数据产品设计的3个方法论(附淘宝系解析)
产品运营中的数据分析技巧
产品运营中的数据分析技巧数据分析是产品运营中不可或缺的一部分，它可以帮助产品团队更好地了解用户的需求和行为，同时也可以提供采取更有针对性的措施来提高产品的用户体验和盈利。
本文将从以下三个方面探讨产品运营中的数据分析技巧。
一、数据采集在数据分析中，数据采集是非常关键的一步，只有准确的数据才能得到准确的结论。
产品团队需要确保在产品中集成可靠的数据采集工具，如Google Analytics、Firebase Analytics等。
此外，针对特定的业务需求，产品团队也可以通过自主开发一些数据采集接口，如事件追踪和API接口等，来收集用户的更细的信息。
对于数据的可靠性，还需要注意，首先需要定期检查数据采集的完整性和准确性。
其次，注意数据的去重，避免重复数据对分析的影响。
最后，需要分析不同来源的数据，比如APP内部和外部渠道的来源，以便更好地了解用户的渠道来源。
二、数据分析在进行数据分析时，产品团队需要注意以下几个方面：1.数据可视化数据可视化可以帮助产品团队快速和准确地了解数据的状态和趋势，如流量量、用户留存等核心指标。
通过图表和统计方法，数据分析团队可以在数据变化时快速作出分析。
同时，还建议在数据可视化方面使用专业的工具，如Power BI、Tableau等。
2.数据挖掘针对数据的不同维度和结构，数据挖掘可以提供更深入的分析和推断。
产品团队可以通过使用机器学习算法，来识别用户群体和用户行为等特征，以便更好的解决用户需求和提高产品盈利。
此外，通过数据挖掘可以发掘用户行为的规律，比如用户最可能使用的功能和服务，以便在产品中做出针对性的调整和优化。
3.数据解读最后，团队需要进行合理的数据解读，从数据中得到正确结论，并根据结果来采取相应的措施。
数据分析团队需要具备良好的业务理解力，能够结合产品业务需求来进行数据分析，从而提出有针对性的建议和方案。
三、产品优化基于对数据的分析，产品团队需要采取相应的优化措施。
以下几个方面是可以进行产品优化的：1.产品功能优化通过数据分析，团队可以了解用户使用频率和偏好，可以根据数据提供更多用户所需要的服务和功能。
产品运营常用的数据分析方法
产品运营常用的数据分析方法数据分析是产品运营的重要工作之一，通过对用户行为数据的分析，可以帮助产品运营人员更好地理解用户需求，优化产品策略和用户体验。
下面将介绍一些产品运营常用的数据分析方法。
1.用户行为分析用户行为分析是通过对用户在产品中的行为数据进行分析，了解用户的偏好、习惯和行为路径，识别潜在的问题和瓶颈，并据此进行产品优化和改进。
常见的用户行为数据包括浏览量、点击量、转化率、停留时间、跳出率等指标。
通过对这些指标的分析，可以发现用户使用产品的痛点和需求，进而进行改进。
2.基于统计的数据分析基于统计的数据分析方法主要是通过对产品的关键指标进行统计分析，发现产品存在的问题和改进的潜力。
常见的统计分析方法包括平均值、中位数、最大值、最小值、标准差等。
通过对这些指标的分析，可以了解产品的整体情况和变化趋势。
3.渠道分析渠道分析是通过对不同渠道带来的用户数据进行分析，了解不同渠道的质量和效果，进而进行资源优化和投放策略的调整。
常见的渠道分析方法包括渠道流量、注册量、留存率、付费率、ROI等指标。
通过对这些指标的分析，可以评估每个渠道的效果，优化投放策略和资源分配。
4.A/B测试A/B测试是一种常用的数据分析方法，通过对不同版本或策略的对比分析，确定哪种版本或策略对用户更有效。
通过随机将用户分成不同组，对比不同组的数据指标，可以得出结论。
常见的A/B测试包括界面设计、功能模块、营销活动等。
