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4 ， 总结经验以便自用
按照我们对百度指数目标定位的揣测 ， 当前版本的百度指数该有的基本都有了 ， 只是在一些细节上有些许迷思 。 比如搜索指数、资讯指数、媒体指数3者之间的关系 ， 比如人群画像中对所属城市分布的执迷 ， 比如需求图谱模块展示结果的难以解释 ， 但这些都还算瑕不掩瑜 。 古牧君真正觉得需要好好讨论的 ， 是作为数据产品 ， 内部各个功能模块之间的逻辑关系：

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古牧君一直认为 ， 数据产品与数据工具最大的区别 ， 就是功能模块能否串联成一个完整的故事线 ， 这条故事线就是“业务数据化—>数据业务化”的缩影 。 先由数据产品经理将业务分析逻辑抽象整理成数据、策略和交互 ， 再将数据、策略和交互整合上升至产品功能 ， 让使用者能够完整清晰的感知到该领域的分析方法 ， 而不是一个个功能模块的罗列堆砌
在这点上 ， 百度指数也存在一些问题 。 产品最为人知的3个功能模块：趋势研究、需求图谱、人群画像 ， 从排列顺序、模块名称等多个角度看 ， 都还停留在简单的总-分结构叙事上 。 就好比介绍中国现状 ， 先来一句地大物博人口众多 ， 然后分别从地理、人口、资源等角度割裂开分别论述 ， 仿佛几个因素之间就从来没有联动和影响？从这个角度 ， 我比较推崇《枪炮钢铁病菌》的叙事框架 ， 力求综合各个因素给出一个较为统一的模型解释 ， 而非零散单点的拆解叙事
按照最开始咱们揣测百度指数的定位 ， 它完全可以尝试将3个功能模块串联整合起来 ， 以回答一个完整的问题：作为品牌广告主 ， 我想给新品投放广告 ， 到底该给哪些人群、在什么时机、讲何种故事？更具象的说 ， 它完全可以尝试下 ， 只需要你输入一个品牌名称 ， 就自动化全套的给你一个品牌广告的创意方案 。 而这就是从数据工具、到数据产品 ， 从分析、到决策的飞跃

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不过这些YY都算是后话了 ， 把这种功能放在toC的大众版百度指数上 ， 未免有点儿“大炮打蚊子” 。 所以总体来说 ， 百度指数仍然不失为一款可供观摩学习的优秀数据产品～
总结：以上内容就是关于百度指数查询工具.指数蛙和免费的大数据分析平台的全部内容 ， 是由小编认真整理编辑的 ， 如果对您有帮助请收藏转发...感谢支持！

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