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作爲數據産品經理(lǐ)，必須要掌握一些必備的(de)思維方式，例如：數據思維、産品思維、用(yòng)戶思維、工程思維等，下(xià)面我們先以數據思維爲例，來(lái)看一下(xià)在數據産品經理(lǐ)工作過程中，經常要用(yòng)到的(de)數據思維。

首先，來(lái)看一下(xià)數據、信息和(hé)知識這(zhè)三個(gè)概念。

數據就是數值，是一種客觀存在，是通(tōng)過觀察、實驗和(hé)計算(suàn)得(de)出的(de)結果，并 随著(zhe)社會的(de)發展而不斷擴大(dà)和(hé)變化(huà)。特别是在現在的(de)移動互聯網時(shí)代，數據不再 是僅僅限于字面上的(de)數字，圖片和(hé)視頻(pín)都是數據，我們開車或者騎行中的(de)軌迹也(yě)是數據，甚至身體的(de)健康狀态信息等也(yě)都屬于數據的(de)範疇。

信息是對(duì)這(zhè)個(gè)世界中人(rén)或者事的(de)描述，泛指人(rén)類社會傳播的(de)一切内容，它比數據更加抽象。

1948 年，數學家香農在題爲《通(tōng)信的(de)數學理(lǐ)論》的(de)論文中指出：“ 信息是用(yòng)來(lái)消除随機不定性的(de)東西 ”。

信息是被組織起來(lái)的(de)數據，是爲了(le)特定 的(de)目的(de)，對(duì)數據進行有關聯的(de)組織和(hé)處理(lǐ)，賦予數據以具體意義，從而可(kě)以用(yòng)來(lái) 回答(dá) 5W2H 中的(de) Who、What、Where、When的(de)問題。

以 2018 年 10 月(yuè) 23 日通(tōng)車的(de)港珠澳大(dà)橋爲例：它是建立在中國境内， 連接香港、珠海和(hé)澳門的(de)大(dà)橋，橋隧全長(cháng)爲 55 千米，其中主橋爲 29.6 千米、香 港口岸至珠澳口岸爲 41.6 千米，這(zhè)便是由數據表述的(de)有關港珠澳大(dà)橋的(de)信息。

知識是通(tōng)過數據和(hé)信息處理(lǐ)以後，被驗證過的(de)，而且是絕對(duì)正确的(de)。可(kě)見， 知識是數據和(hé)信息之上的(de)，更加高(gāo)級和(hé)抽象的(de)概念，是基于信息之間的(de)聯系， 總結出來(lái)的(de)規律和(hé)方法論。

知識具有系統性、規律性和(hé)可(kě)預測性，主要用(yòng)于回答(dá)Why和(hé) How的(de)問題，而得(de)到的(de)知識能夠使我們更加清晰地 了(le)解世界和(hé)生活，還(hái)能夠不斷改變我們周圍的(de)世界，這(zhè)一切所有的(de)基礎就是數據。 例如：重慶夏季高(gāo)溫多(duō)雨(yǔ)，8 月(yuè)溫度爲 20~36°C，平均降水(shuǐ)天數爲 12 天，這(zhè)是根據多(duō)年資料總結出來(lái)的(de)重慶氣候的(de)規律。

這(zhè)個(gè)知識有三個(gè)作用(yòng)：

回答(dá)問題，這(zhè)個(gè)知識解釋了(le)今年 8 月(yuè)重慶爲什(shén)麽下(xià)了(le)那麽多(duō)雨(yǔ)。

預測，明(míng)年 8 月(yuè)，重慶很可(kě) 能溫度還(hái)爲 20~36°C，平均降水(shuǐ)天數還(hái)爲 12 天。3總結經驗。在 8 月(yuè)來(lái)重慶旅 遊穿短袖衣服即可(kě)，體弱者要帶長(cháng)袖衣服，最好帶傘。

下(xià)圖解釋了(le)數據、信息和(hé)知識的(de)層次關系和(hé)重要性，我們做(zuò)任何決策的(de)知 識都是要建立在信息的(de)基礎上的(de)，僅僅憑直覺和(hé)意識做(zuò)的(de)一些決策，如果沒有數據支撐，那麽是沒有辦法經過積累沉澱下(xià)來(lái)形成知識的(de)，有些企業隻是收集數據， 卻不知道怎麽用(yòng)、應該用(yòng)在哪裏。