5.用户画像分析用户画像是产品运营的重要工作之一，通过对用户数据进行综合分析，深入了解用户的需求、兴趣和行为模式。
常见的用户画像分析包括用户属性、兴趣偏好、消费行为、社交关系等。
通过对用户画像的分析，可以制定精准的用户营销策略和产品优化方案。
6.市场竞争分析市场竞争分析是通过对竞争对手的产品、市场份额、用户群体等进行分析，了解市场竞争环境和自身的优势和劣势。
常见的市场竞争分析方法包括市场调研、竞品分析、用户调查等。
设计和开发数字产品的技巧与方法论
设计和开发数字产品的技巧与方法论数字产品设计和开发已经成为了现代商业环境中的一个重要领域。
如今，数字化的产品和服务几乎无所不在，对于设计师和开发者来说，掌握一些基本的技巧和方法论是至关重要的。
在这篇文章中，我们会分享一些操作性强、可以让你在数字产品设计和开发中受益匪浅的技巧和方法论。
1. 了解你的用户在数字产品设计和开发中，客户和用户的需求至关重要。
为了让你的产品真正地实现某种价值，你需要在产品开发的初期了解用户的需求，并将这些需求设计到你的产品中。
一个成功的产品不仅可以满足用户的需求，同时还要迎合用户的兴趣、爱好和其他偏好。
2. 设计适配不同屏幕的产品今天，数字产品通常是为各种不同的设备和大小的屏幕设计的。
要让你的产品在各种不同的设备上都运转良好，你需要将其设计成适应不同分辨率、不同大小和不同韧性的屏幕。
同时，你还要在设计过程中考虑不同屏幕的可操作性和可读性。
3. 使用可重用的组件和设计样式在一个数字产品的设计中，有一些元素和组件是可以被重复使用的。
为了加快你的产品开发进度，你可以制定一些可重复使用的组件和设计样式来构建产品。
这些模块包括颜色、字体、按钮、标签、模块和下拉菜单等。
4. 策略性地使用动画动画可以让你的产品更加生动有趣，并且能够增加产品的整体效果。
设计师可以使用动画来强调产品的一些特性，比如交互请求、信息填写、按钮点击等。
但是，你需要注意的是：动画应该被保持在轻量级状态，并且不应该分散用户的注意力。
5. 互动性设计产品设计的目的之一便是为了通过用户的交互获得信息和数据。
设计师需要注重产品的互动性设计，提供简单易用的工具和界面来响应用户的指令和操作。
在这方面，设计的策略性和技巧性同样非常重要。
6. 使用共享素材库在设计和开发的过程中，有一些公共的素材可以被用作构建一个产品的基础。
这些素材包括各种样式、模板、图片、图标和字体等。
通过使用共享素材库，你能够更快、更简单地构建一个具有吸引力、好用的产品。
产品方法论
产品方法论
产品方法论是公司产品开发过程中非常重要的一部分，它可以指导产品开发团队如何高效地进行工作。
在产品方法论中，通常会包含产品需求分析、UI/UX设计、技术架构和测试方法等内容。
通过良好的产品方法论，可以帮助团队在产品开发过程中更加顺利地完成各项工作，确保产品的质量和用户体验。
产品需求分析是产品开发的第一步，它要求团队充分了解市场需求和用户需求，明确产品的功能和特性。
UI/UX设计则关注产品的界面和用户体验，需要团队深入了解用户行为和心理，设计出符合用户习惯和喜好的界面和交互方式。
技术架构是产品的基础，它要求团队合理规划产品的技术结构和系统架构，确保产品的稳定性和可扩展性。
测试方法是产品质量的保障，通过各种测试手段可以确保产品的功能和性能达到要求。
综上所述，产品方法论是产品开发过程中必不可少的一部分，它可以指导团队如何有条不紊地进行工作，确保产品的质量和用户体验。
通过不断地总结和优化方法论，可以帮助团队更好地适应市场变化，提高产品的竞争力。
产品经理常用的方法论
产品经理常用的方法论产品经理在工作中常常需要使用各种方法论来帮助其进行产品规划、设计、开发和优化。
以下是一些常用的方法论：1.市场调研和需求分析：在产品开发前，产品经理需要进行市场调研，了解竞争对手和目标用户，以及市场的需求和趋势。
