理解数据思维的核心价值
何为数据思维？这似乎是一个经常被提及，但又深藏不露的议题。
在许多人的印象中，数据思维似乎与SQL和Python等技术紧密相连。深入探讨后我们会发现，数据思维并非仅限于这些技术层面。对于数据分析师而言，掌握SQL和Python等技术确实为其工作增添了助力，但对于产品经理而言，数据思维更多的是一种基于数据分析进行有效决策的智慧和能力。
那么，具体何为数据思维呢？它如何得以体现？大致可从以下三点着手。
便是问题的识别。这意味着，我们需要透过数据的细微变化来察觉出背后隐藏的业务问题。举个例子，如果小红书上的用户纷纷反馈他们最近看到的视频中，老视频数量变多，而新鲜的内容较少。这样的用户反馈背后可能预示着平台在视频内容供给上的某种问题。
则是因果探究。既然问题已被察觉，接下来的任务就是深入挖掘这些问题的根本原因。比如对于上述的短视频数量减少问题，我们应考虑的是从用户视频内容的创作、发布到平台推荐的整个链路是否存在问题。还需要观察最前端的分发侧的曝光量是否有下降趋势，以此推断是否是分发侧出了问题。
经深入分析，我们可能会发现视频内容量减少的真正原因在于发布流程过于复杂且体验不佳。这时，为了解决这一问题并优化用户体验，我们可以着手优化现有的发布链路，如进行必要的缩短和优化。
如何判断我们所采取的优化措施是否有效呢？答案是需要设定明确的评价指标。比如，我们可以引入“发布率”这一指标来衡量优化效果，并通过AB测试的方式验证方案的实际效果。
为了帮助大家更全面地理解数据思维的重要性及其实践方法，我们特别整理了一些与数据思维相关的面试真题。有需要的朋友们可以在相应平台上自行获取。