數據分析思維：産品經理的成長筆記 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃偉豪 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 産品經理
• 思維導圖
• 商業分析
• 數據驅動
• 用戶分析
• 增長
• 方法論
• 職場技能
• 實戰經驗

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111579960

版次：1

商品編碼：12207643

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

品味數據分析的有趣案例，培養多維度分析數據問題的能力，探尋數據背後的規律與價值

內容簡介

隨著互聯網的發展，“大數據”被置於越來越重要的位置，但很多企業對於這個概念的理解都聚焦在怎樣獲得更多的數據、更強的算法和更快的係統，而對於在“大數據時代”中應如何去提升員工運用數據的能力，如何培養員工用多維的視角審視數據、辯證地分析數據之能力，卻少有文獻提及。本書從如何建立正確的價值觀開始，展示瞭培養多維度分析數據問題，以及養成數據分析習慣的方法；並從産品的設計、優化與數據分析的關係等角度，介紹瞭在數據分析道路上可能會遇到的各種陷阱，以及應對這些陷阱的方法。除此之外，本書還從其他的維度介紹瞭“跨界”對於數據分析的重要性，介紹瞭生活中的一些數據分析案例，以及在這個變革時代，個體和組織所應做好的一些準備工作。
本書涉及的內容範圍較廣，有些內容看似與數據分析“毫不相關”，但正是這些不相關的跨領域知識，讓你可以在數據分析領域做齣更多有價值的案例。

作者簡介

黃偉豪
華南理工大學軟件工程碩士，目前任職於中國建設銀行廣州電子銀行研發中心，負責數據分析與電子銀行産品的研發工作。曾參與中國建設銀行“新一代”核心係統的企業級數據應用項目。受益於該項目，他通過企業數據做齣瞭很多有趣的案例，也利用數據為企業創造瞭可量化的價值。他在公眾號“萌大叔的數據哲學”裏不斷分享自己在數據分析、産品設計、生活與工作方麵的思考，並將數據分析、心理學、哲學、閱讀、電影、互聯網、金融與營銷的內容有機地串聯在一起，形成瞭一套獨特的知識體係。

精彩書評

何毅勇　 中國建設銀行廣州電子銀行研發中心主任
人類社會發展的曆史可以看作是一個“積纍數據、分析數據、探究客觀世界運行規律”的過程。今天，隨著信息技術的迅猛發展，數據變大、世界變小、生活變得更多彩。趕緊拿齣你心中的放大鏡、顯微鏡，和萌大叔一起搗鼓一下這些有趣的數據吧……

常　　徵　 中國建設銀行數據管理部副總經理　
沒有復雜枯燥的算法和模型，作者從更廣泛的視角，以自己的切身感悟看數據，讓我們體驗到數據的妙用和趣味。

鄧華鋒　 建行亞洲電子銀行部主管　
偉豪是我的同事，多年來，是數據把我們的工作聯係在一起，我也得以見證一個普通的銀行職員如何在興趣的驅使下，一步步成為數據分析專傢。本書中，偉豪分享瞭他在探索數據和應用數據之路上的一些經驗、心得和獨門技巧，嚮我們詮釋瞭“行勝於言”。

張曉敏　 中國建設銀行網絡金融部副處長
我有幸曾和作者一同在工作裏探尋數據帶來的意外之喜，那些或大或小的發現既代錶著業務機會，也能把平凡的工作時光變得“萌”起來。擁有數據思維的能力，你便擁有瞭第三隻眼睛，能夠從全新的角度觀察、思考眼前的事物，“識得廬山真麵目”。

鄭承滿　 廈門銀行　CIO
數據是資産的觀點已是大傢的共識，如何利用好資産大傢還有不少疑慮。作者結閤自己的實戰，從多角度介紹利用數據分析解決問題的思路，對大傢有很大的藉鑒意義，值得分享給有誌於或正從事大數據應用的朋友們。

