据产品经理成长笔记 - 数据产品经理
数据分析简单步骤（实现路径）： 1、数据获取（数据采集）2、数据清洗3、数据指标搭建4、数据计算5、数据可视化6、预测及决策（数据仓库、数据治理、数据产品化）学习提纲： 1、通过Excel做简单的数据清洗2、数据指标创建3、通过Excel的公式做简单的数据计算4、通过Excel做数据可视化5、预测及决策一、通过Excel做简单的数据清洗1.1 交易日期：将字符串转换成正常日期选中日期→设置单元格格式→日期格式（YYYY-MM-DD）→数据→分列→分隔符号（下一步）→Tab键（下一步）→日期（YMD）→完成1.2 数据格式化：将数据统一转换成两位小数/4位小数设置单元格格式→数值→2位/4位小数二、数据指标创建2.1 数据指标结构数据指标分为原子指标和派生指标。何为原子指标？何为派生指标？原子指标：基于某一业务时间行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词。 原子指标=业务过程+度量 如，出借金额派生指标：有原子指标延伸出来的指标，可以理解为原子指标业务统计范围的圈定。 派生指标=原子指标+修饰词+时间周期 如，原子指标为“出借金额”，“近7天V8等级用户出借金额”则为派生指标（近7天为时间周期，V8等级为修饰词，用户作为维度，而不作为修饰词）2.2 创建数据指标1、最高最低差：通过差值，了解是否有利可图2、今高昨低差：根据实际交易的业务场景（国内股票市场，当天买进的股票当天不能卖出），昨天最低价买进，今天最高卖出，是否有利可图3、平均值：用于预测最低最高值4、最大值：用于预测最高值，卖出参考值5、中位数：最高最低风险预测6、最小值：用于预测最低值，买入参考值7、众数：用于预测最低最高值出现的概率三、通过Excel的公式做简单的数据计算3.1 统计口径定义1、最高最低差=最高价-最低价2、今高昨低差=今天最高价-昨天最低价3、平均值=当年价格总和/天数4、最大值：当年价格中最高的值5、中位数：当年价格中价格居中的值6、最小值：当年价格中最小的值7、众数：当年价格中，出现频率最多的值3.2 Excel计算公式1、最高最低差：=D2-E2D2是当天最高价，E2是当天最低价2、今高昨低差：=D2-E3D2是当天最高价，E3是昨日最低价3、平均值：=AVERAGE(C2:C129)C2是最后一天的价格，C129是第一天的价格4、最大值：=MAX(C2:C129)C2是最后一天的价格，C129是第一天的价格5、中位数：=MEDIAN(C2:C129)C2是最后一天的价格，C129是第一天的价格6、最小值：=MIN(C2:C129)C2是最后一天的价格，C129是第一天的价格7、众数：=MODE(C2:C129)C2是最后一天的价格，C129是第一天的价格四、通过Excel做数据可视化4.1 最高最低价趋势图了解最高价、最低价的增长趋势。4.2 今高昨低差趋势图了解可盈利的空间。4.3 最高最低价散点图了解最高价格、最低价格主要集中在哪些范围。4.4 开盘收盘价趋势图了解开盘价格和收盘价格的规律。五、预测及决策5.1 可盈利空间分析——要不要投资5.1.1 今高昨低差分析比亚迪股票最高最低差相差较大，有较大的盈利空间，值得投资5.1.2 价格增长趋势分析比亚迪价格趋势上涨，价格还可能继续增长，因此，具有投资价值。5.2 最高最低价预测——如何获利1、看整体数据：了解大体情况2、看最近数据：看趋势，相当于加入参考系数，给后续投资做打分预测平均最高价：273.33（卖出参考价格）平均最低价：262.55（买进参考价格）最大最高价：358.86（在这个价格左右，可考虑卖出）最大最低价：348.33（大于该值时，谨慎买入）最小最高价：222.00（小于该值时，谨慎卖出）最小最低价：209.43（在这个价格左右，可考虑买进）最高价中位数：252.08（卖出预警价格）最低价中位数：243.98（买进预警价格）最高价众数：340.60（卖出参考价格）最低价众数：338.00（买进参考价格）买进参考价： 最小最低价：209.43最低价众数：338.00最低价中位数：243.98平均最低价：262.55最大最低价：348.33卖出参考价： 最大最高价：358.86最高价中位数：252.08最高价众数：340.60平均最高价：273.33最小最高价：222.00本内容仅用于数据分析学习，不作股票投资参考。数据下载此处内容已经被作者隐藏，请输入验证码查看内容验证码：请关注本站微信公众号，回复“暗号”，获取验证码。在微信里搜索“做产品经理”或者“zuopmcom”或者微信扫描右侧二维码都可以关注本站微信公众号。
我为什么想要做数据产品经理?因为DT时代将是一个很好的发展趋势，无论是对于个人成长还是日后的职业发展，这都是一个很好的机会。马云曾说道：“人类正从IT时代走向DT时代”。IT时代解决了用户获取信息不对称的问题，最终目的是降低获取门槛，消除信息鸿沟。在最初的IT时代，门户网站大行其道，雅虎、新浪、网易等等门户网站发展迅速，成为了网民获取信息的重要渠道，解决了信息阻塞的问题，借助互联网更快地获取到了最新的信息。后来，互联网解决了地域阻塞交流和交易的问题，通过互联网人们不受地域和时间的限制，随时在线沟通和在线交易，诞生了QQ、微信、淘宝、京东等一系列优秀的互联网产品。再后来，互联网不仅仅是获取信息、在线沟通和在线交易的工具，新一代网民们越来越注重用户体验，从解决基础诉求上升到了获取注重体验的阶段。这时候，互联网产品不仅仅是通过一些代码来运算，满足人们的基础诉求的工具，而是需要有专门负责整个产品规划和管理的人员来参与，为用户提供更加专业、更注重体验的优秀产品。互联网产品经理也就逐渐登上互联网的职业舞台，并且发展迅速，其薪资也成了互联网岗位中排名靠前的。互联网产品经理，是互联网产品专业化发展的标志，其能让产品更加标准、规范、体验更好。中国互联网的发展越来越成熟，互联网产品经理这个岗位的发展也越来越成熟。而当下，大数据、人工智能逐渐在互联网中冒崭露头角，并且有迅速发展之势。无论是国家层面还是企业层面，对大数据和人工智能都非常关注。目前是一个信息泛滥的时代，人们逐渐在信息的洪流中迷失，无法找到真正适合自己的信息/商品。这也成了大数据发展的重要原因。DT时代，原来人找信息逐渐演变成了信息找人。IT时代成就了阿里、腾讯、京东、百度等优秀企业，DT时代成就了字节跳动。曾经，人们主动去雅虎、新浪、网易、微信（公众号）获取信息。后来，今日头条通过大数据和算法，将信息主动推送给用户；抖音通过大数据和算法将视频推送给用户；淘宝、京东、美团通过分析人们的消费习惯，将商品主动推送给消费者。曾经，产品经理在互联网规划化、模块化、规模化、产品化的过程中起到了重要的作用。时代正在变化，DT时代来临，在这个时代，同样需要有数据产品经理来为大数据时代规范化、模块化、规模化、产品化做出努力。时至今日，不仅仅是大企业意识到了大数据的力量，政府部门、中小型企业也同样意识到了大数据的重要性。政府部门已经出台了大数据的相应政策，也制裁了一些利用大数据杀熟的企业；中小型企业也在招聘数据人才，利用大数据做精细化运营、做智能营销。从IT时代到DT时代的变革，社会越来越需要数据型人才的参与，而数据产品经理也将是DT时代的一个重要岗位。​