數據如果靜靜地放在那裏是沒有任何價值的(de)，有效的(de)數據驅動可(kě)以将企業裏的(de)數據充分(fēn)地轉化(huà)成信息，并且形成結構化(huà)的(de)知識 體系，高(gāo)效地指導企業各個(gè)業務快(kuài)速發展。

數據、信息和(hé)知識的(de)層次關系

另外，當對(duì)要解決的(de)問題不能尋找到一個(gè)簡單、準确的(de)解決方法時(shí)，我們可(kě)以通(tōng)過曆史數據，尋找合适的(de)算(suàn)法，構建出模拟真實數據的(de)模型，從而預測真實場(chǎng)景下(xià)的(de)數據，尋求進一步的(de)解決方案，這(zhè)就是數據驅動方法的(de)意義所在。

雖然這(zhè)些模型都會有一定的(de)誤差，但是在合理(lǐ)誤差範圍内的(de)結果都可(kě)以進一步指導企業做(zuò)出決策和(hé)對(duì)業務進行指導。随著(zhe)大(dà)數據時(shí)代的(de)發展和(hé)硬件計算(suàn)資源的(de)進步，我們通(tōng)過數據生成知識的(de)速度會越來(lái)越快(kuài)、效率會越來(lái)越高(gāo)，在這(zhè)個(gè)高(gāo)速發展的(de)時(shí)代，數據驅動會越來(lái)越高(gāo)效地幫助企業發展，達到用(yòng)數據彙集信息、通(tōng)過信息挖掘知識、用(yòng)數據驅動業務的(de)目的(de)。

數據思維就是所有做(zuò)出的(de)判斷和(hé)結論都基于數據，對(duì)數據敏感，而且善于應用(yòng)數據。其實也(yě)比較簡單，就是對(duì)任何事情、任何看法要有數據作爲依據，即用(yòng)數據說話(huà)，而不憑借自己的(de)主觀判斷。我們來(lái)看一個(gè)簡單的(de)實例，所有喜歡 NBA的(de)朋友都知道詹姆斯和(hé)庫裏，那麽如果問詹姆斯和(hé)庫裏在中國誰更“火”呢(ne)?

要回答(dá)這(zhè)個(gè)問題，首先要明(míng)确如何定義“火”，如果說一個(gè) NBA 球員(yuán)“火”， 那麽到底指的(de)是什(shén)麽？是粉絲數多(duō)？還(hái)是比賽被觀看的(de)次數多(duō)？還(hái)是球衣的(de)銷量大(dà)？

這(zhè)裏我們假定根據粉絲數定義吧，粉絲數多(duō)就說明(míng)關注的(de)人(rén)多(duō)，可(kě)以用(yòng)來(lái)作爲驗證一個(gè) NBA 球員(yuán)有多(duō)“火”的(de)标準！在明(míng)确了(le)要衡量的(de)指标之後，我們就可(kě)以通(tōng)過數據解決這(zhè)個(gè)問題了(le)。如果你隻是和(hé)朋友茶餘飯後聊天，那麽你肯定會根據身邊的(de)朋友或者自己的(de)認知想當然地回答(dá)這(zhè)個(gè)問題，例如：

你：我覺得(de)詹姆斯更“火”，因爲前段時(shí)間我看到很多(duō)人(rén)都在朋友圈發他(tā)簽約到湖人(rén)的(de)信息，他(tā)的(de)粉絲一定很多(duō)。

而作爲庫裏的(de)球迷，你的(de)朋友顯得(de)很不買賬，他(tā)提出反駁意見。

朋友：前段時(shí)間庫裏率領勇士奪得(de)了(le)總冠軍，應該更“火”，我覺得(de)他(tā)打球華麗，而且最近還(hái)有中國行，也(yě)有很多(duō)人(rén)買他(tā)的(de)球衣，難道不是他(tā)更“火”嗎?

