0 前言
前两天在小红书上刷到一个帖子，分享来自一位字节的产经，内容是她所认为的成为一名合格产经需要经历的步骤。
学习产品经理基础知识：包括产经工作流程、工作职责、工作内容、需要能力、产品方法论；
学习产经常用工具：包括原型图工具、流程图工具和思维导图工具；
学习产品方法论：包括竞品分析、用户画像、用户研究、需求分析、用户留存模型、增长模型；
学习数据分析和技术概念：包括excel、sql和python，数据分析的思路，如何在具体问题和业务中应用；
做一个产品项目，输出作品集：项目内容包括竞品分析报告、产品架构、原型图、需求文档；
提升产品思维和逻辑能力：不断拆解产品app，思考逻辑。拆解维度包括产品定位、目标用户、核心业务逻辑、产品功能架构、功能点分析、数据表现、迭代路线、关键运营点、用户反馈。
1 为什么使用数据报表
数据报表是产品管理中不可或缺的工具，它能帮助我们梳理业务数据，精细化管理，发现问题并预测发展趋势，从而提升运营效率。
2 为什么要治理数据报表
在处理大量数据时，可能会遇到后台处理超时、响应失真或前端渲染卡死等问题。数据查询效率受到数据表数量、字段数量和数据量的影响。无效数据的累积也可能干扰我们对产品状况的判断，影响决策的准确性。
3 如何简化数据报表
原则一：审视数据的必要性
在设计数据报表时，我们往往面临是否包含某项数据的抉择。为了避免报表中充斥着冗余数据，我们应当坚持仅纳入那些对业务有实质性贡献的数据。具体来说，数据的价值可以从以下三个维度进行评估：
业务总结价值：数据是否能够反映业务的整体发展和健康状况，如用户增长或交易流水。
运营指导价值：数据是否能够为运营决策提供明确的方向，例如轮播图的点击率或产品的转化率。
产品迭代参考价值：数据是否能够为产品的持续改进提供依据，如AB测试结果或用户行为追踪数据。
原则二：考量数据的时效性
在处理数据时，我们并不总是需要最即时的数据。例如，如果我们的目标是分析过去一周的用户增长趋势，那么可以采取以下优化措施：
排除当日数据：由于当日数据可能会因各种因素而波动，因此可以将其排除在统计之外。
利用历史数据稳定性：对于已经过去的数据，由于它们是固定的，可以预先进行统计并存储，从而减少每次查询时的计算量。
原则三：分层次展示数据
在面对大量数据时，一次性展示所有数据会导致报表难以阅读，同时也会增加系统的负担。因此，可以采用分层次展示数据的方法：
数据分割：通过分页或分步展示，避免一次性处理过多数据，提高报表的可读性。
选择性展示：允许用户根据需要选择性地查看数据，如只关注特定渠道或时间段的数据。
但也许你并不需要同时查看50个渠道的数据，你可能只是关注资源总量前5的渠道，或者只是想看一下刚开拓的几个新渠道的资源总量曲线，这种情况下，完全不用去统计所有渠道的数据，可以设计一个渠道的选择器，在选择了渠道之后，才去统计对应渠道的数据，对于没有选择的渠道，则无需统计，这样的设计也可以有效降低系统处理数据的压力。
原则四：合理安排数据的获取时间
对于数据的导出和下载，我们应当考虑系统的处理能力，避免因数据量过大而导致的性能问题：
时间范围限定：在导出数据时，询问用户所需的具体时间段，以减少处理的数据量。
异步处理：对于大批量数据的导出，可以采用服务器异步处理的方式，用户在操作后可以继续使用其他功能，待处理完成后再进行下载。