如何做好個人工作覆盤
短時間高速進步，達成設定的目標，就一定要學會個人工作覆盤的方法。
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成為成功產品經理(PM)的必備10大PM技能樹與9大線上課程推薦
產品經理（PM）扮演著至關重要的角色，負責產品從概念到市場推廣的整個過程。對於剛入門的菜鳥或想轉職成為產品經理的人，掌握必要的 PM技能並持續學習是成功的關鍵。以下介紹 PM 在職場所需的技能樹、三心法自學技能建議，以及幾門推薦的課程，幫助您在這個領域中順利起步。
PM 職場所需的技能樹及其對工作的幫助：
1. 市場研究與用戶分析
了解目標市場和用戶需求，做出更具針對性的產品決策，確保產品能夠滿足用戶需求並在市場中佔有一席之地。
2. 產品開發與管理
有效規劃和管理產品開發過程，確保產品按時交付且符合質量標準，提高團隊效率和產品成功率。
3. 跨部門協作與溝通
提高與設計、開發、營銷等團隊的協作效率，確保各部門目標一致，項目順利進行。
4. 數據分析與決策
通過數據驅動的方式做出更明智的決策，減少憑感覺決策的風險，提升產品成功的機率。
5. 創新與創意發想
激發創新思維，推出具有競爭力的創新產品，保持產品在市場中的競爭力。
6. 產品生命周期管理
有效管理產品從概念到退市的全過程，最大化產品價值，延長產品的市場壽命。
7. 用戶體驗設計
提升產品的用戶體驗，增加用戶滿意度和忠誠度，從而提高產品的市場表現。
8. 市場推廣與營銷
制定和實施有效的市場推廣和營銷策略，提升產品的市場知名度和銷售量。
9. 敏捷開發與項目管理
掌握敏捷開發方法，提高項目管理效率，快速適應市場變化。
10. 領導力與團隊管理
提升領導能力，帶領團隊高效工作，實現共同目標。
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PM 自學技能建議三心法
1. 保持好奇心
持續學習新知識，了解市場動向和用戶需求，探索創新方法，保持對行業的敏銳度。
2. 注重實踐
在工作中積極應用所學知識，參與實際項目，從實踐中獲得經驗和教訓，不斷提升自己的能力。
3. 建立人脈
與行業內的專業人士交流，參加相關的活動和研討會，擴展人脈圈，獲取寶貴的建議和資源。
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推薦課程
以下是幾門適合剛入門或想轉職成產品經理的人士的課程，涵蓋了產品管理的各個方面，幫助您全面提升技能：
1. 產品經理入門
技能樹分支：市場研究與用戶分析
簡介：深入探討市場分析和用戶研究的技巧，幫助 PM 更好地了解目標市場。
2. 專案管理學程｜幫你如期、如質、如預算高品質交付
技能樹分支：產品開發與管理
簡介：這門課程專注於產品開發的基本原理和流程，適合剛入門的產品經理。
3. 產品思維－像產品經理一樣思考
技能樹分支：產品生命周期管理
簡介：這門課程強調產品路線圖的規劃與實施，適合希望提升戰略規劃能力的 PM。
4. 產品經理必備的技術基礎
技能樹分支：跨部門協作與溝通
簡介：學習如何進行有效的跨部門溝通與協作，提升團隊合作效率。
5. 給產品經理的產品指標實戰課
技能樹分支：數據分析與決策
簡介：專注於產品數據分析與決策支持，讓 PM 更具數據驅動的思維方式。
6. 數據化營運｜讓公司全員都在做增長
技能樹分支：創新與創意發想
簡介：探討創新管理與創意發想的方法，激發產品設計靈感。
7. 產品策略與行銷
技能樹分支：產品生命周期管理
簡介：學習產品生命周期管理，從概念、開發、到退市的全過程。
8. 產品增長 - 成為成長駭客的第一堂課
技能樹分支：用戶體驗設計
簡介：這門課程涵蓋了用戶體驗設計的基本原理與實踐，提升 PM 的 UX 設計能力。
9. OTPR 敏捷工作法
技能樹分支：敏捷開發與項目管理
簡介：這門課程強調敏捷開發與 Scrum 框架，適合希望掌握敏捷方法的 PM。
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探索性數據分析(EDA)是什麼？幫助產品經理深入分析，一篇文章看懂
探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹：
1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南：
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。
- 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
- 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。
通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。
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