假设现在有一条视频数据， 这条视频数据就包含了标题、图文、账号、播放量、评论等数据， 这么多数据就可以根据场景来进行分类 。 如果场景是分析爆款， 则可以从标题、图文、评论等数据着手， 如果场景是分析up主， 则可以从账号数据着手 。 产品定位就很好理解了， 原则上来说数据的价值应该是服务产品定位的 。 产品经理的工作就是需要基于对数据的理解， 努力实现需求和产品定位两者的匹配 。
有了产品规划之后， 下一步就可以去构想产品形态了 。 当然产品形态也需要结合用户、客户的使用场景 。 数据产品与其他产品差异性在于， 数据产品通常是基于大量数据分析聚类后呈现的结果 。 而这一过程就涉及到数据波动、数据异常、数据敏感等诸多场景， 针对这些场景对数据产品形态就有了更多的需求 。 数据产品形态大致可分为三类， 分别是平台系统、推送服务、专项服务 。
平台系统解决的使用场景是“日常分析”， 即用户需要了解业务的明细， 并且需要针对异常进行下钻分析 。 通过构建平台/系统的产品形式无疑是最好的选择 。 这类数据系统通常包含三个大的模块， 一个是首屏的数据看板， 将最重要的、总结性的数据呈现在看板里， 用户基于看板了解概况；第二个是若干产品模块， 按照解决用户使用场景痛点的思路去构建；第三个是数据明细， 满足用户了解详情、自助分析的需求 。
根据用户的使用场景， 确定了相对应的产品形态后， 接下来就要具体思考产品设计了 。 产品设计规范原则上来说是通用的 。 就数据产品特点而言， 数据产品模块和功能较多， 在顶层设计前需要先搭建好系统框架， 再往框架里填充内容；在填充内容过程中需要遵循共同的产品结构， 让客户/用户感知到产品的整体性 。
首先讲下系统框架， 任何产品设计都要从需求出发， 系统框架也不例外 。 系统框架的工作是把收集到的各种零散的需求结合产品规划进行整合， 从而提炼出大的模块， 来作为产品发展的指南针 。 在梳理框架的时候， 需要处理好模块独立性和关联性 。
所谓独立性， 即各模块之间的功能和作用应该是相互独立的 。 独立性通常需要结合业务场景来考虑， 在产品上表现即是多个菜单栏提供的功能及其要解决的痛点应该是相互独立的， 不要出现交叉 。
所谓关联性， 即各模块之间部分功能是具有相关性的， 体现产品的全链路能力 。 这种相关性在产品层面有两类表现， 一类是简单的功能跳转， 比如从A模块跳转到B模块， 实现A和B在某些功能上的关联 。 一类是复杂的功能复用， 比如C模块需要用到A和B模块的部分功能， 实现C模块的多维度综合分析 。
在独立性和关联性的原则下搭建好产品的框架后， 接下来就要进行各模块具体功能填充了 。 既然是一个系统性的产品， 那么同类模块产品设计应该具有一致性 。 具体来讲， 就是产品的结构（各功能的排列组合）应该是相同的 。 这就类似于写作文一样， 需要考虑以什么样的结构去呈现文章 。
数据产品常用的结构是总分， 即在头部呈现用户最感兴趣的内容， 然后在进行下钻分析 。 每一个模块的头部大概就是首屏的位置， 通常需要把结论性的信息展示出来， 呈现的信息需要尽量简洁明了， 必要的信息附上链接跳转， 方便用户针对感兴趣的或者有疑问的结论进行详细分析 。 每一个模块的躯干部分就是支撑头部结论的详细数据， 在产品展示上面， 先借助可视化图表提炼关键信息， 然后再展示相关结论的详情数据 。
最后是产品设计的具体规范了， 数据产品设计规范的核心目的还是在于保持产品的一致性 。 尽量把产品、交互的每一个细节做好， 自然就会赢得用户的口碑 。 大多数数据产品都是基于大数据作业的， 系统上几乎是满屏的数值， 所以首先要讲下数值的规范 。

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