Similar a muchas de mis otras respuestas … varía.
El requisito principal para casi cualquier empresa es SQL.
Muchas compañías otorgarán a los PM acceso de nivel SQL a los datos. Cuando las cosas se ponen difíciles, vas a SQL. Por lo general, no es razonable crear visualización o paneles de control para cada pregunta que se haga, por lo que no se puede ignorar la comprensión de cómo extraer información de una base de datos relacional.
Ahora … sobre la variación.
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El nivel de herramientas y soportes varía mucho según la empresa.
Las compañías web de última etapa a menudo tienen sistemas internos donde el registro se puede colocar en el producto, todo se alimenta en un almacén de datos (por ejemplo, Hadoop) y luego una capa de inteligencia empresarial puede extraer la información útil en una base de datos relacional.
Las empresas emergentes a menudo usan una solución lista para usar (MixPanel, Flurry, Parse, etc.). Algunos no ofrecen acceso a SQL o incluso le permiten exportar los datos. Es posible que necesite aprender su sistema y cómo construir paneles dentro de él.
Si está haciendo un análisis de datos pesados, entonces se necesitarán cosas como R & SPSS, pero esta es probablemente la minoría de lugares. Este nivel de complejidad generalmente recaerá en un analista de datos.
No olvides sobresalir. ¿Puedes armar proyecciones o crear una tabla dinámica? ¿Cuándo utiliza un gráfico de barras frente a un gráfico de líneas? La gente ha llamado a las comunicaciones como una habilidad y a menudo es la forma en que convierte los datos en una forma legible para otros.
Ahora tienes algunos datos … ¿qué haces con ellos? Depende de su producto
¿Trabajando en un producto de consumo? Los conceptos básicos, usuarios activos diarios, usuarios activos mensuales, duración de la sesión, acciones por sesión, retención de DX, etc. Sepa cuáles son importantes para su producto, cómo se mueve uno y contra qué objetivo.
¿Trabajando en un clasificador aprendido de máquina haciendo predicciones binarias? Luego, aprenda sobre intervalos de confianza, precisión y recuperación, y métricas similares.
¿Trabajando con ingresos? ARPU, LTV, tasas de deserción, embudos de conversión, etc. ¿De dónde proviene el dinero, qué números están correlacionados y cómo, etc.
Podría seguir por días …
Conclusión
He dejado caer un montón de conceptos básicos, pero todo está muy localizado y no hay tiempo suficiente para aprenderlo todo. Comience con los términos básicos y cómo se calculan, luego familiarícese con SQL y luego aprenda a usar Excel. Todo lo demás lo recogerás en las primeras semanas.