数据分析思维：产品经理的成长笔记 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄伟豪 著

图书标签:

• 数据分析
• 产品经理
• 思维导图
• 商业分析
• 数据驱动
• 用户分析
• 增长
• 方法论
• 职场技能
• 实战经验

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111579960

版次：1

商品编码：12207643

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

产品特色

编辑推荐

品味数据分析的有趣案例，培养多维度分析数据问题的能力，探寻数据背后的规律与价值

内容简介

随着互联网的发展，“大数据”被置于越来越重要的位置，但很多企业对于这个概念的理解都聚焦在怎样获得更多的数据、更强的算法和更快的系统，而对于在“大数据时代”中应如何去提升员工运用数据的能力，如何培养员工用多维的视角审视数据、辩证地分析数据之能力，却少有文献提及。本书从如何建立正确的价值观开始，展示了培养多维度分析数据问题，以及养成数据分析习惯的方法；并从产品的设计、优化与数据分析的关系等角度，介绍了在数据分析道路上可能会遇到的各种陷阱，以及应对这些陷阱的方法。除此之外，本书还从其他的维度介绍了“跨界”对于数据分析的重要性，介绍了生活中的一些数据分析案例，以及在这个变革时代，个体和组织所应做好的一些准备工作。
本书涉及的内容范围较广，有些内容看似与数据分析“毫不相关”，但正是这些不相关的跨领域知识，让你可以在数据分析领域做出更多有价值的案例。

作者简介

黄伟豪
华南理工大学软件工程硕士，目前任职于中国建设银行广州电子银行研发中心，负责数据分析与电子银行产品的研发工作。曾参与中国建设银行“新一代”核心系统的企业级数据应用项目。受益于该项目，他通过企业数据做出了很多有趣的案例，也利用数据为企业创造了可量化的价值。他在公众号“萌大叔的数据哲学”里不断分享自己在数据分析、产品设计、生活与工作方面的思考，并将数据分析、心理学、哲学、阅读、电影、互联网、金融与营销的内容有机地串联在一起，形成了一套独特的知识体系。

精彩书评

何毅勇　 中国建设银行广州电子银行研发中心主任
人类社会发展的历史可以看作是一个“积累数据、分析数据、探究客观世界运行规律”的过程。今天，随着信息技术的迅猛发展，数据变大、世界变小、生活变得更多彩。赶紧拿出你心中的放大镜、显微镜，和萌大叔一起捣鼓一下这些有趣的数据吧……

常　　征　 中国建设银行数据管理部副总经理　
没有复杂枯燥的算法和模型，作者从更广泛的视角，以自己的切身感悟看数据，让我们体验到数据的妙用和趣味。

邓华锋　 建行亚洲电子银行部主管　
伟豪是我的同事，多年来，是数据把我们的工作联系在一起，我也得以见证一个普通的银行职员如何在兴趣的驱使下，一步步成为数据分析专家。本书中，伟豪分享了他在探索数据和应用数据之路上的一些经验、心得和独门技巧，向我们诠释了“行胜于言”。

张晓敏　 中国建设银行网络金融部副处长
我有幸曾和作者一同在工作里探寻数据带来的意外之喜，那些或大或小的发现既代表着业务机会，也能把平凡的工作时光变得“萌”起来。拥有数据思维的能力，你便拥有了第三只眼睛，能够从全新的角度观察、思考眼前的事物，“识得庐山真面目”。

郑承满　 厦门银行　CIO
数据是资产的观点已是大家的共识，如何利用好资产大家还有不少疑虑。作者结合自己的实战，从多角度介绍利用数据分析解决问题的思路，对大家有很大的借鉴意义，值得分享给有志于或正从事大数据应用的朋友们。