通过调研和需求分析，产品经理可以了解到具体的用户需求和痛点，为产品设计提供参考。
2.用户画像和用户旅程：产品经理需要通过用户画像和用户旅程来全面了解和分析用户，理解他们的需求、偏好和行为习惯。
通过用户画像和用户旅程，产品经理可以更好地为用户设计出满足其需求的产品。
3.敏捷开发：敏捷开发是一种快速迭代的开发方法，通过将项目切割成多个小的任务和阶段，不断进行开发、测试和反馈，以最小的成本和时间来达到最佳产品效果。
产品经理可以通过敏捷开发的方式，更好地管理和规划产品的开发和优化过程。
4.用户体验设计：用户体验设计是关注用户的感受和使用体验，通过用户研究、信息架构、互动设计等方式来优化产品的界面和功能，以提高用户的满意度和使用效果。
产品经理可以通过用户体验设计来优化产品，提升用户的整体体验。
5.A/B测试：A/B测试是一种通过将用户随机分成A组和B组，让他们分别体验不同版本的产品或功能，以确定哪个版本更受用户欢迎和认可的方法。
产品经理可以通过A/B测试来验证和改进产品的各个方面，从而提升产品的质量和市场竞争力。
6.数据分析和用户反馈：产品经理需要通过数据分析来了解用户的行为和使用习惯，以及产品的使用情况和效果。
通过数据分析，产品经理可以发现用户的需求和问题，及时调整产品的策略和功能。
同时，产品经理还需要积极收集和分析用户的反馈和意见，在产品改进和优化过程中充分考虑用户的建议。
7.效果评估和迭代优化：产品经理需要不断评估产品的市场效果和用户反馈，根据评估结果调整产品的规划和优化方向。
通过持续的迭代和优化，产品经理可以不断提升产品的竞争力和用户体验。
8.整合营销推广：产品经理在产品上线后，需要进行整合营销推广，通过多个渠道和方式来推广产品，吸引更多的用户和客户。
数据三法解读
数据三法解读
嘿，朋友们！今天咱就来聊聊这超有意思的数据三法解读！
咱先说这第一法，就好比是你找宝藏的时候手里的那张地图。
比如说，你想搞清楚班级里同学们的兴趣爱好分布，那你就得通过各种方式收集数据啊，这就是你的宝藏地图！像问卷调查啦，和大家聊天了解啦，这就是在绘制你的地图，让你知道哪里可能有你想要的宝藏，也就是关键信息。
然后说说这第二法，就好像是个超级放大镜！你有了数据之后，得仔细去看呀，去分析。
就好比你有了一袋子糖果，你得仔细看看每种糖果有多少，啥颜色的最受欢迎。
举个例子，你收集了大家喜欢的电影类型数据，那你就得好好分析分析，是喜剧片最受欢迎，还是悬疑片更得人心呢？这就是拿放大镜在仔细瞧呢！
最后这第三法，简直就是你的秘密武器，是把数据变成行动的魔法！就像你知道了大家都喜欢吃巧克力味的冰淇淋，那你是不是就可以多进点巧克力味的呀！比如公司发现某个产品的销量突然下降了，通过分析数据发现是营销方式不对，那马上就可以改变策略去改进呀，这就是把数据转化成了实际行动。
数据三法，那可真是太重要啦！咱生活中到处都能用到。
你想想，要是不懂这三法，那不就像没头苍蝇到处乱撞嘛！咱都得好好学学，把数据变成我们的好帮手，让它为我们服务！怎么样，是不是觉得超级有意思呀！反正我是觉得这数据三法解读太有用啦！。
淘宝购物数据库课程设计
淘宝购物数据库课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据库的基本概念，掌握数据库在淘宝购物中的应用。
2. 学生能学会使用数据库管理系统，如MySQL，进行基本的数据存储、查询和管理操作。
3. 学生能掌握数据库设计的基本原则，结合淘宝购物场景，构建合理的数据库结构。
技能目标：1. 学生能运用数据库知识，设计并实现一个简单的淘宝购物数据库。
2. 学生能运用SQL语句进行数据的插入、查询、更新和删除等操作。
