阿里頭條等大廠的產品運營專家到底需要多懂數據

你可能已經知道并看過三節課在2020年的“產品升級”公告，也可能已經知道，2020年，三節課在“新商業”品類下，把課程體系升級為5個“核心人才培養計劃”+“數十門行業/崗位/技能精品自學課”的模式。

今天，我們就將向你介紹一門此前還從未具體介紹過的“核心人才培養計劃”課程——

業務數據專家培養計劃

這門課程，也是我們強烈建議1-5年經驗，對于“數據”理解還不那么精深、應用能力也還很一般的產品、運營、新媒體、營銷、甚至銷售和BD等從業者必須學習的一門課程。

一句話介紹——數據能力，將必然是互聯網業內各類業務從業者必備的能力，也將是一種越來越重要的能力。

這門課程，則致力于幫助1-5年從業經驗的運營、產品、營銷、新媒體等從業者，通過學習+練習，能具備相當于阿里P6或P7級別產品/運營專家的數據理解+數據分析+數據應用能力，并熟知+理解互聯網/科技公司內的絕大多數常見“數據賦能業務”的場景、思路和可能性。

具體一點講，大部分1-5年經驗的運營、產品、營銷、新媒體等從業者，在工作中都會碰到如下這些有關于“數據應用+數據分析”的困惑或是問題——

1、聽好多人都在說“數據分析”能力很重要，但自己零散看了一堆關于數據分析的資料、干貨文，真正到自己業務中仍然還是不知道看什么數據，該怎么用好數據，以及仍然無法腦海中形成一個清楚的關于“數據分析”的方法論；

2、面對各種實際的業務問題——哪怕只是一個產品功能+一個活動上線后怎么評估它好不好，往往都會比較茫然，自己去系統提一些數據需求可能都提不好+提不出來，完全不知道如何針對具體的業務問題搭建數據指標監測體系；

3、經常被老板說“數據敏感度低”，但完全不知道什么叫“數據敏感度”，也根本不知道如何練習自己的數據思維+提升數據敏感度；

4、看了一些看起來很有道理的數據分析方法+工具，但一旦面對自己具體業務問題，卻仍然不知道如何進行拆解、評估和驗證；

5、不清楚數據分析在工作中完整的應用流程是什么，如何進行業務決策、指標監控、效果評估，很后又能用數據來指導自己的業務決策；

6、可能知道自己“現在需要看什么數據”，但對于自己“未來可能需要看哪些數據”，以及“需要提前做好哪些預備”完全沒有意識；

7、不知道像阿里等大廠內的運營、產品經理等到底需要具備怎樣的數據應用能力，以及自己當前的數據能力水平到底如何。

這門課程，就將致力于幫你解決以上問題。

這里先回答這樣一個問題：

到底類似阿里P6、P7級別的產品/運營專家在數據分析/應用方面需要具備什么樣的能力？

千萬別小看這么個問題——有很多產品經理和運營，可能工作了10年，也還沒搞明白這個問題的答案。

事實上，在阿里、騰訊、美團、字節跳動等大廠內，對于一個中等Level以上的運營/產品專家的數據能力要求，都是差不多的，基本包括了幾方面——

第一，你很好得知道，在一家互聯網/科技公司內，都可能會有哪些“數據”可看，以及這些數據可能會有什么用+彼此的關系是什么。

關于這一點，我猜絕大部分1-5歲的互聯網人提到“數據分析”，腦海中第一時間都會冒出類似用戶數、留存、活躍、收入啥的。

但是對不起，這些“數據”，事實上只是一家互聯網公司/科技公司內可以看到的N多數據中的很少一部分。

很基本來說，一家公司的數據，也包含了用戶行為數據、用戶基礎數據、業務指標數據3大類，而類似上面提到的用戶數、留存、活躍、收入等等，都只是用戶基礎數據或業務指標數據中的一小部分。

只有你清楚的理解了一家公司內的“數據”都有哪些+理解了它們之間的關系，你才有機會使用好它們，也才能站在“數據”的角度跟不同協作方進行對話。

遺憾的是，可能80%以上1-5年經驗的運營、新媒體、營銷、產品等都不具備這個前提。

第二，你很好要能夠清楚理解“數據分析”工作在一家公司內的基本流程、協作關系、各種常見平臺、工具+各種基本常識。

一家互聯網公司內，數據分析的工作，其實包含了數據提取、數據可視化、數據分析&挖掘、數據應用幾個步驟，其中可能會涉及到產品、運營、營銷等業務人員、數據分析師、技術研發人員等多個角色。

但，絕大多數人，其實腦海中完全沒有這樣一幅全面的圖景，也不知道這會影響什么。

然而，這會導致——

第三，作為一個業務人員而非一名專業的“數據分析師”，你應該知道如何有效利用各種方法來幫助你快速高效的搞到自己需要的常見數據。

比如，你應該充分熟悉公司內的數據平臺，知道如何快速查找并獲取你需要的常見數據；再比如，你應該知道怎么才能更高效的跟數據分析師+技術研發團隊們協作，應該知道哪些需求是可以快速實現的，哪些需求可能會需要更大的成本，確保你想看的數據總是可以很高效的呈現給你。

第四，在看到你想要的數據之后，你也要能夠把握一些尤其常見的數據處理+數據分析方法，能夠對其進行解讀+處理，形成有價值的結論，很終提升你的業績。

這里必須注重：專業的數據分析師和商業分析師，往往必須把握R、Python、SQL等技術手段，通過他們來進行數據處理和數據分析。

而作為一個產品、運營、營銷方向的業務工作者，我們只需要學會如何通過EXCEL對一些數據進行一些基本處理，以及知曉一些很常見的分析思路+方法就好，比如——

至于一些更加復雜的問題，比如要對于兩個地區的用戶消費習慣+喜好進行挖掘這一類的問題，你更應該尋求專業數據分析師的支持。

第五，你很好還要知道，在一家公司內，站在業務側，一些尤其有價值、尤其常見的“數據應用”場景都有哪些，深刻理解+熟悉了這些場景，你才能真正具備更強的“數據敏感性”，能夠提出更多有價值的思考和問題，也更加能在一家公司里更自如的應用好數據。

這些常見數據應用場景，可能包括了——

遺憾的是，上述5方面，在當前1-5歲的產品、運營、營銷、新媒體等行業從業者中，有超過85%的人，要么是根本都不具備這樣的系統認知，要么則是自己的相關能力還很薄弱。

而我們的這門“業務數據專家培養計劃”，將針對如上5方面問題，給你一個系統+全面的解決方案。