数据实验与产品决策实战营
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适用人群
主要针对对A/B Test和数据驱动的产品决策感兴趣的学员。
通过本课程的学习,学员能够掌握提取数据、分析数据的能力,并对产品研发、更新、迭代中常见的决策思路、实验设计、分析与改良有深入的认识和实践,
项目简介
“我们50%的时间在做A/B Test,而另外50%则是在设计A/B Test.”数据实验是Google产品经理的日常工作,同样也是互联网公司产品经理、产品分析师等不可或缺的素质,也是选拔人才中的考察重点。大量互联网产品决策都由海量的数据实验支撑与引领,完整的实验流程设计、全方位多角度的分析是数据时代产品经理工作的基石。
课题开展流程
(1)开题准备
本项目内容主要包括数据实验入门和基本编程语言的熟悉,产品决策常用思维模型、指标定义、常见分析模型等,A/B Test的实验设计和数据分析,以及介绍常用产品分析的工具。
(2)项目实施
项目总时长为四周,第一周介绍产品分析框架和学习SQL、Python;第二周重点讲解产品Metrics的设计和通过SQL进行engagement分析;第三周让学员着手设计A/B test来辅助网页设计,并使用Python进行统计分析和决策;第四周进行产品建模分析(funnel, retention, cohort)并熟悉常用软件(mixpanel, Google Analytics)。
(3)结题成果
项目结题时,学生能产品决策有全面的理解,能够深入理解其核心理论知识,且动手设计、分析数据实验数据;对于工作申请会有相关背景的大幅度提升。最后会有导师提供的项目结业证书以及推荐信。
项目大纲
  • 专题内容
  • 项目考察
  • 授课时长
  • 学习时间
  • Introduction to product analytics & A/B Test
  • Q&A
  • 1 hour
  • 2 hour
  • Getting familiar with SQL and Python for data science
  • Quiz and Coding Assignment
  • 3 hours
  • 8 hours
  • Case Study I - Measure product engagement with SQL
  • Metrics Design + Engagement Analysis
  • 3 hours
  • 6 hours
  • Case Study II - Run an A/B test for web design
  • Experiment Design + Statistical Analysis
  • 3 hours
  • 6 hours
  • Case Study III - Analytical models in Python & product analytical tools
  • Funnel / Retention Modeling + Popular Tools
  • 2 hours
  • 6 hours