3. 学生能通过数据库管理软件，对淘宝购物数据库进行维护和管理。
情感态度价值观目标：1. 学生能认识到数据库在生活中的广泛应用，增强对信息技术的兴趣和认识。
2. 学生在团队合作中，培养沟通协调能力和解决问题的能力。
3. 学生能关注网络购物中的信息安全问题，提高信息安全意识。
课程性质：本课程为信息技术学科，结合淘宝购物场景，旨在让学生掌握数据库的基础知识和应用能力。
学生特点：六年级学生具备一定的计算机操作能力，对网络购物有一定的了解，但数据库知识较为陌生。
教学要求：教师应采用任务驱动的教学方法，注重实践操作，引导学生自主探究和合作学习，培养其信息技术素养。
在教学过程中，关注学生的学习进度，及时调整教学策略，确保课程目标的达成。
通过本课程的学习，使学生能够将所学知识应用于实际生活，提高其解决问题的能力。
二、教学内容1. 数据库基础知识- 数据库的概念与作用- 数据模型与关系模型- 关系数据库的组成与结构2. 数据库管理系统- 数据库管理系统的选择与安装（以MySQL为例）- SQL语言基础：数据定义、数据操纵、数据查询、数据控制- 数据库的基本操作：创建数据库、表、索引等3. 淘宝购物数据库设计- 用户表、商品表、订单表等基本表的设计- 表与表之间的关系：外键、参照完整性- 数据库设计原则与优化4. 数据库应用实例- 淘宝购物数据库的创建与维护- 淘宝购物数据的插入、查询、更新和删除操作- 数据库安全性、完整性、一致性保障措施5. 教学内容的安排与进度- 第一课时：数据库基础知识，关系数据库的组成与结构- 第二课时：数据库管理系统的安装与基本操作，SQL语言基础- 第三课时：淘宝购物数据库设计，表与表之间的关系- 第四课时：数据库应用实例，综合实践操作教学内容参考教材相关章节，结合课程目标和学生实际情况进行组织。
数据科学中的数据产品开发与发布
数据科学中的数据产品开发与发布数据科学，作为一门交叉学科，将数学、统计学、计算机科学等多个领域的知识与技术相结合，致力于从数据中发现有价值的信息和知识。
数据产品是数据科学的重要产物之一，通过对数据的整理、分析和建模，为用户提供实用的工具、服务和洞察力。
本文将探讨数据产品的开发与发布，包括相关的步骤、方法和注意事项。
一、数据产品开发的步骤数据产品的开发包括以下几个主要步骤：问题定义、数据获取与整理、数据分析与建模、产品设计与开发、测试与优化、发布与迭代。
1. 问题定义在开发数据产品之前，首先需要明确解决的问题或实现的目标。
这个步骤要求与用户和利益相关者进行深入的讨论和需求收集，明确他们的需求、痛点和期望。
2. 数据获取与整理数据是数据产品开发的基础，获取和整理数据是关键的一步。
合适的数据来源可以包括传统数据库、公开数据集、爬取的网络数据等。
整理数据包括数据清洗、数据集成、数据转换等过程，以保证数据质量和一致性。
3. 数据分析与建模基于整理好的数据，进行数据分析和建模是数据产品开发的核心环节。
数据分析可以通过统计分析、机器学习、深度学习等方法，发现数据中的规律、趋势和关联性。
数据建模则可以将分析结果转化为可操作的模型或算法，用于解决实际问题。
4. 产品设计与开发在进行数据产品的设计与开发时，需要根据用户需求和解决方案，确定产品的功能、交互方式和界面设计。
同时，选取适合的开发平台和技术工具，进行产品功能的实现和系统的构建。
5. 测试与优化测试和优化是确保数据产品质量和性能的重要环节。
通过测试，发现和解决系统中的潜在问题和错误，调整模型的参数和算法，提高产品的稳定性和准确性。
6. 发布与迭代在经过测试和优化后，数据产品可以进行发布。
发布时，要确保产品能够顺利上线，并与用户进行有效的交互。
