了解数据分析的工作内容，对于数据产品经理来说十分必要。从某种程度上说，这就应该是数据产品经理的职责内容之一。

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• 2023.04.28：完成初稿

读后感

对于数据分析师来说，我认为有三个要求需要做到。分别是言之有据、言之凿凿以及言之有物。言之有据是指使用量化数据替代平时的“拍脑袋”，这是数据思维进化的第一步。言之凿凿是指使用真实的数据说话，从用数据说话到用真实的数据说话，体现的是对数据的较真精神。不仅蕴含了严谨的态度，也使得业务的输出有保障。言之有物是更高层次的要求，不仅要在数据层面得出结果，还要能够根据表象给出一些意见和建议，可谓是使用真实的数据说有意义的事。

这句话说得真棒。

读书笔记

分工的过程可以概括为“大则分，分须立”。一方面，只有当一些工作内容或技能集中于一个人身上达到不可兼顾进而影响工作质量的地步时，才需要进行拆分，即满足了“大到一定程度才拆分”的原则。另一方面，拆分出来的部分技能的经济收益足够养活只拥有这批技能的人，也就是说这样的技能在市场中有广泛的需求，即保证“拆分出来的拥有这项技能的人能够立足”。

在我看来，产品经理工作中的一些能力可以从职业中剥离出来，作为一般性的原则，我将这些原则称为CAROL，意思是圣诞时欢快的颂歌，暗示着当我们掌握了这些一般性的原则之后就可以游刃有余地驾驭日常事务，并像圣诞节时那样欢快地cherish（珍视）工作与生活。CAROL中的每个字母都代表一种普适能力

• 闭环 （C losed-loop）
  • 闭环的思想在商业中已经被广泛采纳，无论是SocialCRM的闭环营销理论，还是Six Sigma（六西格玛）的管理模型，无论是精益分析中的AARRR海盗模型，还是标准数据挖掘强调的 CRISP-DM流程，这些都是将闭环的思维方式应用到各个领域的实例。模拟电路中也有闭环的概念，这里的闭环指的是反馈回路或反馈控制系统，即把系统的实际输出和我们的期待输出进行比较，通过两者的偏差进行调节，使得实际输出接近于期待输出。
  • 了解闭环并使用它，做到“件件有着落，事事有回音”，将极大程度地提高他人对自己的信任以及系统的稳定程度。
• 抽象 （A bstraction）
  • 在小学的语文课本中有这样的习题：将一些词语放在一起，然后写出一些和这些词语相近的词语。如题面是“鸡、鸭”，那么出于它们都是家禽的考虑，可以填写“鹅”，或者出于它们都有羽毛的考虑，可以填写“燕子”
  • 抽象能力是一种总结和归纳的能力，也是一种透过现象看本质的能力。当我们把鸡、鸭抽象为家禽的时候，我们就获得了一类事物的某种属性。当我们把这个过程反过来，即通过抽象概念的家禽再去找一些实例（如鹅）的时候，我们就在进行演绎。简单来说，抽象与归纳是由特殊到一般，而演绎是由一般到特殊。
  • 产品经理的日常工作中需要针对多个用户访谈或观察实例进行用户需求的理解与筛选，简单剖析是在产品功能层面，而深层次的剖析则是在心理诉求层面，即透过现象看本质。这样的抽象能力对我们而言至少有两个好处，一是在广度上帮助我们找到事物之间的联系，联系越多，思考越多，越容易产生创意、点子；二是在深度上帮助我们挖掘背后的原因，越是不停地追问与抽象，就越有可能知道真相，行动也越踏实。
• 试错 （tRail&eRRoR）
  • 2016年11月28日，人民日报发表评论员文章《敢于试错是一种改革智慧》，文章开头引用奥地利批判理性主义哲学家波普尔的看法，即把科学看成“从错误中学习”，然后悉数了从小岗村大包干的“试”到邓小平同志关于股市与证券的“试”，从加入世贸组织对外开放的“试”到国企改制与供给侧改革的“试”，从而建设性地提出中央全面深化改革领导小组关于试错的态度——“既鼓励创新、表扬先进，也允许试错、宽容失败”，同时从另一侧面批判了由于不作为而导致的试错空间的关闭。
• 开放 （O pen-mind）
  • 把目光转移到生物界，会发现一个有趣的现象，生物的体型千差万别，仿佛是一个漏斗的两端。在漏斗的一侧，如菌落、蝼蚁、珊瑚，它们是小个子的代表；而在另一侧则是大象、鲸鱼等巨兽，它们是大个头的示例。大个头往往带给我们沉重、垂暮、笨拙之感，而小个子则是灵活、轻便、旺盛的代名词。它们生存的方式也不尽相同，大个头们倾向于自给自足，而小个子们则更多依赖与同类协作完成任务而存活。当巨变来临时，大个头们往往面临“创新者的窘境”，在劫难逃，恐龙就是最好的例证，而小个子们则由于各种优势得以苟活。在我看来，小个子们具备了开放的特征
• 学习 （Learning）
  • 从层次来说，学习分为知道、行动、授予与变通四个层次。即包含了从知行合一的层次到传道予人，再到灵活变通的转变。
  • 产品的自我学习就是产品的迭代，而产品经理的自我学习则是关于市场、用户、产品的认知升级。每当自己“脱一层皮”，就意味着自己在某个技能上又精进了一点，手艺也更进一步。