目录

目　　录

前言

第1章　开启数据分析之路 1

1.1　我的数据分析之路，从一个善良的动机开始 2

1.1.1　数据分析的过程 3

1.1.2　数据分析案例背后的方法论 4

1.2　理解大脑并善用它 5

1.2.1　分享大脑的一些知识 6

1.2.2　9条用脑定律 6

1.3　番茄工作法 9

1.3.1　番茄工作法的原理与演化 9

1.3.2　番茄工作法的操作 10

1.4　保持正念 12

1.4.1　正念，从洗碗说起 13

1.4.2　正念就是吃橘子 14

1.4.3　正念的哲学故事 14

1.5　阅读 17

1.5.1　认识阅读障碍 18

1.5.2　阅读的层次、方法和技巧 18

1.5.3　阅读工具的分析 21

1.5.4　阅读的选择 22

1.5.5　阅读习惯是可以养成的 23

1.6　学习 23

1.6.1　学习之道 25

1.6.2　学习的注意事项 27

1.7　演讲 29

1.7.1　为什么害怕演讲 29

1.7.2　演讲的技巧 30

1.8　写作 32

1.8.1　坚持才有提升 32

1.8.2　写作感悟 33

1.9　幸福方法论 34

1.9.1　关于幸福的定义 35

1.9.2　一项关于幸福的研究 36

1.9.3　幸福是一种能力 36

1.9.4　我的幸福观 37

1.10　把压力当朋友 38

1.10.1　生物学角度看压力 38

1.10.2　正确看待压力的好处 39

1.11　热情与平静 40

1.11.1　热情：PASSION 41

1.11.2　平静：PEACE 42

1.12　人生方程式 42

第2章　数据分析习惯的养成 45

2.1　习惯 46

2.2　工作整理术 49

2.2.1　6个工作原理 49

2.2.2　6个工作整理术 51

2.3　量化自我与自我分析 53

2.4　游戏方法论 56

2.4.1　游戏对大脑的7种激励方式 57

2.4.2　通过游戏总结工作方法论 59

2.5　用数据分析引导营销行为 59

2.6　发现数据中蕴含的地理信息 61

2.7　用数据解决客户的痛点 63

2.8　怎样当个称职的教练 66

2.8.1　教练的两项主要工作 67

2.8.2　用GROW模型生成有效问题 67

2.9　教徒弟的“守、破、离”之道 69

2.9.1　守、破、离 70

2.9.2　我教的第一个徒弟 70

2.9.3　我教的第二个徒弟 71

2.9.4　教徒弟的心得 72

2.10　在企业里分享知识的好处 73

第3章　产品与数据分析 75

3.1　数据分析与产品设计 76

3.1.1　产品的发展历程 77

3.1.2　是否需要克制产品创新 77

3.1.3　数据分析能否在产品的设计中发挥作用 78

3.2　产品的功能很多，用的人有多少 79

3.3　设计心理学 82

3.3.1　一个成功的设计需要经历五六次的尝试吗？ 82

3.3.2　设计最重要的原则 83

3.3.3　数据，在设计者与用户间建立一座桥梁 84

3.4　数据实验 84

3.4.1　为什么企业需要数据实验 84

3.4.2　企业运营需要数据实验 86

3.5　心理学、数据分析与产品营销的结合 87

3.5.1　案例：对手机银行新签约客户的引导 87

3.5.2　案例：优惠活动的告知方式 89

3.6　产品与数据创新 90

3.6.1　案例：信用卡与手机银行结合提升两种产品的客户黏性 91

3.6.2　案例：使用手机银行的个人贷款客户，逾期比例低 92

3.7　提出好问题 94

3.8　招募产品的体验客户 95

3.9　预售产品的体验与数据分析 96

3.9.1　预售过程的数据分析 98

3.9.2　OODA循环迭代 101

第4章　数据的那些“坑” 102

4.1　一次引发“失控”的数据分析 103

4.2　幸存者偏差 107

4.3　理性的无知 109

4.4　“数据造假” 110

4.4.1　孙膑的“假数据” 111

4.4.2　诸葛亮的“灶数”坑人 112

4.5　猫和老鼠的数据攻防战 113

4.6　数据分析中的陷阱与破解之道 115

4.6.1　数据图的陷阱 115

4.6.2　“标准化”的陷阱 116

4.6.3　破解陷阱之道 116

4.7　当数据分析遇上数据安全和隐私 117

4.8　从简单到复杂 118

4.9　被忽视的数据分析人才体系建设 120

4.9.1　企业应用数据的三个“坑” 120

4.9.2　业界的数据分析人才架构设置 120

4.9.3　除了KPI，更需要KWI与“集智平台” 121