随后，根据用户的反馈和市场需求，进行产品的迭代和升级，持续改进产品的功能和性能。
二、数据产品发布的注意事项在数据产品发布的过程中，需要注意以下几个方面，以确保产品的成功上线和良好的用户体验。
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目前看起来还是来自职位描述，至于什么叫数据产品，大约业界还没有定论。
姑且引用老读悟的定义：数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(甚至行动)的一种产品形式。
它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。
从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品。
狭义范畴的数据产品，比如大家熟知的淘宝数据魔方、百度指数、电商的CRM平台、各种公司内部的数据决策支持系统等都是数据产品。
搜索引擎、推荐引擎代表了当今数据挖掘领域最成功的商业案例，而魔方、指数、CRM等产品也是数据分析和决策的典型应用，因此老读悟的这个定义我还是相当认同的，或者更简单的说，凡是以数据价值驱动为核心的产品形式都是数据产品，说得更艺术一点， the art of turning data into product 。
方法论这里主要探讨一下，如何设计或者评价数据产品?也就是方法论的问题。
说到数据产品，不能不提一下数据分析和数据挖掘。
常碰到某牛人对着报表鄙视的说这叫数据分析，根本算不上数据挖掘，但是在我的理解里，数据分析其实也是数据挖掘，只是一种浅层次但是非常简洁有效的数据挖掘形式而已，因此后文不再使用数据分析这个词，而是围绕数据挖掘来思考数据产品的本质。
《Data Mining Techniques》这本书里对数据挖掘的定义是：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式和规则的业务流程。
“发现有意义的模式和规则”也就是我理解的价值驱动与业务目标，进一步的这些任务又可归纳为分类和预测、评估、关联规则、聚类、孤立点等，而为了解决上述任务所需要的方式方法则包括各种统计学模型、决策树、聚类算法、人工智能等等数学和计算机技术。
数据挖掘的方法论有很多种定义，有DMAIC模型，CRISP-DM模型，SEMMA模型等等，虽然细节不一，但是大体流程并无差异。
我个人比较喜欢简洁的DMAIC模型，一个是因为Kaushik的经典《Web Analytics2.0》里遵循的思想便是这个，更重要的是它引入了循环控制的理念，而不是简单的线性流程。
DMAIC模型包括：1. Define定义需求，即把业务问题转化为数据挖掘问题2. Measure 测量数据，即理解、收集并加工数据，做好准备3. Analyze 分析建模，即构建模型、评估模型的过程4. Improve 解决问题，即部署模型来解决目标问题5. Control反馈控制，即评估结果重新开始循环，不断改进DMAIC模型基于数据挖掘的方法论，回头来理清产品设计的方法论。
通常对于互联网产品设计，比较一致的观点是《用户体验要素》里面的五层模型，战略层→范围层→结构层→框架层→表现层。
我相信对于产品经理来说五层模型属于入门，但是对于不同类型的产品必然有不同的解读，比如SNS产品和电商产品的五层模型关注的问题肯定有差异，因此这里还是以淘宝魔方为例赘述一遍自己对于数据产品的五层模型理解。
1. 战略层，用户需求和产品目标，比如淘宝魔方的目标用户是品牌卖家，那么它到底帮助品牌卖家用户解决什么问题?对于DMAIC来说，相当于解决Define的问题，即数据要实现什么价值。
