数据视觉——“看板”背后的科学

为什么是“看板”而不是“数据”？看板是数据的视觉化产物。今天，新数据的生成速度（Velocity）与体量（Volume）都很惊人，以波音公司的“鱼鹰”为例，该飞机每一次起飞或降落的数据都多达1TB，是美国国会图书馆数据存储量的1/10。如果不运用数据视觉，想从数据的规律与异常中发现飞机缺陷，将是不可能完成的任务。安卓排名

数据视觉大大缩短理解数据的时间

海量数据只有经过简化才能被人脑迅速理解。数据视觉即对数据的简化。它将我们消化数据所需要的记忆与计算，变成“分深浅、比大小、辨长短、看趋势”的过程。《哈佛商业评论》预测，“数据视觉”将成为大数据时代传达工作内容的唯一途径（2016.8）。APP推广经验分享

四个理由，移动PMs更需要看板化管理

对于移动PMs来说，利用看板进行管理就更为必要了。理由如下：

（1）、看板相当于一个通俗易懂的“快照”，可以帮助你管理几乎任何形式的移动产品。

（2）、通过看板，更容易跟别人沟通产品的状态和管理问题。而且，让高管一目了然地看懂你的数据也很重要。

（3）、看板能帮助你的整个团队统一对产品的认知、提高对产品的理解。

（4）、最后，看板可以通过ROI计算与建模来帮助证明你产品的价值。

五个要诀 让看板“功力倍增”

现在，您已经了解了看板对于移动产品管理的重要性了。那么如何设置最有效的看板呢？有五个要诀可以参考。友盟网站

（1）、使用“交通灯模型”来显示产品的指标状态。

“交通灯模型”（traffic light model）是最容易显示产品进展的“超级符号”——世界上大多数人都知道“红灯停、绿灯行，黄灯亮了等一等”的规则。对于产品来说，含义也是一样的：

· 绿色——达标

· 黄色——有风险，需要持续监控

· 红色——进度落后，需要立即关注

“红绿灯模型”可以让您对达标与否、问题环节一目了然

无论您如何设置产品／功能的指标，通过颜色的醒目设置，都可以让您立即了解产品目前所处状态。

（2）、以一致的频率更新

您的看板应当以一定的频率保持更新（日更、周更或sprint更），并且跟共同协作的部门看板保持频率一致，以便从相同时间周期的数据中，找到问题或规律。友盟统计 免费

在数据观中，可以按照所需频率，设置自动更新

（3）、对指标背后的含义作出解释

看板中的每个指标都应易于理解。如果指标过于复杂或专业，也应在标题、标签、或文字栏中进行解释。毕竟数据分析不是为了孤芳自赏，而是为了与团队成员、决策人基于数据共商大计。因此，让所有人都能顺利读懂您的数据、理解您要表达的想法非常重要。别把时间浪费在一遍遍的解释上，让看板自己说明一切问题。

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（4）、看板的数据应当随时可用

您的看板虽然担负着“快照”的角色，大部分时间是为了让别人“看”懂你的产品状态，但是，它也应当担负起随时响应团队需求、回答数据问题的责任。

因此，能够随时根据需求与看板中的数据进行交互非常重要。调整或添加某个指标、对数据进行多层下钻、对整体看板进行某个字段的过滤，以查阅单个因素的影响……看板不应当是僵化的，它应该能够随时回答你的数据问题；看板越灵活，在管理中的“威力”就越大。

通过交互式分析 让你的看板发挥更大力量

（5）、看板可以分成多个模块

想要看的指标太多，混在一起，可能会让人看得头昏脑胀。给看板合理分类非常重要。比如，对于一款移动产品来说，就可以从［用户活跃情况］、［产品质量］、［交易情况］、［重大产品崩溃］等模块来分类。

就像一本杂志的总编辑一定会好好考量栏目设置、一个用心的设计师也一定会好好地安排海报布局一样，作为看板的创造者，也应该思考如何以最好的方式来安排指标的位置，以便将数据的涵义最大化地传达出去。cydia商店

产品经理的八项基本功：产品宣讲、市场运营、市场调研、产品规划、项目管理、用户体验、产品设计、更新迭代。一个合格的产品经理，能力结构八面玲珑，懂数据是基本功。牢牢抓紧所有数据，按照自己的“管理原型”让数据在各个环节顺畅流通，方能做到成竹在胸。

l 用户管理看板

5个KPI，展示转化各阶段的新增用户

仪表盘与多线图，对核心日活与净变化趋势一目了然

转化漏斗，挖掘产品内部的增长优化点 app运营模式

热力地图、饼图、条图，分地域、型号、渠道了解用户分布

l 研发周期任务管理看板三个KPI，直观了解本研发周期的任务、难度以及完成情况

通过任务的难度与完成周期，监察工作拖沓

通过任务的难度与拆解程度，发现异常项目

更多图表细化到人，全力推动任务全速进行

l 产品质量管理看板3个KPI，了解近期BUG数与修复情况

根据BUG出现的时间与类型，安排修复优先级

通过过滤，找出停留天数过长的BUG，调查原因

更多查看维度，锁定产品问题，逐个击破

文：ASHLEY SEFFERMAN

编译：数据观

图表制作工具：数据观

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