產品經理必懂的計算機網路常識

1. 互聯網產品經理在技術方面需要學習哪些內容

從產品經理成長的路徑來說，要學習的知識很多，分如下幾個部分。
1、工具篇
做個產品經理得會畫原型吧，應該要懂得怎麼把想法與需求轉化成技術、開發懂的語言。
那麼產品常用的工具得熟練，包括：Axure RP、Visio、Xmind、PPT、Word、藍湖、jira，這些都是必須要熟練的。
2、溝通篇
一個項目開發的過程中，產品經理需要和運營、前端開發、後端開發、測試、市場等多個部門多位同學溝通，怎麼推動項目按時間節點完成呢？
這就需要溝通的藝術，產品經理需要懂得怎麼跟人打交道，內部外部的，包括用戶。
比如產品研究過程中很重要的一部分就是用戶研究，用戶訪談調研，怎麼提問，怎麼讓用戶把使用產品過程中的問題胡脊表達出來，這些都是需要溝通藝術的。
3、進階篇
這部分此含是最難的
理解人群的需求，針對性制定合理產品策略。
理解行業的情況，理解公司在產業中所處的位置和競爭形態，團隊就這么多人，功能要那麼多，先做什麼後做什麼，做了之後可能帶來的反應是什麼。
同理心，數據分析的能森做笑力都是必須的。

2. 產品經理的技術修行筆記——數據結構篇

懂技術是產品經理的加分項，這是毋庸置疑的。為了經營好這一個加分項，產品經理要為自己的技術能力定製一個修行計劃。很多同學在產品入門的時核譽猜候都會考慮到一個問題——產品經理需要懂技術嗎？這個問題也許沒有準確的答案，但是一個懂技術的產品經理確實有很明顯的優勢。

一方面產品經理在日常工作中，接觸到最多的一類人，就是程序員，懂技術能減少與技術同學的溝通成本；另一方面，許多成功的產品經理都是技術出身，因為可以從更全面的維度去規劃產品的未來。

本文將與大家分享數據類型相關的基礎知識，希望可以共同學習，共同進步。

一、基礎名詞理解

數據：對客觀事物的符號表示，在計算機科學中指所有能輸入到計算機中，並被計算機程序處理的符號的總稱。

數據項：是組成數據對象的不可分割的最小單位。

數據元素：是數據的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體進行處理。數據元素可以由數據項組成。

數據對象：性質相同的數據元素的集合，是一個數據的一個子集。

為了更清晰地對以上幾個名詞進行理解，舉一個簡單的例子：

以學生為例，這里引進幾個名詞，某班級，學生張三，學生張三的學號與姓名。在這個例子中，學生張三就是一個數據元素，它由張三的學號與姓名組成。那麼學號、姓名就是數據項，張三和某班級的其他學生性質相同，並且共同組成了這個某班級。那麼某班級就是學生數據元素的集合，即一個數據對象，可以表示為：班級={學生1，學生2，學生3........}。

了解了基本的數據概念，再來看看數據結構與數據類型：

數據結構：相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。

存儲結構：數據結構在計算機中的表示（映射），即數據的物理結構。

數據類型：一個值的集合和定義在這個值集上的一組操作的總稱。

抽象數據類型：ADT，一個數學模型以及定義在該模型上的一組操作。

還是以學生為例，再引進一個新的名詞——學生名單表。

學生名單表就屬於數據結構的一種——表結構。學生信息中可能存在年齡，以數字來進行描述，那麼年齡就可能是整型這種數據類型的一個欄位。

總結來說，數據結構定義了一組按照某些關系結合在一起的數組元素，數據類型不僅定義了一組帶結構的數據元素，而且還在其上定義了一組操作。

以下為基本的數據類型整理：

二、基礎數據結構類型整理

1.  線性表

定義：線性表是最常用且是最簡單的一種數據結構。形如：a1、a2、a3…an，這樣含有有限的數據序列，我們就稱之為線性表。

相關概念：

線性鏈表：用一組任意的存儲單元存儲線性表的數據元素。

數據域：存儲數據元素的域。

指針域：存儲直接後繼存儲位置的域。

舉例理解：一年12個月，就可表示為線性表的形式，因為每個月只有一個直接前驅和一個直接後繼。線性表的順序結構表示的時候，它的最大的缺點就是在插入和刪除的時候，需要移動大量的元素。