4.10　数据分析的正确打开方式 124

4.10.1　思考数据分析的初衷与后续行动 124

4.10.2　多维度思考，寻找“沉默样本”，不被数据欺骗 125

4.10.3　比任何人都重视数据安全和用户的隐私 125

4.10.4　站在听众的角度思考你的数据分析结果 126

4.10.5　重视数据分析人才的培养 126

第5章　跨界，从另一个维度看问题 127

5.1　跨界这件事 128

5.2　我“不务正业”的故事 130

5.2.1　学习和实践Flash的心得 131

5.2.2　Flash的没落 132

5.2.3　学习的技能还在 133

5.3　星座到底靠不靠谱 134

5.3.1　第一次关于星座的分析 135

5.3.2　我对星座的数据分析 136

5.3.3　我对星座的假设 139

5.4　一个司令员的“数据分析” 140

5.5　当数据遇上情感 142

5.5.1　什么是数据做不了的 142

5.5.2　我对数据的理解与情感 144

5.6　《点球成金》中的数据感悟 144

5.6.1　电影的场景一：关于选择 146

5.6.2　电影的场景二：关于变革 146

5.6.3　电影的场景三：关于时机 146

5.6.4　电影的故事背景 147

5.6.5　电影给我的启示 147

5.7　正确预测的副作用 148

5.7.1　《少数派报告》 149

5.7.2　《星球大战》 149

5.7.3　“测罪系统”与阿纳金“预测”给我的启发 150

第6章　工作与生活离不开数据分析 151

6.1　用数据分析的方法减肥 152

6.1.1　关注数据 152

6.1.2　改变膳食 154

6.1.3　坚持运动 155

6.2　运营自己的公众号 156

6.3　一个谐音数字的分析可以用来营销 162

6.4　选择的陷阱 165

6.5　出生人口的数据分析 167

6.6　基于数据分析探索大学生的金融需求 170

6.6.1　大学生的社交需求 172

6.6.2　大学生的网购需求 173

6.6.3　大学生的理财需求 173

6.6.4　大学生的出行需求 174

6.7　中国最著名的数据泄密案 176

第7章　改变一直在发生 179

7.1　从IT到DT时代 180

7.1.1　思维方式的阻碍 181

7.1.2　体制与架构的阻碍 181

7.1.3　互联网的倒逼 182

7.2　创新的窘境 183

7.2.1　《创新者的窘境》研究的两个问题 183

7.2.2　三个重要的概念 183

7.2.3　管理变革 184

7.3　人工智能的昨天、今天与明天 187

7.4　从笛卡儿到“异类智慧” 192

7.4.1　笛卡儿方法论的四条规则 192

7.4.2　笛卡儿方法论的演化 193

7.4.3　变化的客观存在 193

7.4.4　如何与“异类智慧”共处 194

7.5　未来的教育 195

7.5.1　当前教育体系的由来 195

7.5.2　标准化教育模式的弊端 196

7.5.3　按年龄将学生分年级的弊端 197

7.5.4　瑞士奶酪式学习 197

7.5.5　精熟教学法 198

7.5.6　学徒制重放光彩 198

7.5.7　通过大数据来评估学生 199

7.6　让想法流动的智慧组织 200

7.6.1　泰勒制的主要内容 200

7.6.2　沟通增加促进生产率 201

7.6.3　互动模式与创意产出 202

7.7　面对变革的银行与员工 204

7.8　银行需要自己的直播平台和网红 206

7.8.1　人们深层次的心理需求到底是什么 208

7.8.2　银行做直播，培育企业内网红的好处 209

结语 211

参考文献 213

前言/序言

前　　言

为什么要写这本书

激发我写作想法的是前中国建设银行总行厦门开发中心（下文简称：厦开）开发三处的郑承满处长（下文简称：满处），时间是在2014年12月底。当时我在厦开负责一个新项目。某一天，满处推荐我看一下车品觉老师的《决战大数据》，并建议我把自己以前所做的一些数据分析案例写出来，分享给他人。说句心里话，之前我一直很讨厌写文章，甚至连书也很少看。但人生就是这样，总是有一些不经意的事情改变自己。在满处的点拨之下，我回顾了一下过往的工作，从而也萌生了写这本书的想法。

写作是一件奇怪的事情，虽然平时你可能会有很多的想法，但真到撰写的时候却又感到有点无从下手。我刚开始写作的时候真的觉得很痛苦，后来分析其中的原因，还是脑子里存储的内容太少。即使以前做过一些还算不错的数据分析、精准营销的案例，但都没有及时记录下来，靠回想来整理，很多细节都不记得了，我花了一年时间也只写了很少内容。

