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客服分析系统； 会员分析系统； （2）算法类产品：通过数据的计算，直接更改页面的逻辑的产品，成为算法类产品，比如： 个性化推荐； 搜索； 用户画像； 程序化购买广告； 等等 这两种是根据公司的情况来，区别并不是很明显，而且会不断演变。 比如： 对供应链支持的，可能最开始是销售分析系统里，一个库存分析的报表而已； 后来，加入了各种补货预警、成本分析等报表，就变得很复杂，独立出来成为系统； 再后来，选品和销售预测，都是需要较强的算法支持，就变成了一个算法类产品。 在很多时候，我们进入的都不是 BAT，而是一个垂直领域的领头公司，独角兽公司，这是很不错的选择。但是这种公司都不会一上来就配备很大的数据团队，可能也没有非常懂的领导，这时候需要数据产品经理不断规划数据产品的未来，从而协调资源。 所以一个数据产品经理，不仅要了解各个数据产品，还要了解，在公司什么样的情况下，这个产品以什么样的形态出现。三个月后，公司可能会什么样，需要什么样的数据产品。 这样，你才可以去申请技术人员和其他资源。 二、 分析类产品 1. 定义和能力模型： 首先说定义，什么是分析类产品？ 可以挖掘数据背后的价值，并通过数据的展示，为使用者提供帮助，即数据产品。 一个数据产品经理的能力模型如下： 数据分析的能力； 商业模型的理解能力； 需求分析和调研的能力； 数据展现的能力，即可视化的能力； 2. 数据分析的能力： （责任编辑：职场达人） |
