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数据赋能晋升图

数据赋能对比图

1 传统产品
1.1 产品设计风格看审美收集靠人力功能靠猜测
1.2产品优化分析不深入展现不直观预测拍脑袋
1.3决策支撑观点随意编拍板靠领导决策凭经验
2 数据产品
2.1 产品设计风格看数据收集自动化功能看反馈
2.2 产品优化分析全方位展现可视化预测靠模型
2.3 决策支撑观点算法出拍板靠数据决策有支撑

对比案例
数据产品，利用过往产品数据的预测新产品或者新功能的好评率
1. 传统产品
对于新产品或者新功能还是凭着几个产品经理关着门讨论，凭着感觉在制作发布，对于新产品或者新功能的受欢迎程度心里没底，只能抱着试一试的态度投入公司大量资源和精力，失败的话就会造成较大损失。
2. 数据产品
运用Python数据清洗的常用功能对产品的用户数据进行分析，挖掘出用户常用的好功能，并以此为基础预测新产品或者新功能的受欢迎程度。深入分析影响产品体验的关键因素，以此为基础，可以帮助我们为产品功能研发提供数据支撑。

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