竞品数据如何找？
小奈：表哥，竞品分析、竞品数据如何找？
大仁：你可以找你们的数据产品经理啊，常见数据来源如下：
搜索指数
TBI腾讯指数 http://tbi.tencent.com/
微信指数
360指数 https://index.so.com/
搜狗指数 http://index.sogou.com/
百度指数 http://index.baidu.com/
Questmobile http://www.questmobile.com.cn/blog.html
易观千帆 https://qianfan.analysys.cn/
199it http://www.199it.com/
艾瑞咨询 http://data.iresearch.com.cn/
TalkingData http://mi.talkingdata.com/
七麦 https://www.qimai.cn/
酷传 http://www.kuchuan.com/
上市公司的财报 http://www.hkexnews.hk/ https://www.sec.gov/
公众号：产品经理的技术课堂 回复 “数据来源” 可获得链接。
小奈：我们公司没有数据产品经理喔。
大仁：这，那你也可以自己试试啊。
小奈：我不会啊，我现在想要一个xx无人货架的城市分布图，要怎么做？
大仁：我示范下，xx无人货架官网好像有城市bd招聘信息喔，我把这些城市都录入到excel，再生成经纬度，然后就可以了，看下效果。（可用python也可用数据分析平台）
xx无人货架城市分布图
商家、顾客和优惠券
小奈：数据产品经理好像挺神奇的耶。
大仁：是啊，你们公司是电商的对吧，假如你们老板要你们提高净利润（现有系统基础上），你们会怎么做？
来看下数据产品经理怎么做：
假设一瓶牛奶成本3元，定价6元时，50人会接受此价格。定价10元时，有30人会接受此价格，前者利润为（6-3）×50=150元，后者利润为（10-3）×30=210元。
但商家不想放弃另外20个支付意愿较低的消费者，于是决定用4元优惠券来吸引他们，同时对剩下那30个对价格不敏感的消费者依然维持10元的原价销售。
通过用户画像、优惠券来提高销售利润，这就是数据产品经理干的事之一，如何才能做到呢？
首先得有自己的bi系统，或者说得有用户画像，什么事用户画像呢？
用户画像
有了用户画像，知道哪些用户对价格不敏感，哪些用户不反感车的广告，再进行推送，大大提高转化率，净利润得到有效增长。那么用户标签体系该如何搭建？
业务需求促进标签体系建立，具体从老板战略目标、功能、业务。
用户画像标签体系
数据产品经理需要结合业务建立标签体系，背后真正的分析工作则由数据分析师来，数据分析该如何入门呢？
数据分析
数据分析可由数据产品经理+数据分析师一起完成，也可以数据产品经理+数据分析平台（bdp、神策等）。数据分析该如何入门和培养意识呢？
数据分析基础
想学习数据分析的同学不妨先从Excel开始，从熟悉excel的函数开始，掌握一些统计学基础。
- 均值：平均值, =AVERAGE(B2:B19),B2:B19为数据范围；
- 中位数：先将数据升序排列，若为数据个数为单数，则为中间那个数，若为偶数，则为取中间两个数据的平均值，=MEDIAN(B2:B19)；
- 众数：出现次数最多的数，=MODE(B2:B19)；
- 方差：用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异，=VAR(B2:B19)
- 标准差：方差开根号后为标准差，用于评估数据稳定性，=STDEV.S(B2:B19)
- 标准误差：是描述对应的样本统计量抽样分布的离散程度及衡量对应样本统计量抽样误差，=STDEV(B2:B19)/SQRT(COUNTA(B2:B19))
- 最大值：=MAX(B2:B19)
- 最小值： =MIN(B2:B19)
- 峰度：=KURT(B2:B19)
- 偏度：=SKEW(B2:B19)
统计学基础
小作业，熟悉下excel的函数，微信公众号回复 “统计学基础” 可获得答案
（excel原文件）。
数据指标
什么是数据指标，炒股的人都会关注上证指数，互联网以用户为主，有着自己的指标。有个用户生命周期运营模型AARRR（Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer），从新用户到流失的不同阶段。
AARRR模型
MAU：月度活跃
DAU：日活跃
透视表
然后就是透视表了，生成透视表实际上是一个数据分析过程。而且百万数据内都可以用excel的数据透视表来分析。
举个例子，如何从1000条数据里清晰的看到每个月不同地区的销量情况，分析出每个月的利润呢？
1000条数据
透视结果
学习python
利用Python进行数据分析
利用Python进行数据分析.pdf 下载地址
Python数据分析与挖掘实战
Python数据分析与挖掘实战
心理学
数据分析要结合心理
数据分析要结合心理
大数据“杀熟”？
微博网友“x师傅”讲述，他经常通过某旅行服务网站订某个特定价格酒店的房间，长年价格在380元到400元左右。
偶然一次，通过前台他了解到，淡季的价格在300元上下。他用朋友的账号查询后发现，果然是300元；但用自己的账号去查，还是380元。