2.  棧和隊列

定義：

棧是指限定僅在表尾進行插入或者刪除操作的線性表，表尾端稱為棧頂，表頭端稱為棧底。

隊列是指只允許在一端進入插入，另一端進行刪除的線性表，插入端稱虛猜為隊尾，刪除端稱為隊頭。

區別表現為：棧為「後進先出」，隊列為「先進先出」。

舉例理解：棧和隊列都是我們在進行產品邏輯設計時經常使用到，比如：我們進行一個有層級順序的頁面設計時，設定順序為：頁面1->頁面2->頁面3，當用戶在頁面3 時，點擊返回，必須先返回頁面2，才能繼續返回到頁面1，這就是棧的設計設計思維。

3. 串

定義：串是零個或多個字元組成的有限序列。一般記S=『a1a2....an 』其中，S是串名，單引號括起的字元序列是串值；ai（1〈=i〈=n）可以是字母，數字或其它字元。

相關概念：

串的長度：串中所包含的字元個數為該串的長度。

空串：長度為零的串稱為空串，它不包含任何字元。

舉例理解：串多用於欄位的聯結或者分解。舉例來說：常見的綜藝名稱」綜藝名+更新時間「，就是通過將綜藝名欄位與綜藝更新時間欄位這改型兩個串進行聯結，最終展現給用戶一個合並形成的綜藝名稱。

4 . 樹

定義：樹形結構是非線性的數據結構，它是由n（n>=1）個有限節點組成一個具有層次關系的集合。

相關概念：

度：結點擁有的子樹的數量稱為樹的度。

二叉樹：每個結點至多有2個子樹且子樹有左右之分，次序不能顛倒，這樣的樹稱為二叉樹。

舉例理解：比較常見的微信公眾號的頂部菜單和視頻網站的分類導航，就採用了樹的設計思維。

三、總結

對於非技術型產品經理而言，不需要深入了解每個數據結構的函數、方法，但是了解並理解數據結構的基本概念與特點，不但可以在產品邏輯、業務流程設計時，借鑒數據結構相關的設計思維，而且可以減少和技術同學溝通的成本，更好地相互理解。

3. [計算機]互聯網產品經理需要什麼技能

無論處於以上哪一種情況，對目前國內多數互聯網公司而言，對互聯網產品經理綜合素質要求比較高，基本屬於復合型人才，那麼互聯網產品經理究竟需要什麼技能？ NO.1 溝通能力 優秀互聯網產品經理的最共同特徵就是在工作中具有優秀的口頭及書面溝通技巧。在許多公司，產品經理扮演著溝通樞紐的角色，跨部門、跨團隊的溝通非常多，這就要求產品經理具有在不同角色間的有效溝通能力，具體說，就是與不同的個性類型溝通的能力，在與不同角色溝通的時候講不同的「語言」，對於有效溝通來說，重要的是你使用目標聽眾的「語言」。 NO.2 統籌協調能力 鑒於在工作中，互聯網產品經理需要跟市場、銷售、產品、技術等等多團隊協作，爭取各方資源進行配合，統籌管理能力是PM 整合各方資源，順利展開工作必不可少的技能。 NO.3 無授權領導能力 在大多數互聯網公司，產品經理被期望在各個領域扮演「領導角色」，包括領導項目團隊，產品策劃和路線圖，跨部門溝通等。然而產品經理在行政方面不一定有所有部門的直屬 管理權力，在這種情況下如何領導別人？答案是使用聯合影響，談判，關系網和其他類似技巧。 NO.4 動手能力 在互聯網公司，雖然產品經理不再充當具體的技術實現角色了，但是至少應該可以良好的和技術人員溝通，表達自己的想法、目的，評估他們的工作量，基本技術能力是要有的，編程要懂，美工要懂，SEO 更要懂，並且能在關鍵時刻親自操刀。 NO.5 學習能力 互聯網市場變化很快，新技術總是拔地而起，「差異化產品」產生速率越來越快，這就需要產品經理必須擅長做自己不擅長的事，具備快速學習的能力。 NO.6 商業敏感度 產品經理需要對基本的商業原則有很好的理解，了解如何辨認市場機會，競爭分化的重要性，創造成功產品的策略，定價，促進，合作，分析，聲明等，對商業策略的領域有很好的詮釋，並且穗掘敗需要在產品散毀中體現出來。 NO.7 細節關注 互聯網產品經理對猜顫細節的關注不僅限於產品性能方面，在競爭力分析，項目計劃以及幾乎每個主要負責的活動都要有所體現。這種細節體現在PM 所作的報告中、計劃中、任務策劃書中。內容上，要盡可能的表述到實施細節，表現上，盡可能的體現UI 設計細節，試想，一個連報告都無法讓人愉快閱讀的產品經理，如何能做出有優秀用戶體驗的產品？