然後雙方争執不下(xià)，如果你是一個(gè)數據産品經理(lǐ)，你想解決這(zhè)個(gè)問題，那麽你要怎麽辦？很簡單，用(yòng)數據說話(huà)，圖 2-21 是從 2018 年 2 月(yuè) 1 日到 2018 年 11 月(yuè) 6 日來(lái)自百度搜索指數的(de)數據，展現了(le) PC 端 + 移動端用(yòng)戶的(de)搜索指數。

詹姆斯和(hé)庫裏的(de)百度搜索指數曲線

從上圖中的(de)數據來(lái)看，詹姆斯在 5-6 月(yuè)的(de)百度搜索指數大(dà)幅領先于庫裏，即便處于總決賽時(shí)期，從搜索指數來(lái)看，詹姆斯也(yě)更受關注，然後你拿著(zhe)百度搜 索指數的(de)數據成功地說服了(le)朋友，同時(shí)你也(yě)發現，原來(lái)明(míng)星的(de)話(huà)題性這(zhè)麽強，能夠因爲某個(gè)事件引爆巨大(dà)的(de)流量，這(zhè)就是數據思維在實際生活中的(de)一種體現。

當然，這(zhè)個(gè)例子還(hái)有一些不完善的(de)地方，例如百度搜索指數是否準确，單獨的(de)搜索情況覆蓋的(de)人(rén)數是否足夠多(duō)，還(hái)有就是單獨比較這(zhè)一段時(shí)間會不會偶然性太大(dà)等。由此我們發現，對(duì)于一個(gè)簡單的(de)問題“詹姆斯和(hé)庫裏到底誰更‘火’” 來(lái)說，其實背後需要考量的(de)因素有很多(duō)，同時(shí)也(yě)發現數據對(duì)我們生活的(de)幫助是很 大(dà)的(de)，數據越多(duō)、越全面将越有助于我們更清晰地認識一件事情。

那麽，如何培養自己的(de)數據思維呢(ne)？

首先，要時(shí)常關注數據，對(duì)數據敏感。這(zhè)一點其實我們每天都在做(zuò)，隻不過很多(duō)人(rén)關注的(de)大(dà)部分(fēn)數據都可(kě)能是娛樂(yuè)性質的(de)罷了(le)，還(hái)有一些可(kě)能由新聞報道得(de)到。例如：很多(duō)人(rén)都通(tōng)過微博或者今日頭條等新聞資訊客戶端獲取數據。

比如：小米和(hé)美(měi)團點評誰又上市了(le)，誰的(de)股票(piào)漲了(le)，誰的(de)市值高(gāo)；哪些明(míng)星又發生了(le)什(shén)麽事，誰偷稅漏稅了(le)，被罰了(le)多(duō)少錢，誰又參演電影(yǐng)了(le)，哪部電影(yǐng)的(de)票(piào)房(fáng)高(gāo)等。這(zhè)些其實都是數據，隻不過你關注的(de)點大(dà)多(duō)數是娛樂(yuè)性質偏多(duō)一些的(de)。

而數據産品經理(lǐ)更應該關注大(dà)數據行業的(de)一些數據，當然你有時(shí)間的(de)話(huà)也(yě)可(kě)以去關注一些自己感興趣的(de)模塊，養成查找數據的(de)能力，可(kě)以關注更多(duō)領域的(de)更多(duō)數據，獲取更多(duō)領域的(de)知識。

這(zhè)就需要我們提升自己查找數據的(de)能力，例如：通(tōng)過百度搜索指數、艾瑞數據、TalkingData、阿裏數據、微信搜索指數等，這(zhè)些網站都有針對(duì)一 些領域、關鍵字的(de)數據分(fēn)析和(hé)統計，多(duō)查一查、看一看，對(duì)于了(le)解感興趣的(de)事物(wù)都是很有幫助的(de)。

其次，多(duō)思考數據背後的(de)東西，把數據轉化(huà)成知識，讓數據産生真正的(de)價值。 在很多(duō)時(shí)候，數據可(kě)能就是一個(gè)冰冷(lěng)的(de)數字，或者一些簡單的(de)折線圖等圖表，但是經過我們的(de)分(fēn)析和(hé)思考，這(zhè)些冷(lěng)冰冰的(de)數字就會轉化(huà)成挖掘寶藏的(de)鑰匙，幫助我們做(zuò)一些決策分(fēn)析，讓我們更客觀地了(le)解事物(wù)。