转折发生在2016年的4月，那时我常为中国建设银行各个分行做培训，培训结束后总有人来找我拷贝PPT，之后我就开始思考：是否有方法将培训内容以比较方便的形式传递给别人？于是在2016年5月9日，我开了自己的公众号。初衷就是把PPT放在公众号里，发给那些听过课且有兴趣重温PPT内容的学员。

　　公众号名：萌大叔的数据哲学

但这个初衷在后来却有了改变，在我尝试性地发了一些文章到公众号后，心里又产生了更多的念头，比如，这件事能持续下去吗？我能不能每天发一篇文章？在好奇心和责任心的驱动下，最终我一直将这件事情持续做到现在。

现在，我惊奇地发现，写东西越来越有心得，越来越顺手了。文字的输出让我变成一个敏感的人，会时刻关注身边发生的一切，并把自己的所感所悟都写出来，分享给别人。而且这种输出能力的成长对我自己的主要工作——数据分析，也是有帮助的。写作对于数据分析可以说是个磨刀不误砍柴工的事情。

在写作的过程中，我深刻地体会到一点：能力是可以通过刻意的练习获得的，无论是写作也好，数据分析也好，都是如此。有些技能的修炼甚至不用一万小时，只要方法对头，一年内就可以看到收获。以自己运营公众号为例，我在8个多月的时间里就写了150篇文章，合计27万字。这不仅让自己的表达能力有所提升，也让我的数据分析技能更为精进了。此次能以出版的形式把自己积累的经验分享出去，也算是实现了自己的一个小目标。

在写作过程中我还有另一个体验：一种技能的修炼需要获得及时反馈，只有获得及时反馈才能不断精进。正如美国佛罗里达州立大学心理学教授安德斯·艾利克森（Anders Ericsson）博士所定义的刻意练习三F原则：Focus（专注）、Feedback（反馈）与Fix it（纠正）一样，从菜鸟到高手是有章可循的。艾利克森提出，修炼一项新技能最好的方法就是找一个教练/师傅。虽然我并不知道找谁当教练/师傅合适，但在刻意练习写作和数据分析的过程中我还是得到了一位师傅的帮助，这个师傅就是数据。无论是数据分析、写作，还是减肥，数据对我而言就是一个教练/师傅，一个可以及时给我反馈的对象。

技能的修炼固然需要及时反馈，但修炼成果的获得却需要有一种能承受延时反馈的心态。我相信很多人都有这样的想法，做任何事情都希望马上看到好的结果。这种心态有另一个代名词，就是浮躁。关于浮躁的案例就不赘述了，相关新闻比比皆是。但对于我自己而言，从开始做数据分析工作起，我就深刻地感悟到，做任何事情都需要积累，很多时候做一件事是无法马上看到成果的。我在写作这一自我修炼的过程中也有过这样一段经历，那段时间自己写的公众号文章阅读量非常少，关注的人数也呈现负增长的态势，自己也感觉写作水平没怎么提高。后来看了一本《快速阅读》的书才知道这个过程叫作“平台期”。本书会有一章专门讲这个问题，但解决这个问题的法门无他，只能是和耐心交朋友。

通过刻意练习，写作这项技能慢慢变成我自己身体内的一个习惯回路。这种习惯回路是具有排他性的，像看电视、看电影、刷手机等习惯都慢慢地被写作取代了。被取代后就出现了一天里如果不写点东西就会有一种失落感的情况。同时，写作训练也倒逼着自己去充电，这种充电就是阅读。阅读、写作再加上演讲，这三种技能简直是完美的组合。它们彼此之间互相促进，不断地推动我成长。当我发现自己每天都在进步的时候，那种兴奋的感觉是无法形容的。

本书最核心的一个词是变化，无论是外部环境，还是我自己，其实都处于一个变化的过程中。正如一句话所说：唯一不变的是变化本身。在变化当中，无论是组织还是个人，都需要以一种更开放的心态去迎接变化。也只有不断地改变自己，才能让自己或组织适应这种趋势，从中获得自己想要的东西。