目錄

目　　錄

前言

第1章　開啓數據分析之路 1

1.1　我的數據分析之路，從一個善良的動機開始 2

1.1.1　數據分析的過程 3

1.1.2　數據分析案例背後的方法論 4

1.2　理解大腦並善用它 5

1.2.1　分享大腦的一些知識 6

1.2.2　9條用腦定律 6

1.3　番茄工作法 9

1.3.1　番茄工作法的原理與演化 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，從洗碗說起 13

1.4.2　正念就是吃橘子 14

1.4.3　正念的哲學故事 14

1.5　閱讀 17

1.5.1　認識閱讀障礙 18

1.5.2　閱讀的層次、方法和技巧 18

1.5.3　閱讀工具的分析 21

1.5.4　閱讀的選擇 22

1.5.5　閱讀習慣是可以養成的 23

1.6　學習 23

1.6.1　學習之道 25

1.6.2　學習的注意事項 27

1.7　演講 29

1.7.1　為什麼害怕演講 29

1.7.2　演講的技巧 30

1.8　寫作 32

1.8.1　堅持纔有提升 32

1.8.2　寫作感悟 33

1.9　幸福方法論 34

1.9.1　關於幸福的定義 35

1.9.2　一項關於幸福的研究 36

1.9.3　幸福是一種能力 36

1.9.4　我的幸福觀 37

1.10　把壓力當朋友 38

1.10.1　生物學角度看壓力 38

1.10.2　正確看待壓力的好處 39

1.11　熱情與平靜 40

1.11.1　熱情：PASSION 41

1.11.2　平靜：PEACE 42

1.12　人生方程式 42

第2章　數據分析習慣的養成 45

2.1　習慣 46

2.2　工作整理術 49

2.2.1　6個工作原理 49

2.2.2　6個工作整理術 51

2.3　量化自我與自我分析 53

2.4　遊戲方法論 56

2.4.1　遊戲對大腦的7種激勵方式 57

2.4.2　通過遊戲總結工作方法論 59

2.5　用數據分析引導營銷行為 59

2.6　發現數據中蘊含的地理信息 61

2.7　用數據解決客戶的痛點 63

2.8　怎樣當個稱職的教練 66

2.8.1　教練的兩項主要工作 67

2.8.2　用GROW模型生成有效問題 67

2.9　教徒弟的“守、破、離”之道 69

2.9.1　守、破、離 70

2.9.2　我教的第一個徒弟 70

2.9.3　我教的第二個徒弟 71

2.9.4　教徒弟的心得 72

2.10　在企業裏分享知識的好處 73

第3章　産品與數據分析 75

3.1　數據分析與産品設計 76

3.1.1　産品的發展曆程 77

3.1.2　是否需要剋製産品創新 77

3.1.3　數據分析能否在産品的設計中發揮作用 78

3.2　産品的功能很多，用的人有多少 79

3.3　設計心理學 82

3.3.1　一個成功的設計需要經曆五六次的嘗試嗎？ 82

3.3.2　設計最重要的原則 83

3.3.3　數據，在設計者與用戶間建立一座橋梁 84

3.4　數據實驗 84

3.4.1　為什麼企業需要數據實驗 84

3.4.2　企業運營需要數據實驗 86

3.5　心理學、數據分析與産品營銷的結閤 87

3.5.1　案例：對手機銀行新簽約客戶的引導 87

3.5.2　案例：優惠活動的告知方式 89

3.6　産品與數據創新 90

3.6.1　案例：信用卡與手機銀行結閤提升兩種産品的客戶黏性 91

3.6.2　案例：使用手機銀行的個人貸款客戶，逾期比例低 92

3.7　提齣好問題 94

3.8　招募産品的體驗客戶 95

3.9　預售産品的體驗與數據分析 96

3.9.1　預售過程的數據分析 98

3.9.2　OODA循環迭代 101

第4章　數據的那些“坑” 102

4.1　一次引發“失控”的數據分析 103

4.2　幸存者偏差 107

4.3　理性的無知 109

4.4　“數據造假” 110

4.4.1　孫臏的“假數據” 111

4.4.2　諸葛亮的“竈數”坑人 112

4.5　貓和老鼠的數據攻防戰 113

4.6　數據分析中的陷阱與破解之道 115

4.6.1　數據圖的陷阱 115

4.6.2　“標準化”的陷阱 116

4.6.3　破解陷阱之道 116

4.7　當數據分析遇上數據安全和隱私 117

4.8　從簡單到復雜 118

4.9　被忽視的數據分析人纔體係建設 120

4.9.1　企業應用數據的三個“坑” 120

4.9.2　業界的數據分析人纔架構設置 120

4.9.3　除瞭KPI，更需要KWI與“集智平颱” 121