2. 范围层，功能规格和内容需要，比如淘宝魔方有哪些功能，这些功能有哪些指标，每个指标反应哪些问题?对于DMAIC来说，相当于解决Measure和Analyze的问题，即价值表现为哪些数据指标，这些指标的来龙去脉如何。
3. 结构层，交互设计和产品架构，比如淘宝魔方的各种指标怎么分类组织，不同维度的相互关系如何?4. 框架层，界面设计和导航设计，比如流失顾客指标是使用图还是用表格?使用什么类型的图?数据筛选器和图表怎么布局?5. 表现层，视觉设计，比如子行业趋势图使用什么颜色分类?宝贝列表是否显示图片?上述三层，对于DMAIC来说，相当于解决Improve的问题，即数据以什么样的形式来展现其价值。
具体的产品设计过程中不断运用上述模型进行思考迭代，最终才成型完整的产品。
对于DMAIC来说，这就是Control的内涵。
可以看到，数据挖掘和产品设计在方法论上是具有内在统一的，这就是我所理解的数据产品设计的方法论。
数据产品设计模型具体来说，任何一款数据产品需要先思考这个产品的目标用户是谁，帮它解决什么问题，给它带来什么价值，也就是确定产品的业务目标。
继续思考，为了实现业务目标，需要哪些数据指标?这些数据指标是怎么来的?这些指标如何反应解决问题的思路?当我们确定了数据指标后，从技术的角度讲就是数学建模的问题了，从产品的角度讲需要明确第三个环节，就是这些指标以怎么样的形式展示？如何更好的发挥它的价值?这就从抽象概念进化到具体的产品形式。
数据产品的设计过程也就是基于上述三点进行不断的循环迭代的过程。
1. 业务目标就数据产品来说，其主要价值应该是决策或者辅助决策，这就意味着数据产品往往和业务及运营密不可分。
因此评价数据产品设计的原点是产品能否满足业务运营的关键需求，不论是理解、预测还是决策。
不同业务的关键需求显然是不一样的，数据产品的目标用户和目标价值也必然存在差异，这就要求数据产品的设计去深入理解业务本身，游戏产品经理最好是一个资深玩家，同样，完美的数据产品经理即使不是一个业务专家，至少也是需要能够站在业务专家角度思考问题。
数据产品并不是千篇一律的图形报表，从业务目标出发我们可以很轻易的找到数据产品的灵魂。
搜索时代的网站是以广告为核心盈利模式的，因此无数站长才会为点击流竞折腰，如何分析提升流量是网站运营的关键需求，因此以google Analytics为代表的流量分析工具横空出世。
电商网站本质是商品交易，其运营依然沿袭了传统零售业的玩法，比如活动营销，关联销售，会员提升，那么如何促进交易这个核心需求是不变的，所以有了量子恒道面向销售和客户分析的店铺经，有了辅助高级別卖家进行战略分析的淘宝数据魔方。
博客及SNS类产品又是一番情景，其运营核心变成了内容产生量和粉丝数，简单的流量分析不得不改弦易辙。
游戏是强运营的产品，其核心是如何留住玩家如何提升道具购买，因此可以想象游戏类数据产品必然需要面向玩家的生命周期管理和道具交易。
当进入移动互联网时代，为了适应新的设计和交互变革，为了解决渠道推广难题，我们可爱的数据产品又将多屏多系统分析、渠道分析发挥得淋漓尽致。
而当智能硬件、可穿戴设备、物联网各种概念喧嚣时，如何从愈加广泛的数据中寻找产品的核心价值则成为了所有人共同的思考。
数据产品设计的业务目标决定了产品的方向，不能抓住业务问题的数据产品不是好的设计，而基本上可以想象当明确你要解决的业务问题越难时，产品目标用户的兴趣就越大，再接着才会觉得产品的价值越大。
2. 数据指标当数据产品的业务目标确定以后，我们似乎就要开始数据挖掘游戏了!这个游戏的核心是将业务问题转化为数学问题，这些问题往往分为两类，一类是为了反应业务情况，我需要哪些数据指标，比如流量还是交易量;第二类是为了解决业务问题我需要使用哪些数学模型或算法，这些模型或者算法的解需要哪些数据指标来表达，比如商品关联推荐。