读者对象

本书面向所有有志于从事数据分析工作的读者，但本书没有复杂的代码、算法和数据模型，书中所述案例浅显易懂，相关的方法是作者亲身实践过可行的，因此本书也适用于对数据分析完全没有概念的初学者。

如何阅读此书

本书涉猎面较广。除了数据分析相关的案例之外，本书还涉及心理学、哲学、企业创新和管理、产品设计与优化等内容。这些内容相互之间都是有联系的，它们组成了相对完整的知识体系，也是作者做数据分析工作的基础。本书的第1章介绍了作者为何会踏上数据分析的道路，以及作者在生活、学习和工作实践中形成的特有的“数据”价值观。第2章讲解在工作和学习中，如何养成良好习惯的方法。第3章针对产品设计与数据分析如何结合进行了介绍。第4章重点介绍在数据分析中会遇到的种种“陷阱”以及如何多维度思考以避免陷入这些“陷阱”。第5章用一些与数据相关的小故事来说明跨界看问题的重要性。第6章讲的是工作和生活中的数据分析案例。第7章是作者对当下一些流行趋势的看法。

勘误与支持

由于作者的水平有限，编写的时间也很仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。在本书中，很多时候作者是以个人的视角对问题进行分析和判断的，这些观点带有作者自己的价值判断。作者最大的愿望就是读者看完这本书后能够有所思考。同时，书中所阐述的观点仅代表作者本人，不代表作者所供职单位的意见。

致谢

我想对所有帮助我完成这本书的人，表达我最诚挚的谢意，没有他们的帮助，就不会有这本书的面世。首先是我的妻子，她在我写作的过程中，承担了辅导两个子女的重任。还要感谢我的父母，正是他们的帮助，让我能将更多的注意力放在写作上。