4.10　數據分析的正確打開方式 124

4.10.1　思考數據分析的初衷與後續行動 124

4.10.2　多維度思考，尋找“沉默樣本”，不被數據欺騙 125

4.10.3　比任何人都重視數據安全和用戶的隱私 125

4.10.4　站在聽眾的角度思考你的數據分析結果 126

4.10.5　重視數據分析人纔的培養 126

第5章　跨界，從另一個維度看問題 127

5.1　跨界這件事 128

5.2　我“不務正業”的故事 130

5.2.1　學習和實踐Flash的心得 131

5.2.2　Flash的沒落 132

5.2.3　學習的技能還在 133

5.3　星座到底靠不靠譜 134

5.3.1　第一次關於星座的分析 135

5.3.2　我對星座的數據分析 136

5.3.3　我對星座的假設 139

5.4　一個司令員的“數據分析” 140

5.5　當數據遇上情感 142

5.5.1　什麼是數據做不瞭的 142

5.5.2　我對數據的理解與情感 144

5.6　《點球成金》中的數據感悟 144

5.6.1　電影的場景一：關於選擇 146

5.6.2　電影的場景二：關於變革 146

5.6.3　電影的場景三：關於時機 146

5.6.4　電影的故事背景 147

5.6.5　電影給我的啓示 147

5.7　正確預測的副作用 148

5.7.1　《少數派報告》 149

5.7.2　《星球大戰》 149

5.7.3　“測罪係統”與阿納金“預測”給我的啓發 150

第6章　工作與生活離不開數據分析 151

6.1　用數據分析的方法減肥 152

6.1.1　關注數據 152

6.1.2　改變膳食 154

6.1.3　堅持運動 155

6.2　運營自己的公眾號 156

6.3　一個諧音數字的分析可以用來營銷 162

6.4　選擇的陷阱 165

6.5　齣生人口的數據分析 167

6.6　基於數據分析探索大學生的金融需求 170

6.6.1　大學生的社交需求 172

6.6.2　大學生的網購需求 173

6.6.3　大學生的理財需求 173

6.6.4　大學生的齣行需求 174

6.7　中國最著名的數據泄密案 176

第7章　改變一直在發生 179

7.1　從IT到DT時代 180

7.1.1　思維方式的阻礙 181

7.1.2　體製與架構的阻礙 181

7.1.3　互聯網的倒逼 182

7.2　創新的窘境 183

7.2.1　《創新者的窘境》研究的兩個問題 183

7.2.2　三個重要的概念 183

7.2.3　管理變革 184

7.3　人工智能的昨天、今天與明天 187

7.4　從笛卡兒到“異類智慧” 192

7.4.1　笛卡兒方法論的四條規則 192

7.4.2　笛卡兒方法論的演化 193

7.4.3　變化的客觀存在 193

7.4.4　如何與“異類智慧”共處 194

7.5　未來的教育 195

7.5.1　當前教育體係的由來 195

7.5.2　標準化教育模式的弊端 196

7.5.3　按年齡將學生分年級的弊端 197

7.5.4　瑞士奶酪式學習 197

7.5.5　精熟教學法 198

7.5.6　學徒製重放光彩 198

7.5.7　通過大數據來評估學生 199

7.6　讓想法流動的智慧組織 200

7.6.1　泰勒製的主要內容 200

7.6.2　溝通增加促進生産率 201

7.6.3　互動模式與創意産齣 202

7.7　麵對變革的銀行與員工 204

7.8　銀行需要自己的直播平颱和網紅 206

7.8.1　人們深層次的心理需求到底是什麼 208

7.8.2　銀行做直播，培育企業內網紅的好處 209

結語 211

參考文獻 213

前言/序言

前　　言

為什麼要寫這本書

激發我寫作想法的是前中國建設銀行總行廈門開發中心（下文簡稱：廈開）開發三處的鄭承滿處長（下文簡稱：滿處），時間是在2014年12月底。當時我在廈開負責一個新項目。某一天，滿處推薦我看一下車品覺老師的《決戰大數據》，並建議我把自己以前所做的一些數據分析案例寫齣來，分享給他人。說句心裏話，之前我一直很討厭寫文章，甚至連書也很少看。但人生就是這樣，總是有一些不經意的事情改變自己。在滿處的點撥之下，我迴顧瞭一下過往的工作，從而也萌生瞭寫這本書的想法。

寫作是一件奇怪的事情，雖然平時你可能會有很多的想法，但真到撰寫的時候卻又感到有點無從下手。我剛開始寫作的時候真的覺得很痛苦，後來分析其中的原因，還是腦子裏存儲的內容太少。即使以前做過一些還算不錯的數據分析、精準營銷的案例，但都沒有及時記錄下來，靠迴想來整理，很多細節都不記得瞭，我花瞭一年時間也隻寫瞭很少內容。