4. 當產品經理需要懂代碼嗎

當產品經理需要懂代碼嗎？

只能回答，產品經理還是需要懂得一定的代碼知識的，但是不用懂怎麼寫代碼。

下面來舉個栗子來說一下，哈哈?

假如你要做一個網站，你需要懂得需要哪些開發人員。最基礎也需要前端、後端技術。前端語言包括：html、伍碧塵css、js、ajax、、react、jquery等。後端語言包括：php、python、java等。

這樣具體要實現某個功能，你就可以評估具體找哪位開發人員做起來會更快。遇到線上的問題了也能第一時間找到可以解腔禪決的人。

假如你想做一個APP，那麼至少需要移動端：安卓開發、iOS開發。後台開發：php、python或java。如果是APP內嵌入H5頁面，那麼你還需要前端開發人員。

假如涉及演算法，如廣告分發策略、信息推薦策略、搜索展現策略等，這時候就需要演算法工程師，數據分析師了。他們會幫助你慧廳更好的制定產品策略。

假如產品的流量非常大，處理的並發請求數很高，你還需要特別關注運維工作，這時候就要多找運維人員溝通了，他們一般用的語言是python或java或php。像微博一旦遭遇熱點伺服器宕機了，出來解決問題加班的大多是運維。

產品經理不需要知道怎麼寫代碼，但是要知道實現某個功能具體用了哪些技術，哪些人可以做的更好。這樣做需求排期的時候也不至於被開發忽悠了。明明1天的工作量告訴你說3天。

另外要懂得一定的代碼邏輯，可以幫助你更好的做產品工作。如你會寫網頁的話，就知道前端同學需要怎麼樣的設計圖，在設計評審的時候，可以給出更好的意見。如果你會一定的演算法邏輯的話，就可以在產品需求文檔裡面給出大量的公式，幫助演算法同學更好的把演算法策略制定好。

最後，一個提示：工欲善其事必先利其器，技術是器，思維是道。做產品需要懂的知識面很寬廣，但也不要舍本求末，一味地鑽研技術，產品更應該關注的是怎麼更好的制定整體策略，讓產品產生更大的商業價值。

產品的變現就是產品經理能力的表現，產品的數據就可以說服一切，這是其他崗位所不能有的。所以讓自己的產品飛起來，才是最重要的，這時候誰管你懂不懂代碼呢？

5. 計算機網路技術主要學什麼

計算機網路技術主要學這些：

1、計算機網路專業的學習當然首先會學習《計算機基礎知識》，讓你學會用電腦，然後的課程就有，《綜合布線技術》《通信設備安裝與防護》這個是通信設備的正確安裝是網路工程的基礎。

2、還有《網路基礎》《OSI參考模型》《TCP/IP》《乙太網技術》這個就是區域網，《廣域網技術》《交換機及基本配置》《路由器及基本配置》《網路架構》《大型網路組網方案》《橋物防火牆技術》等，包括後面還要對linux系統進行學習。

3、從軟體來說:大一的時候學習C語言，java，然後學數據游豎庫，學HTML，然後學習jsp，javaWEB開發，一直學到了struct2，對於軟體這一塊，都是一路學下來的。網路原理就是對那七大層的學習/從物理層到應用層，學網路互連技術，就是對交換機和路由器的配置。

學習計算機技術，可以選擇達內。達內依託達內集團國內領先的課程體系（TTS6.0），雄厚的師資力量，廣闊的就業平台，迄今為止已與國內上萬家IT企業進行人才輸送合作。2019年，獲評艾媒金榜(iiMedia Ranking)發布的《2019中國教育培訓行業上市公司網路口碑榜》TOP40。 >>試聽計算機網路技術神消大課程