感谢我工作的单位：中国建设银行广州电子银行研发中心。正是中心领导为我创造了宽松的工作环境，我才能将天马行空的想法付诸实践。

感谢建设银行“新一代”企业级数据应用项目，正是这个项目中的数据实验室和即席查询系统，才让我做出了本书中有趣的数据分析案例。

三人行必有我师，我还要感谢华章的编辑杨绣国。正是她高标准的要求，才让本书得以更好地展现。

十分感谢为本书画插画的华南理工大学设计学院的王琪斐老师，本书在她的努力下，变得更加生动活泼。

感谢老领导严国华，我永远不会忘记他给我的实践机会和关于营销方法的指导。

感谢邓华锋领导，正是他的帮助让我得以在更广阔的领域施展自己的技能。

感谢黄浩领导让我的职业生涯发生了变化。

感谢郑承满领导，正是他的点拨，才有了这本书。

感谢蔡红领导，是她让我在系统建设中发挥了更多的作用，积累了更多的经验。

还有很多很多应该感谢的人，碍于篇幅，无法一一列出，真诚地感谢你们！

《数据洞察：构建你的产品增长引擎》 在这信息爆炸的时代，每一位产品经理都肩负着将用户需求转化为市场爆款的使命。然而，市场的变化、用户行为的复杂性，以及技术迭代的加速，都对产品经理提出了前所未有的挑战。我们常常感到，即便拥有再好的创意和想法，也难以在激烈的竞争中脱颖而出，实现产品的持续增长。究其根本，往往在于我们是否真正掌握了理解用户、洞察市场、驱动增长的关键能力。 《数据洞察：构建你的产品增长引擎》这本书，正是为帮助每一位渴望突破瓶颈、实现自我跃升的产品经理量身打造的。它并非仅仅罗列冰冷的技术指标或晦涩的统计模型，而是将数据分析的思维方式，以一种全新的、贴近产品实践的视角进行深度剖析。本书的核心在于，如何将海量的数据转化为切实可行的产品洞察，并最终落地为能够驱动产品持续增长的策略与行动。 第一部分：数据思维的基石——理解数据背后的“为什么” 在这一部分，我们首先会颠覆你对“数据”的传统认知。数据并非只是数字的堆砌，而是用户行为的轨迹、市场趋势的缩影、以及产品生命力的脉搏。我们将深入探讨： 数据是如何产生的？ 从用户注册、浏览、点击、购买到流失，每一个操作背后都蕴含着丰富的数据信息。我们将一起梳理产品生命周期中的关键数据节点，让你对数据的来源有全面的认识。 不同类型的数据代表什么？ 了解用户画像数据、行为数据、交易数据、运营数据、市场数据等，以及它们之间的相互关联。例如，用户画像数据可以帮助我们理解“谁”是我们的目标用户，而行为数据则能揭示“他们”在产品中做了什么。 数据分析的本质是什么？ 它不是为了计算而计算，而是为了发现问题、验证假设、优化决策。我们将强调“提出正确的问题”比“找到正确的数据”更重要。这本书会引导你如何从产品目标出发，反推出需要关注的关键数据指标。 如何建立数据驱动的决策流程？ 从数据收集、清洗、分析、解读到最终的策略制定，我们将勾勒出一个完整、闭环的数据决策流程。你会明白，数据分析不是一次性的工作，而是贯穿产品生命周期的持续性过程。 常见的认知偏差与数据陷阱。 在数据分析过程中，我们很容易陷入各种认知偏差，例如幸存者偏差、相关性不等于因果关系等。本书会详细讲解这些陷阱，并提供规避方法，确保你的数据洞察是客观、可靠的。 第二部分：产品增长的罗盘——数据驱动的策略构建 理解了数据思维的基石，我们便进入了如何利用数据驱动产品增长的核心阶段。这一部分将聚焦于如何将数据洞察转化为具体的增长策略，并提供一套可落地的分析框架： 用户生命周期价值（LTV）与用户获取成本（CAC）的深度剖析。 理解LTV和CAC是构建健康增长模型的基础。我们将深入讲解如何计算、分析并优化这两个核心指标，确保你的增长是可持续的、健康的。 用户分群与精细化运营。 并非所有用户都具有相同的价值和需求。本书将教你如何利用数据对用户进行有效分群，例如按活跃度、付费能力、行为特征等，并针对不同用户群体制定差异化的运营策略，提高转化率和用户留存。 核心产品指标的设定与监控。 什么是关键的北极星指标？如何选择适合你产品的核心指标？我们将详细讲解用户活跃度、留存率、转化率、复购率等关键指标的定义、计算方法以及在不同产品阶段的侧重点。 AARRR模型与漏斗分析的实战应用。 从获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、推荐（Referral）、变现（Revenue）五个环节，深入讲解如何利用漏斗分析来发现用户流失的关键节点，并针对性地进行优化。 用户行为路径分析与体验优化。 通过分析用户在产品中的点击流、页面跳转、功能使用等行为路径，我们可以精准定位用户体验的痛点，并提出改进方案。本书将提供多种行为路径分析的工具和方法。 A/B测试与实验设计。 如何科学地验证一个新功能、一个营销活动是否有效？A/B测试是必备的工具。我们将详细讲解A/B测试的设计原则、执行流程以及结果解读，让你能够做出更明智的产品决策。 数据可视化与报告呈现。 