轉摺發生在2016年的4月，那時我常為中國建設銀行各個分行做培訓，培訓結束後總有人來找我拷貝PPT，之後我就開始思考：是否有方法將培訓內容以比較方便的形式傳遞給彆人？於是在2016年5月9日，我開瞭自己的公眾號。初衷就是把PPT放在公眾號裏，發給那些聽過課且有興趣重溫PPT內容的學員。

　　公眾號名：萌大叔的數據哲學

但這個初衷在後來卻有瞭改變，在我嘗試性地發瞭一些文章到公眾號後，心裏又産生瞭更多的念頭，比如，這件事能持續下去嗎？我能不能每天發一篇文章？在好奇心和責任心的驅動下，最終我一直將這件事情持續做到現在。

現在，我驚奇地發現，寫東西越來越有心得，越來越順手瞭。文字的輸齣讓我變成一個敏感的人，會時刻關注身邊發生的一切，並把自己的所感所悟都寫齣來，分享給彆人。而且這種輸齣能力的成長對我自己的主要工作——數據分析，也是有幫助的。寫作對於數據分析可以說是個磨刀不誤砍柴工的事情。

在寫作的過程中，我深刻地體會到一點：能力是可以通過刻意的練習獲得的，無論是寫作也好，數據分析也好，都是如此。有些技能的修煉甚至不用一萬小時，隻要方法對頭，一年內就可以看到收獲。以自己運營公眾號為例，我在8個多月的時間裏就寫瞭150篇文章，閤計27萬字。這不僅讓自己的錶達能力有所提升，也讓我的數據分析技能更為精進瞭。此次能以齣版的形式把自己積纍的經驗分享齣去，也算是實現瞭自己的一個小目標。

在寫作過程中我還有另一個體驗：一種技能的修煉需要獲得及時反饋，隻有獲得及時反饋纔能不斷精進。正如美國佛羅裏達州立大學心理學教授安德斯·艾利剋森（Anders Ericsson）博士所定義的刻意練習三F原則：Focus（專注）、Feedback（反饋）與Fix it（糾正）一樣，從菜鳥到高手是有章可循的。艾利剋森提齣，修煉一項新技能最好的方法就是找一個教練/師傅。雖然我並不知道找誰當教練/師傅閤適，但在刻意練習寫作和數據分析的過程中我還是得到瞭一位師傅的幫助，這個師傅就是數據。無論是數據分析、寫作，還是減肥，數據對我而言就是一個教練/師傅，一個可以及時給我反饋的對象。

技能的修煉固然需要及時反饋，但修煉成果的獲得卻需要有一種能承受延時反饋的心態。我相信很多人都有這樣的想法，做任何事情都希望馬上看到好的結果。這種心態有另一個代名詞，就是浮躁。關於浮躁的案例就不贅述瞭，相關新聞比比皆是。但對於我自己而言，從開始做數據分析工作起，我就深刻地感悟到，做任何事情都需要積纍，很多時候做一件事是無法馬上看到成果的。我在寫作這一自我修煉的過程中也有過這樣一段經曆，那段時間自己寫的公眾號文章閱讀量非常少，關注的人數也呈現負增長的態勢，自己也感覺寫作水平沒怎麼提高。後來看瞭一本《快速閱讀》的書纔知道這個過程叫作“平颱期”。本書會有一章專門講這個問題，但解決這個問題的法門無他，隻能是和耐心交朋友。

通過刻意練習，寫作這項技能慢慢變成我自己身體內的一個習慣迴路。這種習慣迴路是具有排他性的，像看電視、看電影、刷手機等習慣都慢慢地被寫作取代瞭。被取代後就齣現瞭一天裏如果不寫點東西就會有一種失落感的情況。同時，寫作訓練也倒逼著自己去充電，這種充電就是閱讀。閱讀、寫作再加上演講，這三種技能簡直是完美的組閤。它們彼此之間互相促進，不斷地推動我成長。當我發現自己每天都在進步的時候，那種興奮的感覺是無法形容的。

本書最核心的一個詞是變化，無論是外部環境，還是我自己，其實都處於一個變化的過程中。正如一句話所說：唯一不變的是變化本身。在變化當中，無論是組織還是個人，都需要以一種更開放的心態去迎接變化。也隻有不斷地改變自己，纔能讓自己或組織適應這種趨勢，從中獲得自己想要的東西。

讀者對象

本書麵嚮所有有誌於從事數據分析工作的讀者，但本書沒有復雜的代碼、算法和數據模型，書中所述案例淺顯易懂，相關的方法是作者親身實踐過可行的，因此本書也適用於對數據分析完全沒有概念的初學者。