6. 產品經理要懂哪些數據分析相關知識

數據分析的方法
第一步：數據准備：（70%時間）
• 獲取數據（爬蟲，數據倉庫）
• 驗證數據
• 數據清理（缺失值、孤立點、垃圾信息、規范化、重復記錄、特殊值、合並數據集）
• 使用python進行文件讀取csv或者txt便於操作數據文件（I/O和文件串的處理，逗號分隔）
• 抽樣（大數據時。關鍵是隨機老告）
• 存儲和歸檔
第二步：數據觀察（發現規律和隱藏的關聯）
• 單一變數：點圖、抖動圖；直方圖、核密度估計；累計分布函數
• 兩個變數：散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜
• 多個變數：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖
第三步：數據建模
• 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
• 縮放參數模型（縮放維度優化問題）
• 建立概率模型（二項、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對比）
第四步：數據挖掘
• 選擇合適的機器學習演算法（蒙特卡洛模擬，相似度計算，主成分分析）
• 大數據考慮用Map/Rece
• 得出結論，繪制最後圖表
循環到第二步到第四步，進行數據分析，根據圖表得出結論完穗仔成文章。
業務分析版
「無尺度網路模型」的作者艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西認為——人類93%的行為是可以預測的。數據作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發掘。但是首先你得明確自己的業務需求，數據才可能為你所用。
1. 數據為王，業務是核心
• 了解整個產業鏈的結構
• 制定好業務的發展規劃
• 衡量的核心指標有哪些
有了數據必須和業務結合才有效果。首先你需要摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2. 思考指標現狀，發現多維規律
• 熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀
• 對比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
• 拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
• 爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
發現規律不一定需要很高深的編程方法，或者復雜的統計公式，更重要的是培養一種感覺和意識。不能用你的感覺去揣測用戶的感覺，因為每個人的教育背景、生活環境都不一樣。很多數據元素之間的關系沒有明顯的顯示，需要使用直覺與觀察（數據可視化技術來呈現）。
3. 規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻侍族明上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
P.S.數學建模能力對培養數感有一定的幫助

數據分析推薦書單
《Head First Data Analysis》：深入淺出數據分析
電子工業出版社的經典書目系列，從數據分析基本步驟開始、實驗方法、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關資料庫、數據整理技巧一一講到。圖比較多，適合入門。
《Head First Statistics》：深入淺出統計學
推薦理由同上，適合入門者的經典教材。
《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》：R語言實戰
R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，用於統計計算和統計制圖。這本書從實用的統計研究角度逐例分析R在數據處理、模型構建、以及圖形操作上的由淺入深的結合，堪稱經典。
《數據之魅-基於開源工具的數據分析》：數據之魅
作者是華盛頓大學理論物理學博士。這本書是數據分析的經典之一，包含大量的R語言模擬過程及結果展示，例舉了很多數據分析實例和代碼。
《數據挖掘-市場營銷、銷售與客戶關系管理領域應用》：數據挖掘技術
作者是Data Miners的創辦人，有二十多年的營銷和客戶關系管理結合數據挖掘的經驗。詳細介紹了作為一個數據挖掘團隊需要的知識體系，包括資料庫、SAS使用、統計學、機器學習、數據可視化、如何訪問用戶收集需求、如何寫論文與溝通等等。有條件的建議看英文原版。
先把這些花時間啃啃，數據分析的理論部分就基本入門了，根據實際情況還需要結合你的業務需求來進行系統的學習。