了解数据分析的工作内容，对于数据产品经理来说十分必要。从某种程度上说，这就应该是数据产品经理的职责内容之一。

对于数据分析师来说，我认为有三个要求需要做到。分别是言之有据、言之凿凿以及言之有物。言之有据是指使用量化数据替代平时的“拍脑袋”，这是数据思维进化的第一步。言之凿凿是指使用真实的数据说话，从用数据说话到用真实的数据说话，体现的是对数据的较真精神。不仅蕴含了严谨的态度，也使得业务的输出有保障。言之有物是更高层次的要求，不仅要在数据层面得出结果，还要能够根据表象给出一些意见和建议，可谓是使用真实的数据说有意义的事。

我们还可以从另一个角度来看数据分析师的技能，可以概括为“是什么”“为什么”“会怎样”与“怎么办”。对于“是什么”，涉及的技能有数据报表（Excel）、即席查询（SQL）、多维钻取（透视表和 OLAP）、数据预警。当问题进入“为什么”的时候，就不是共性的工具可以解决的了，这个时候需要调用统计学知识进行数据分析。“会怎样”是基于历史数据进行预测的一个过程，统计学知识需要升级为数据挖掘的技巧，如回归模型。而最高级的形式就是“怎么办”，这有点类似于上述的软技能，也可以和言之有物相对应，需要的是逻辑思维能力。

数据产品经理的技能要求很清晰，大致可以分为三个部分，分别是产品经理硬技能，数据分析师硬技能，以及作为产品经理与数据分析师都要具备的软技能。

• 对于硬技能而言，我们看到了熟悉的产品设计、需求分析、原型设计、竞争分析等技能点，可以说这是产品经理的安身立命之本。
• 对于数据分析师来说，除了需要了解一些程序语言，还需要了解诸如指标体系、可视化工具、分析工具等知识，可以说是半个IT人员。
• 而中间的软技能包括市场、组织能力等。

能文：陪运营跟踪产品看效果

说起运营人员和产品人员的关系，知乎上有个形象的比喻，说是后妈与亲爹的关系。亲爹与后妈共同承担照看儿子的义务，但是亲爹却不喜欢后妈对自己的儿子（产品）指手画脚，也担心其没有能力、意愿与耐心养活自己的儿子。与此同时，后妈也很纠结，一方面得像亲妈一样展现自己母爱的光辉，另一方面也体会不到与儿子的亲密。

内容是任、阶、技、工

当我们说到方法论的时候，我们在说什么？大致看来，方法论的内容包括了任务、阶段、技巧、工具等。从应用场景来说，又可以分为分析、管理、市场、营销、战略等。这里需要强调的是，无论是内容还是场景，它们并非完全互斥，而是略有交集。下面列举一些我们平常接触较多的方法论，大家可以趁这个机会检验一下自己平时到底受方法论影响多深。例如 PEST 分析模型、SWOT 分析模型、5W2H分析模型、逻辑树、MECE原则、电梯法则、4P营销理论、用户行为理论、麦肯锡矩阵、波士顿矩阵、十字象限分析法、波特五力分析模型、波特价值链分析模型、SCP 分析模型、STP 理论、GTD、6 点优先工作制、帕累托原则、莫法特休息法、六顶思考帽、生命周期理论、金字塔原则、SMART 原则、kano 模型、成熟度模型等。由此可见，方法论大多以模型、理论、原则、制度等词为中心词，这也恰好印证了我们之前讨论出的“方法论的本质是模板与套路”这一论断。

按应用场景进行分类

按照应用场景对这些方法论进行分类，可以分成分析管理类、市场营销类、企业和个人战略指定类，其中包含的方法论分别如下。• 分析管理：5W2H模型、逻辑树、MECE原则、电梯法则、十字象限分析法、GTD、6 点优先工作制、莫法特休息法、六顶思考帽、金字塔原则、SMART原则。