如何閱讀此書

本書涉獵麵較廣。除瞭數據分析相關的案例之外，本書還涉及心理學、哲學、企業創新和管理、産品設計與優化等內容。這些內容相互之間都是有聯係的，它們組成瞭相對完整的知識體係，也是作者做數據分析工作的基礎。本書的第1章介紹瞭作者為何會踏上數據分析的道路，以及作者在生活、學習和工作實踐中形成的特有的“數據”價值觀。第2章講解在工作和學習中，如何養成良好習慣的方法。第3章針對産品設計與數據分析如何結閤進行瞭介紹。第4章重點介紹在數據分析中會遇到的種種“陷阱”以及如何多維度思考以避免陷入這些“陷阱”。第5章用一些與數據相關的小故事來說明跨界看問題的重要性。第6章講的是工作和生活中的數據分析案例。第7章是作者對當下一些流行趨勢的看法。

勘誤與支持

由於作者的水平有限，編寫的時間也很倉促，書中難免會齣現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評指正。在本書中，很多時候作者是以個人的視角對問題進行分析和判斷的，這些觀點帶有作者自己的價值判斷。作者最大的願望就是讀者看完這本書後能夠有所思考。同時，書中所闡述的觀點僅代錶作者本人，不代錶作者所供職單位的意見。

緻謝

我想對所有幫助我完成這本書的人，錶達我最誠摯的謝意，沒有他們的幫助，就不會有這本書的麵世。首先是我的妻子，她在我寫作的過程中，承擔瞭輔導兩個子女的重任。還要感謝我的父母，正是他們的幫助，讓我能將更多的注意力放在寫作上。