再有价值的数据洞察，如果不能有效地传递给团队，也是徒劳。本书将强调数据可视化的重要性，教授如何选择合适的图表类型，以及如何撰写清晰、有说服力的数据报告，让你的数据洞察能够被广泛理解和采纳。 第三部分：产品经理的成长之路——数据赋能的实战案例与心法 理论最终需要落地，实践出真知。在第三部分，我们将通过大量真实的、来自不同行业的成功与失败案例，来印证前面所讲的理论和方法。同时，我们还将提炼产品经理在数据分析过程中的“心法”： 跨部门协作与数据文化的建立。 数据分析并非产品经理一个人的事情，它需要与市场、运营、技术、设计等团队紧密协作。本书将探讨如何打破数据壁垒，建立全员参与的数据文化。 从数据中发现“增长黑客”的机会。 什么是增长黑客？它与传统的数据分析有何区别？我们将通过案例分析，展示如何运用创新的、低成本的方式，利用数据实现产品的爆炸式增长。 产品数据分析的常见误区与应对策略。 除了前面提到的认知偏差，在实际工作中还会遇到各种各样的问题，例如数据质量不高、工具使用不当、分析方法陈旧等。本书将逐一剖析这些问题，并提供切实可行的解决方案。 数据分析在产品生命周期不同阶段的应用。 从产品初创期的用户验证、产品成长期的规模化扩张，到产品成熟期的精细化运营和创新探索，不同阶段的数据分析重点和方法都会有所不同。本书将为你提供不同阶段的分析指南。 持续学习与迭代：拥抱变化的数据世界。 数据科学和技术在不断发展，用户行为也在不断演变。本书将强调持续学习和保持敏锐洞察力的重要性，帮助你在这个动态变化的环境中，不断提升自己的数据分析能力。 产品经理如何从“执行者”蜕变为“战略者”？ 数据洞察不仅能够优化现有产品，更能引领产品方向，甚至创造全新的市场机会。本书将引导产品经理思考如何通过数据分析，从一个执行者成长为具有战略视野的领导者。 《数据洞察：构建你的产品增长引擎》不仅仅是一本关于数据分析的书，它更是一本关于“如何用数据说话”、“如何基于数据做出更明智的决策”、“如何让数据成为你产品增长的强大引擎”的实践指南。无论你是初入产品行业的新人，还是经验丰富的老将，阅读本书都将为你带来全新的视角和启发，帮助你在这个充满挑战和机遇的时代，走的更远，走的更好。我们相信，当你掌握了书中传授的数据洞察力，你的产品将不再是凭感觉驱动，而是真正拥有了持续增长的生命力。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据分析思维：产品经理的成长笔记》，我感觉自己像被点醒了一样，之前很多模糊的概念瞬间清晰了。作为一名产品经理，我常常会面对各种各样的业务问题，有时候感觉自己就像在黑暗中摸索，不知道该往哪里走。这本书就像一盏明灯，照亮了我前进的方向。作者的写作风格非常独特，既有深度又不失温度。他不是那种高高在上地告诉你“你应该怎么做”，而是用一种非常平实的语言，分享他在实际工作中遇到的挑战和思考。比如，书中提到如何从海量数据中筛选出关键指标，以及如何根据不同的产品阶段来调整分析的重点，这些都是我之前非常头疼但又迫切需要解决的问题。书中的很多方法论和工具，都经过了作者的实践检验，非常实用。我特别喜欢书中关于“数据洞察”的讨论，它教会我如何透过现象看本质，如何从数据中挖掘出用户真正想要的东西，而不是仅仅停留在表面的行为分析。这本书也让我对“产品经理”这个角色有了更全面的认识，它不仅仅是需求的收集者和产品的规划者，更应该是数据的“解读师”和业务的“增长官”。我感觉这本书的价值，不仅体现在它提供的具体方法和工具，更在于它培养的那种基于数据进行思考和决策的能力，这种能力将是我未来职业发展中宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我必须说，它真的打通了我之前在数据分析方面的一些“任督二脉”。我一直认为，产品经理最核心的能力之一就是理解用户，而数据分析就是理解用户最有效、最直接的手段。但长久以来，我总感觉自己对数据的理解还停留在比较浅的层面，无法真正地将其转化为驱动产品进步的力量。这本书的出现，恰恰弥补了我的这一块短板。作者的叙述方式非常吸引人，他用一种非常接地气的语言，将复杂的数据概念变得通俗易懂，让我能够轻松地理解其中的逻辑。我尤其欣赏书中对“思维”的强调，它不仅仅是教你如何使用某个工具，更是让你学会如何用数据的视角去看待问题，去思考解决方案。比如，书中关于用户画像的构建，不仅仅是罗列一些静态的标签，而是强调如何通过行为数据来动态地刻画用户，从而实现更精准的营销和产品推荐。还有，书中关于A/B测试的章节，也给出了非常详细的指导，让我知道如何设计科学的实验，如何解读实验结果，以及如何将这些结果应用到实际的产品优化中。总而言之，这本书让我明白了，数据分析不是少数技术人员的专利，而是每个产品经理都应该掌握的核心能力。它不仅仅是一本“书”，更像是一位经验丰富的人生导师，指引我在产品经理的道路上，能够更加自信、更加有方向地前行。