7. 產品經理必懂的前端技術

前端技術是指用來開發和實現客戶端產品的技術

Android、iOS、Windows Phone

Html、Css、JavaScript

Windows、MacOS、Linux

1、移動開發工程師（Android、iOS）

2、web前端開發工程師（H5）

3、桌面客戶端開發工程師（Windows、Mac）

布局原理應用與產品設計：

1、產品設計時考慮每一個控制項的邊界屬性（文本的最長展示範圍，不同野穗屏幕尺寸的適配）

2、內容型控制項需指明內容對齊方式（文本展示框內容的對齊方式，圖片拉伸方式）

UI控制項三要素：

1、大小

2、位置

布局：線性布局、相對布局

3、外觀（內容）

所有的顯示問題，最終都歸結為適配問題，適配問題為移動開帆脊鏈發的一大難題之一，產品經理需要了解適配原理，通過適配方案反向推出能降低適配難度的原型設計。

1、界面布局適配（相對布局）

2、應用素材適配

（1）Android：點9圖

（2）iOS：@2x、@3x

3、功能適配

Html頁面是 骨架 ，CSS是給Html頁面裝飾的 衣服 ，同一個Html頁面根據不同的CSS可實現不同的展示效果

Web頁面可實現對PC瀏覽器和手機瀏覽器的 適配 ，一套網頁可在不同的設備上呈現不同的展示效果

修改網頁內容不需要重新發布客戶端產品，只需要網頁重新更新，可進行 熱更新

Html：超文本標記語言

以 標簽 的形式表示網頁組成元素，通過瀏覽器解析還原成視覺頁面

CSS：層疊樣式表

定義統一 樣式風格 ，給Html頁面元素進行展示樣式渲染

Html5應用： 通過網頁 web技術 實現的客戶端產品，具備 輕量化、易維護 的特點

Native應用：態孫 通過各移動平台技術實現的客戶端產品，具備 體驗好、功能豐富 的特點

混合應用： 結合Html5和Native應用混合實現，在Native中嵌套H5頁面代替部分功能，具備 動態擴展，高靈活性 的特點

1、設計產品原型時，結合產品思維與實現思維

2、組件化設計思路，從開發角度思考問題，設計可復用產品模塊

3、明確技術邊界，基於現有技術設計產品原型

8. 產品經理需要懂的技術有哪些

產品經理是不是必須懂技術？不是的！產品經理需不需要懂技術？懂技術大大滴加分！那麼產品經理需要了解哪燃培些技術要點？以下幾點我覺得還是非常必要的:
1. 數據收集，提取和分析能力
為什麼？
1. 你需要了解你的用戶正在做什麼才能做出好的產品決策。
2. 如果您不了解您的數據收集方式就不能確定其完整性。
需要學什麼？
SQL.這是一項必須會的技能，盡管有很多不懂SQL的產品經理也做的非常好，但是他們最終還是會向懂SQL的人要數據。
如何學習？
SQL是所有資料庫查詢的語言，SQL由於本身結構化的特點，非常容易入手。針對不同的資料庫，如hivesql、mysql、sqlserver、oracle等，SQL語法會有所不同，但是總體上大同小異，只是細棗段尺微處的差別。
如果你是資料庫小白，可以先補一下資料庫知識，可以找一本《資料庫原理》看看，大概5個小時；
如果你有資料庫基礎的，只需要找些sql查詢的習題來做一下，就會很快的得到提高；
第三方分析工具
(網路統計， Google Analytics,overview，talkingdata，友盟 等等。)
數據分析能力是每個產品經理必備的能力，在《產品解析與實戰》課程裡面也有
2. EXCEL 表格
為什麼？
您可以從SQL和Analytics Dashboards中獲得很多信息，但是一個良好的數據透視表甚至一些VBA可以使數據更加靈活，直觀且易於解釋。
學什麼？
數據透視表
數據透視表很容易學習，它能幫助處理復雜的數據集。它們實質上是抽出一張動態可過濾的表格或圖
VBA
VBA是Excel的編碼語言。它可以讓你構建「宏」來自動化Excel中的任何內容。提取在線數據，自動匹配數據等。幫助你「不要重復你自己」。
如何學習它： 查看Microsoft支持網站的特定功能。
3 . A/B 測試
為什麼？
產品直覺良好，但實際上和用戶一起的測試想法至關重要。為產品的非技術迭代獲取買入或安裝實驗基礎架構。
學什麼？
什麼是A/B測試、多變數測試和重定向測試？
什麼是統計的意義（基礎）?
如何跟蹤A/B測凳高試效果
4. 交互原型
為什麼？
開發時間非常寶貴，無法在迭代完全未驗證的產品上浪費太多時間。
學什麼？
Axure
Mockplus
5. 學習 *有關* 代碼
為什麼？
1. 即使你不能對談話的結果發表任何意見，但是你需要知道工程師在說些什麼
2. 產品經理是用戶聲音，懂得一些技術可能會幫助你獲得一定用戶。
學什麼？
HTML, Javascript
如何學習？
了解貴公司使用的語言，框架和體系結構以及原因。