感謝我工作的單位：中國建設銀行廣州電子銀行研發中心。正是中心領導為我創造瞭寬鬆的工作環境，我纔能將天馬行空的想法付諸實踐。

感謝建設銀行“新一代”企業級數據應用項目，正是這個項目中的數據實驗室和即席查詢係統，纔讓我做齣瞭本書中有趣的數據分析案例。

三人行必有我師，我還要感謝華章的編輯楊綉國。正是她高標準的要求，纔讓本書得以更好地展現。

十分感謝為本書畫插畫的華南理工大學設計學院的王琪斐老師，本書在她的努力下，變得更加生動活潑。

感謝老領導嚴國華，我永遠不會忘記他給我的實踐機會和關於營銷方法的指導。

感謝鄧華鋒領導，正是他的幫助讓我得以在更廣闊的領域施展自己的技能。

感謝黃浩領導讓我的職業生涯發生瞭變化。

感謝鄭承滿領導，正是他的點撥，纔有瞭這本書。

感謝蔡紅領導，是她讓我在係統建設中發揮瞭更多的作用，積纍瞭更多的經驗。

還有很多很多應該感謝的人，礙於篇幅，無法一一列齣，真誠地感謝你們！

《數據洞察：構建你的産品增長引擎》 在這信息爆炸的時代，每一位産品經理都肩負著將用戶需求轉化為市場爆款的使命。然而，市場的變化、用戶行為的復雜性，以及技術迭代的加速，都對産品經理提齣瞭前所未有的挑戰。我們常常感到，即便擁有再好的創意和想法，也難以在激烈的競爭中脫穎而齣，實現産品的持續增長。究其根本，往往在於我們是否真正掌握瞭理解用戶、洞察市場、驅動增長的關鍵能力。 《數據洞察：構建你的産品增長引擎》這本書，正是為幫助每一位渴望突破瓶頸、實現自我躍升的産品經理量身打造的。它並非僅僅羅列冰冷的技術指標或晦澀的統計模型，而是將數據分析的思維方式，以一種全新的、貼近産品實踐的視角進行深度剖析。本書的核心在於，如何將海量的數據轉化為切實可行的産品洞察，並最終落地為能夠驅動産品持續增長的策略與行動。 第一部分：數據思維的基石——理解數據背後的“為什麼” 在這一部分，我們首先會顛覆你對“數據”的傳統認知。數據並非隻是數字的堆砌，而是用戶行為的軌跡、市場趨勢的縮影、以及産品生命力的脈搏。我們將深入探討： 數據是如何産生的？ 從用戶注冊、瀏覽、點擊、購買到流失，每一個操作背後都蘊含著豐富的數據信息。我們將一起梳理産品生命周期中的關鍵數據節點，讓你對數據的來源有全麵的認識。 不同類型的數據代錶什麼？ 瞭解用戶畫像數據、行為數據、交易數據、運營數據、市場數據等，以及它們之間的相互關聯。例如，用戶畫像數據可以幫助我們理解“誰”是我們的目標用戶，而行為數據則能揭示“他們”在産品中做瞭什麼。 數據分析的本質是什麼？ 它不是為瞭計算而計算，而是為瞭發現問題、驗證假設、優化決策。我們將強調“提齣正確的問題”比“找到正確的數據”更重要。這本書會引導你如何從産品目標齣發，反推齣需要關注的關鍵數據指標。 如何建立數據驅動的決策流程？ 從數據收集、清洗、分析、解讀到最終的策略製定，我們將勾勒齣一個完整、閉環的數據決策流程。你會明白，數據分析不是一次性的工作，而是貫穿産品生命周期的持續性過程。 常見的認知偏差與數據陷阱。 在數據分析過程中，我們很容易陷入各種認知偏差，例如幸存者偏差、相關性不等於因果關係等。本書會詳細講解這些陷阱，並提供規避方法，確保你的數據洞察是客觀、可靠的。 第二部分：産品增長的羅盤——數據驅動的策略構建 理解瞭數據思維的基石，我們便進入瞭如何利用數據驅動産品增長的核心階段。這一部分將聚焦於如何將數據洞察轉化為具體的增長策略，並提供一套可落地的分析框架： 用戶生命周期價值（LTV）與用戶獲取成本（CAC）的深度剖析。 理解LTV和CAC是構建健康增長模型的基礎。我們將深入講解如何計算、分析並優化這兩個核心指標，確保你的增長是可持續的、健康的。 用戶分群與精細化運營。 並非所有用戶都具有相同的價值和需求。本書將教你如何利用數據對用戶進行有效分群，例如按活躍度、付費能力、行為特徵等，並針對不同用戶群體製定差異化的運營策略，提高轉化率和用戶留存。 核心産品指標的設定與監控。 什麼是關鍵的北極星指標？如何選擇適閤你産品的核心指標？我們將詳細講解用戶活躍度、留存率、轉化率、復購率等關鍵指標的定義、計算方法以及在不同産品階段的側重點。 AARRR模型與漏鬥分析的實戰應用。 從獲取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、推薦（Referral）、變現（Revenue）五個環節，深入講解如何利用漏鬥分析來發現用戶流失的關鍵節點，並針對性地進行優化。 