• 市场营销：4P 营销理论、用户行为理论、波士顿矩阵、生命周期理论、kano模型、成熟度模型。
• 战略制定：PEST分析模型、SWOT模型、麦肯锡矩阵、帕累托原则、SCP分析模型、波特五力模型、波特价值链分析模型。

按涉及的内容进行分类

当按照这些方法论的内容进行分类时，可以把它们分成解决特定任务类、涉及时间阶段类、处理事情通用技巧类以及常用工具类。

• 任务：金字塔原则、4P营销理论、用户行为理论、波士顿矩阵、kano模型、麦肯锡矩阵、SCP 分析模型、STP 分析模型、波特五力模型、波特价值链分析模型。
• 阶段：生命周期理论、成熟度模型。
• 技巧：5W2H模型、MECE原则、电梯法则、十字象限分析法、6点优先工作制、莫法特休息法、六顶思考帽、SMART原则、PEST分析模型、SWOT模型、帕累托原则。
• 工具：逻辑树、GTD。

按目的与形式进行分类

上述这些常用的方法论很多是可以合并的，我们根据其目的或者形式进行合并，可以更加深入理解这些方法论之间的联系。

• 与时间管理目的相关：GTD、6 点优先工作制、莫法特休息法、帕累托原则、电梯法则。
• 与矩阵分析形式相关：波士顿矩阵、麦肯锡矩阵、十字象限分析法。
• 与战略决策目的相关：PEST分析模型、SWOT分析模型、SCP分析模型、STP分析模型、波特五力模型、波特价值链分析模型。
• 与逻辑组织目的相关：5W2H 模型、逻辑树、MECE 原则、SMART 原则、六顶思考帽、金字塔原则。
• 与抽象建模目的相关：4P 营销理论、用户行为理论、生命周期理论、kano 模型、成熟度模型。

为了谋求业务上的精进，作为Leader的你需要能够为团队指明一个清晰的方向，说到底还是要选择一个更加核心的业务或是一些创新业务。没有壁垒和护城河的工作总有一天会被淘汰或替代，于是只能不停地向上求解。在数据科学团队中，可以通过内部集训培养一批数据分析师，使其成为数据挖掘工程师，也可以通过外部招聘渠道引进一些具有算法实践经验的人才。上述方式都能够使我们的业务转型。“落后就要挨打”是颠扑不破的真理，以前为了避开“剪刀差”而选择价值链的上游，现在在工作中为了给团队每个成员带来高净值增长，我们要培养每个人的能力。

绳子是一个很有趣的物体，当你拉它的时候，它会向你的一侧移动，但当你推它时，它却不会向前挪动半步。从物理学上很容易找到解释，因为绳子是柔性的，因此推力难以传导。

推绳子效应在工作和生活中有很多应用。大致是这样的模式：有正反两种情况，为了应对这两种情况，也有正反两种策略。当在正面情况下使用正面策略时，问题被推向反面，且收到立竿见影的效果；而在反面应用反面策略时会将其推向正面，但却未能收到应有的成效。找找身边是否存在这样的案例呢？

团队的管理就是这样的一个例子。我们常说“一管就死，一放就乱”，而实际情况是“一管就死，一放不敢乱”。

团队的工作模式有两种恰恰相反的极端情况：一种是极度守规矩，按流程办事，凡事需要请示、汇报、批复、执行；另一种则是极度灵活，遇事随机应变，但也经常打擦边球。小团队行事作风偏向于后者，但随着团队的扩张，人数的增多，为了将每个人管理起来，降低工作中的风险，就需要把人放在流程上，更多依靠流程。这是现代管理制度最伟大的发明。慢慢地，团队开始向第一种工作模式转变。人数的增多使得以前能够朝夕相处的人每天不一定能说上一句话，本能通过当面沟通解决的事情却要通过邮件你来我往，降低了效率。但当这样冗余的流程和复杂的管理变成了负担和成本时，团队的管理者便又希望团队能够转向第二种工作模式，开始二次创业，激发大家的激情。“然而大家已经习惯了邮件确认工作，习惯了明确责任的边界，再想把思想换个方式就不像开始那么容易了。在软件开发过程中，瀑布流开发和敏捷开发也是类似的一对概念。

对外看：大局、妥协、有趣

在柏拉图的理想国中，尽管大家都遵从“金属人”的童话信仰，但是理想国的统治者却既需要向内修炼体育、音乐与哲学，也需要走下神坛，走入这毫无偏袒的世界。因此我们除了向内求，对外看也很有必要。拥有大局观，学会“妥协”以及一切从简，是和周遭打交道的最好方式。