评分☆☆☆☆☆

《数据分析思维：产品经理的成长笔记》这本书，我拿到手里的时候，其实是带着一丝忐忑的。毕竟，产品经理这个角色本身就充满了挑战，而“数据分析”又是近几年风头正劲、但又常常让人感到望而却步的领域。我担心这本书会是一堆冰冷、枯燥的公式和图表，或者充斥着只有资深技术大牛才能理解的专业术语。然而，翻开第一页，这种担忧就烟消云散了。作者并没有一开始就抛出那些复杂的理论，而是从一个产品经理的视角出发，娓娓道来，仿佛在和我分享他一路走来的经验和感悟。书中的案例都非常贴近实际工作，让我能立刻联想到自己曾经遇到的问题。比如，书中关于用户增长的章节，提到了AARRR模型，但不是简单地介绍模型本身，而是深入剖析了在实际产品中如何应用这个模型来诊断增长瓶颈，并给出了一系列可行的优化方案。这让我第一次真正理解了数据分析不仅仅是“看数据”，更是“用数据解决问题”的过程。我特别欣赏书中那种“落地”的思路，它教会我如何将抽象的数据转化为可执行的策略，如何通过数据驱动产品迭代，而不是凭感觉拍脑袋。而且，作者的语言非常生动有趣，时不时还会穿插一些他自己的“血泪史”，读起来一点都不枯燥，反而觉得特别亲切，就像在和一位经验丰富的朋友聊天一样。这本书的价值，远不止于传授某种分析工具或方法，更在于培养一种思维模式，一种用数据洞察用户、优化产品、驱动增长的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真的觉得是为我们这些在产品道路上摸索的PM量身定做的。我一直有个困惑，就是身边很多产品经理都说要“数据驱动”，但具体怎么做，很多时候都只是停留在口号上。直到读了这本书，我才算是真正理解了“数据驱动”的精髓。作者并没有把这本书写成一本技术手册，而是像一位引路人，带着你一步步走进数据分析的世界。书里很多观点都颠覆了我以往的一些认知。比如，关于如何提出正确的数据分析问题，我以前总是想到什么就分析什么，但书中强调了，分析的起点应该是业务目标和用户痛点，这让我恍然大悟，原来数据分析的价值在于解决实际问题，而不是为了分析而分析。而且，书中对数据可视化也有非常独到的见解，它不仅仅是教你如何制作图表，更重要的是如何通过图表来讲述数据的故事，让数据说话，从而更有效地与团队沟通，推动决策。我尤其喜欢书中关于“数据产品化”的思考，它让我意识到，数据本身也可以成为一种产品，如何通过数据来赋能其他业务，这是非常有价值的。总而言之，这本书不仅仅是教我如何“看”数据，更是教我如何“想”数据，“用”数据，是一种全方位的思维升级，让我对产品经理这个职业有了更深刻的理解和更强的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就有一种沉静而力量感，很吸引我。我一直觉得，作为一名产品经理，想要在竞争激烈的市场中脱颖而出，光有创意和热情是不够的，还需要一份“硬核”的实力，而数据分析无疑是这份硬核实力的重要组成部分。坦白说，我之前也看过一些关于数据分析的书籍，但很多都过于理论化，要么就是专注于某种工具的使用，读完后总感觉“知道了很多，但不知道怎么用”。《数据分析思维：产品经理的成长笔记》却不一样，它更侧重于“思维”的培养，而不是单纯的“技术”教学。书中通过大量的真实案例，向我展示了数据分析是如何贯穿产品生命周期的每一个环节的。从早期用户需求分析，到产品上线后的用户行为洞察，再到精细化运营和增长策略的制定，每一个环节都离不开数据支持。我印象最深的是关于用户留存分析的部分，作者并没有仅仅停留在展示如何计算留存率，而是进一步探讨了导致用户流失的深层原因，以及如何通过数据挖掘来找到提升留存的关键点。这种深入浅出的讲解方式，让我能够轻松理解复杂的数据概念，并将其灵活运用到自己的工作中。书中的章节逻辑清晰，循序渐进，即使是之前对数据分析有些畏难情绪的读者，也能很快跟上节奏。而且，作者的笔触相当细腻，他会分享一些自己在分析过程中遇到的坑，以及如何从中学习和成长，这些真实的经历让我感到非常受用，也更能激发我持续学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

不错，搓搓，不错，不错

评分☆☆☆☆☆

内容散乱，没有重心！！定价还这么高~~~真的是太失望了！全是乱七八糟的废话~~

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朋友推荐的，买来学习一下

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非常棒的一本书，都是作者的亲身体验。

评分☆☆☆☆☆

不错，搓搓，不错，不错

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个人建议不用买这个书了 感觉出书骗钱的

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好书一本，发人深省，使人进步

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还好

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好书一本，发人深省，使人进步