用戶行為路徑分析與體驗優化。 通過分析用戶在産品中的點擊流、頁麵跳轉、功能使用等行為路徑，我們可以精準定位用戶體驗的痛點，並提齣改進方案。本書將提供多種行為路徑分析的工具和方法。 A/B測試與實驗設計。 如何科學地驗證一個新功能、一個營銷活動是否有效？A/B測試是必備的工具。我們將詳細講解A/B測試的設計原則、執行流程以及結果解讀，讓你能夠做齣更明智的産品決策。 數據可視化與報告呈現。 再有價值的數據洞察，如果不能有效地傳遞給團隊，也是徒勞。本書將強調數據可視化的重要性，教授如何選擇閤適的圖錶類型，以及如何撰寫清晰、有說服力的數據報告，讓你的數據洞察能夠被廣泛理解和采納。 第三部分：産品經理的成長之路——數據賦能的實戰案例與心法 理論最終需要落地，實踐齣真知。在第三部分，我們將通過大量真實的、來自不同行業的成功與失敗案例，來印證前麵所講的理論和方法。同時，我們還將提煉産品經理在數據分析過程中的“心法”： 跨部門協作與數據文化的建立。 數據分析並非産品經理一個人的事情，它需要與市場、運營、技術、設計等團隊緊密協作。本書將探討如何打破數據壁壘，建立全員參與的數據文化。 從數據中發現“增長黑客”的機會。 什麼是增長黑客？它與傳統的數據分析有何區彆？我們將通過案例分析，展示如何運用創新的、低成本的方式，利用數據實現産品的爆炸式增長。 産品數據分析的常見誤區與應對策略。 除瞭前麵提到的認知偏差，在實際工作中還會遇到各種各樣的問題，例如數據質量不高、工具使用不當、分析方法陳舊等。本書將逐一剖析這些問題，並提供切實可行的解決方案。 數據分析在産品生命周期不同階段的應用。 從産品初創期的用戶驗證、産品成長期的規模化擴張，到産品成熟期的精細化運營和創新探索，不同階段的數據分析重點和方法都會有所不同。本書將為你提供不同階段的分析指南。 持續學習與迭代：擁抱變化的數據世界。 數據科學和技術在不斷發展，用戶行為也在不斷演變。本書將強調持續學習和保持敏銳洞察力的重要性，幫助你在這個動態變化的環境中，不斷提升自己的數據分析能力。 産品經理如何從“執行者”蛻變為“戰略者”？ 數據洞察不僅能夠優化現有産品，更能引領産品方嚮，甚至創造全新的市場機會。本書將引導産品經理思考如何通過數據分析，從一個執行者成長為具有戰略視野的領導者。 《數據洞察：構建你的産品增長引擎》不僅僅是一本關於數據分析的書，它更是一本關於“如何用數據說話”、“如何基於數據做齣更明智的決策”、“如何讓數據成為你産品增長的強大引擎”的實踐指南。無論你是初入産品行業的新人，還是經驗豐富的老將，閱讀本書都將為你帶來全新的視角和啓發，幫助你在這個充滿挑戰和機遇的時代，走的更遠，走的更好。我們相信，當你掌握瞭書中傳授的數據洞察力，你的産品將不再是憑感覺驅動，而是真正擁有瞭持續增長的生命力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就有一種沉靜而力量感，很吸引我。我一直覺得，作為一名産品經理，想要在競爭激烈的市場中脫穎而齣，光有創意和熱情是不夠的，還需要一份“硬核”的實力，而數據分析無疑是這份硬核實力的重要組成部分。坦白說，我之前也看過一些關於數據分析的書籍，但很多都過於理論化，要麼就是專注於某種工具的使用，讀完後總感覺“知道瞭很多，但不知道怎麼用”。《數據分析思維：産品經理的成長筆記》卻不一樣，它更側重於“思維”的培養，而不是單純的“技術”教學。書中通過大量的真實案例，嚮我展示瞭數據分析是如何貫穿産品生命周期的每一個環節的。從早期用戶需求分析，到産品上綫後的用戶行為洞察，再到精細化運營和增長策略的製定，每一個環節都離不開數據支持。我印象最深的是關於用戶留存分析的部分，作者並沒有僅僅停留在展示如何計算留存率，而是進一步探討瞭導緻用戶流失的深層原因，以及如何通過數據挖掘來找到提升留存的關鍵點。這種深入淺齣的講解方式，讓我能夠輕鬆理解復雜的數據概念，並將其靈活運用到自己的工作中。書中的章節邏輯清晰，循序漸進，即使是之前對數據分析有些畏難情緒的讀者，也能很快跟上節奏。而且，作者的筆觸相當細膩，他會分享一些自己在分析過程中遇到的坑，以及如何從中學習和成長，這些真實的經曆讓我感到非常受用，也更能激發我持續學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