当业务问题转化为数学问题以后，基本上就是数据分析员或者技术工程师们的舞台了，他们将一起来面对诸如选择合适数据、如何认识数据、创建模型集，构建模型，评估模型等等各种细节上的挑战。
数据产品设计的指标差异稍加留意上述数据指标的变化规律，不难印证，数据指标能否适配业务目标是数据产品走向成功的关键的一环。
3. 价值展现明确了数据产品的关键数据指标后，下一步便是如何展现数据的价值。
总体上数据的价值体现在两方面，一是反应问题，二是解决问题。
这也是分析类数据产品和决策类数据产品的核心区分，当然现实的产品往往处于这两者的过渡地带。
分析类产品的价值展现本质上来就是通过什么样的形式来表现数据，让使用者更加一目了然随心所欲的看到问题是什么。
通常这类产品的设计需要使用数据筛选器来帮助用户看到不同维度不同类别不同时间的数据组合，同时使用图表的方式使得数据指标更加直观。
设计时往往需要遵循图表自身的交互属性，比如曲线图反应趋势，饼状图反应比例，频率图反应分布，而为了获得更加丰富的效果则可能需要进一步采用高级别的数据可视化技术。
这些设计过程大部分属于产品设计的框架层和表现层，重在数据表现与用户的交互。
而目前大部分数据产品皆止步于此，比如各种流量分析产品、指数工具、运营分析产品、数据魔方等等。
决策类产品的价值展现本质上来就是能够帮助用户解决问题，提供决策方案。
比较典型的有推荐引擎，它能够直接展现关联商品提升销售额，而不需要目标用户亲自去分析商品类别、监控趋势、总结规律等。
再比如电信业根据用户信息分析拟定资费套餐，银行业根据用户数据进行风险控制，这些产品的展现价值的方式也都在于直接的决策，而不是间接的数据图表。
再拿车联网产品来说，分析类产品就是通过OBD接口拿到数据后会使用很绚丽的交互来展现各种数据指标，而决策类产品会通过一定算法提醒用户你的油质不高，哪个地方坏了需要及时保养。
再比如淘宝的江湖策，新增了无线店铺活动，通过精准数据直接为用户提供促销决策和通道，这显然是从单纯的分析产品向决策产品演进的典型案例。
毫无疑问，从用户需求的角度讲，决策类产品比分析类更理想更有吸引力，毕竟相当于省去了数据分析师和运营专家，可惜的是这样的产品往往有着现实的约束，即决策流程本身是否可以产品化。
对于卖场来说，数据产品永远不可能去替代售货员的吆喝，那么产品设计所能够做的也只能是尽量靠近决策罢了。
可以说，数据产品的价值如何展现，如何从分析到决策，从知道问题到解决问题，这是数据产品设计最具有挑战的一环，也是最值得思考最艰难的一环。
数据产品的未来数据产品设计遵循互联网产品设计的基本方法，同时兼具数据挖掘的方法论，从业务目标、数据指标、价值展现三个核心环节不断深入，循环迭代。
但是正如前文微博提到的，当前数据产品设计的尴尬在于大部分仅能帮助用户理解问题而很难深入决策层面。
一方面是由于当然是有数据产品团队缺少话语权造成的，但是更为主要的在于决策流程本身很难产品化。
另一方面，数据产品设计面向决策的变化，从产品架构来讲也意味着设计模式发生根本变化，从单纯的依赖数据模型到数据模型、决策模型、方法模型三位一体的转变。
面向决策的数据产品设计可以预见的是，在电子商务、互联网金融、虚拟运营商、可穿戴式设备这些决策本身可以产品化的领域，决策类数据产品将是舞台上的主角。
附：淘宝系解析下面运用数据产品设计的三段式方法论分析一下淘宝系列的四款数据产品：量子恒道、数据魔方、江湖策、生意参谋淘宝版。
一点浅薄之间，若是阿里的兄弟们看到了希望批评指正。
1. 发展史因为没有亲自接触淘宝的数据团队，只能从网上的一些资料大概整理了一下量子恒道、数据魔方、江湖策、生意参谋淘宝版四款产品的发展历史，可能会有不实之处忘谅解。