我們來(lái)看一看拼多(duō)多(duō)背後的(de)數據：拼多(duō)多(duō)上市讓很多(duō)人(rén)都意想不到，甚至有一些人(rén)在它上市後才知道拼多(duō)多(duō)的(de)名字，一個(gè) 2015 年 9 月(yuè)才成立的(de)公司，僅僅運營 3 年便成功上市，活躍用(yòng)戶數突破了(le) 3 億個(gè)。外界都很好奇爲什(shén)麽拼多(duō)多(duō)的(de)成長(cháng)速度這(zhè)麽快(kuài)，覺得(de)拼多(duō)多(duō)上的(de)有些商品質量一般，隻是通(tōng)過拼團的(de)方式銷售，商品價格比較低。

但是，如果我們分(fēn)析拼多(duō)多(duō)背後的(de)數據就會發現，拼多(duō)多(duō)的(de)成功看似不可(kě)思議(yì)，其實是理(lǐ)所當然的(de)!這(zhè)些數據背後反映了(le)最真實的(de)用(yòng)戶。

從用(yòng)戶收入來(lái)看，大(dà)部分(fēn)用(yòng)戶的(de)人(rén)均收入不足 3000 元，根據國家統計局 2017 年發布的(de)《中華人(rén)民共和(hé)國 2017 年國民經濟和(hé)社會發展統計公報》數據顯示：2017 年全國人(rén)均全年可(kě)支配收入爲 2.6 萬元，這(zhè)樣一算(suàn)人(rén)均月(yuè)可(kě)支配收入僅爲 2000 多(duō)元，我們或許沒有意識到這(zhè)個(gè)問題，也(yě)沒有注意到這(zhè)個(gè)數據，而拼多(duō)多(duō)的(de)主流用(yòng)戶就是這(zhè)些三四五線城(chéng)市的(de)用(yòng)戶，以及大(dà)量的(de)鄉鎮和(hé)農村(cūn)用(yòng)戶。

再從用(yòng)戶消費的(de)品類來(lái)看，極光(guāng)大(dà)數據顯示：拼多(duō)多(duō)的(de)用(yòng)戶中約 65% 來(lái)自 三四五線城(chéng)市，這(zhè)些用(yòng)戶的(de)收入都普遍偏低。拼多(duō)多(duō)平台上銷售的(de)貨物(wù)價格低廉， 剛好可(kě)以滿足這(zhè)些用(yòng)戶的(de)需求。這(zhè)些都是生活在“北(běi)上廣”的(de)人(rén)所體會不到的(de)， 而在一些小城(chéng)市仍然有些人(rén)經常會發砍價的(de)鏈接。通(tōng)過數據我們發現，拼多(duō)多(duō)能夠積累到 3 億個(gè)用(yòng)戶絕非偶然。

最後，要多(duō)與人(rén)溝通(tōng)，不要偏執，在相信數據之前，要有勇氣否定自己的(de)一 些經驗和(hé)想法，做(zuò)到時(shí)常關注數據，多(duō)思考數據背後的(de)東西。現在的(de)互聯網時(shí)代衍生出了(le)很多(duō)新的(de)玩法和(hé)新的(de)事物(wù)，已經遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了(le)我們過去的(de)認知，不要一味地堅持自己的(de)想法而放棄傾聽(tīng)其他(tā)人(rén)的(de)觀點。

人(rén)在很多(duō)時(shí)候是很有意思的(de)，特别是越在沒有人(rén)認同你的(de)觀點的(de)時(shí)候，就越希望說服别人(rén)認同你。在做(zuò)數據産品經理(lǐ)工作的(de)時(shí)候，我們要注意避免這(zhè)個(gè)問題，多(duō)溝通(tōng)而不要固執己見，并要注意溝通(tōng)的(de)方式，多(duō)獲取别人(rén)的(de)信息和(hé)數據。

很多(duō)時(shí)候被别人(rén)說服很簡單，但是完全接受别人(rén)的(de)想法，并說服自己接受是一件困難的(de)事情。放棄偏執，通(tōng)過交流，獲取别人(rén)的(de)數據和(hé)知識，結合自己的(de)認識，做(zuò)進一步的(de)決策，這(zhè)才是一個(gè)數據産品經理(lǐ)應該有的(de)态度。