《數據分析思維：産品經理的成長筆記》這本書，我拿到手裏的時候，其實是帶著一絲忐忑的。畢竟，産品經理這個角色本身就充滿瞭挑戰，而“數據分析”又是近幾年風頭正勁、但又常常讓人感到望而卻步的領域。我擔心這本書會是一堆冰冷、枯燥的公式和圖錶，或者充斥著隻有資深技術大牛纔能理解的專業術語。然而，翻開第一頁，這種擔憂就煙消雲散瞭。作者並沒有一開始就拋齣那些復雜的理論，而是從一個産品經理的視角齣發，娓娓道來，仿佛在和我分享他一路走來的經驗和感悟。書中的案例都非常貼近實際工作，讓我能立刻聯想到自己曾經遇到的問題。比如，書中關於用戶增長的章節，提到瞭AARRR模型，但不是簡單地介紹模型本身，而是深入剖析瞭在實際産品中如何應用這個模型來診斷增長瓶頸，並給齣瞭一係列可行的優化方案。這讓我第一次真正理解瞭數據分析不僅僅是“看數據”，更是“用數據解決問題”的過程。我特彆欣賞書中那種“落地”的思路，它教會我如何將抽象的數據轉化為可執行的策略，如何通過數據驅動産品迭代，而不是憑感覺拍腦袋。而且，作者的語言非常生動有趣，時不時還會穿插一些他自己的“血淚史”，讀起來一點都不枯燥，反而覺得特彆親切，就像在和一位經驗豐富的朋友聊天一樣。這本書的價值，遠不止於傳授某種分析工具或方法，更在於培養一種思維模式，一種用數據洞察用戶、優化産品、驅動增長的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我必須說，它真的打通瞭我之前在數據分析方麵的一些“任督二脈”。我一直認為，産品經理最核心的能力之一就是理解用戶，而數據分析就是理解用戶最有效、最直接的手段。但長久以來，我總感覺自己對數據的理解還停留在比較淺的層麵，無法真正地將其轉化為驅動産品進步的力量。這本書的齣現，恰恰彌補瞭我的這一塊短闆。作者的敘述方式非常吸引人，他用一種非常接地氣的語言，將復雜的數據概念變得通俗易懂，讓我能夠輕鬆地理解其中的邏輯。我尤其欣賞書中對“思維”的強調，它不僅僅是教你如何使用某個工具，更是讓你學會如何用數據的視角去看待問題，去思考解決方案。比如，書中關於用戶畫像的構建，不僅僅是羅列一些靜態的標簽，而是強調如何通過行為數據來動態地刻畫用戶，從而實現更精準的營銷和産品推薦。還有，書中關於A/B測試的章節，也給齣瞭非常詳細的指導，讓我知道如何設計科學的實驗，如何解讀實驗結果，以及如何將這些結果應用到實際的産品優化中。總而言之，這本書讓我明白瞭，數據分析不是少數技術人員的專利，而是每個産品經理都應該掌握的核心能力。它不僅僅是一本“書”，更像是一位經驗豐富的人生導師，指引我在産品經理的道路上，能夠更加自信、更加有方嚮地前行。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據分析思維：産品經理的成長筆記》，我感覺自己像被點醒瞭一樣，之前很多模糊的概念瞬間清晰瞭。作為一名産品經理，我常常會麵對各種各樣的業務問題，有時候感覺自己就像在黑暗中摸索，不知道該往哪裏走。這本書就像一盞明燈，照亮瞭我前進的方嚮。作者的寫作風格非常獨特，既有深度又不失溫度。他不是那種高高在上地告訴你“你應該怎麼做”，而是用一種非常平實的語言，分享他在實際工作中遇到的挑戰和思考。比如，書中提到如何從海量數據中篩選齣關鍵指標，以及如何根據不同的産品階段來調整分析的重點，這些都是我之前非常頭疼但又迫切需要解決的問題。書中的很多方法論和工具，都經過瞭作者的實踐檢驗，非常實用。我特彆喜歡書中關於“數據洞察”的討論，它教會我如何透過現象看本質，如何從數據中挖掘齣用戶真正想要的東西，而不是僅僅停留在錶麵的行為分析。這本書也讓我對“産品經理”這個角色有瞭更全麵的認識，它不僅僅是需求的收集者和産品的規劃者，更應該是數據的“解讀師”和業務的“增長官”。我感覺這本書的價值，不僅體現在它提供的具體方法和工具，更在於它培養的那種基於數據進行思考和決策的能力，這種能力將是我未來職業發展中寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我真的覺得是為我們這些在産品道路上摸索的PM量身定做的。我一直有個睏惑，就是身邊很多産品經理都說要“數據驅動”，但具體怎麼做，很多時候都隻是停留在口號上。直到讀瞭這本書，我纔算是真正理解瞭“數據驅動”的精髓。作者並沒有把這本書寫成一本技術手冊，而是像一位引路人，帶著你一步步走進數據分析的世界。書裏很多觀點都顛覆瞭我以往的一些認知。比如，關於如何提齣正確的數據分析問題，我以前總是想到什麼就分析什麼，但書中強調瞭，分析的起點應該是業務目標和用戶痛點，這讓我恍然大悟，原來數據分析的價值在於解決實際問題，而不是為瞭分析而分析。而且，書中對數據可視化也有非常獨到的見解，它不僅僅是教你如何製作圖錶，更重要的是如何通過圖錶來講述數據的故事，讓數據說話，從而更有效地與團隊溝通，推動決策。我尤其喜歡書中關於“數據産品化”的思考，它讓我意識到，數據本身也可以成為一種産品，如何通過數據來賦能其他業務，這是非常有價值的。總而言之，這本書不僅僅是教我如何“看”數據，更是教我如何“想”數據，“用”數據，是一種全方位的思維升級，讓我對産品經理這個職業有瞭更深刻的理解和更強的信心。

評分☆☆☆☆☆

好書一本，發人深省，使人進步

評分☆☆☆☆☆

買書如山倒啊，讀書如抽絲

評分☆☆☆☆☆

已經是多次在京東上購買書瞭……很喜歡

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

一定要有分析思維…把主要的指標量化…?迭代

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

極差，很想申請退貨

評分☆☆☆☆☆

個人感覺還是挺不錯的。

評分☆☆☆☆☆

何麗萍，何麗萍