具體描述
産品特色
編輯推薦
由於各大公司開展大數據戰略，而原有的産品經理在轉型數據産品經理的過程中先天缺失數據思維與相應技能，因而在進行數據産品規劃時具有短闆。為瞭彌補各大公司數據産品經理在技術領域的短闆，本書應時而生。
√ 麵嚮傳統行業産品經理轉型
√ 徹底打破高深數學公式的入門門檻
√ 兼顧軟硬技能，融閤知識體係化與實戰經驗化
內容簡介
當産品經理遇上大數據時代，數據産品經理應運而生。新時代的新崗位自然也有新要求。數據思維、數據預處理、數據統計、數據挖掘、數據可視化等是産品經理的必備技能。懂産品、懂運營、懂市場、懂錶達、懂管理則是數據分析師的技能外延。《數據産品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》正是為有誌於從事數據産品崗位的人士提供掌握上述技能的必修課。
讓我們通過《數據産品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》，在大數據的浪潮中乘科技與人文的扁舟，駛過數據産品經理的港灣，駛嚮數據科學傢的彼岸。
作者簡介
李鑫，於中國科學技術大學獲計算機科學博士學位，悉尼科技大學訪問學者，大數據分析與應用安徽省重點實驗室研究員，中國互聯網協會青年專傢。現任科大訊飛研究院研究主管，先後負責大數據與人工智能技術在教育、腦科學等領域落地的業務，在國際知名學術會議與期刊發錶論文近30篇。
精彩書評
過去十年，産品經理這個崗位被推到舞颱中央，隨著行業的發展，這個崗位也在演化，其中的一個趨勢就是專業化。本書從數據和産品經理的雙重視角詳細講述瞭數據産品經理所需的各種能力，既有理論，也能落地，建議各位有意嚮此方嚮發展的朋友閱讀。
蘇傑 《人人都是産品經理》作者 良倉孵化器聯閤創始人
市麵上關於産品經理的書琳琅滿目，但像本書一樣站在數據角度談産品經理技能的卻並不常見。書中字裏行間，無處不見作者對産品的獨特見解與思考，不僅可以幫助我們掌握數據産品經理的必備技能，還能讓我們擴寬産品視角，更好地進行工作實踐。
黃勇 《架構探險》作者 特贊科技CTO
數據科學是一個新的跨學科領域，用於研究“數據科學思維”之後的數據。數據科學的成果是數據産品，數據産品經理應該利用數據科學技術來解決現實生活中的問題。強烈建議想要成為數據産品經理的朋友閱讀本書。
操龍兵 悉尼科技大學教授 SIG KDD澳新分會主席 KDD2015大會主席
大數據分析時代到來，如何通過數據驅動來轉型産品從而實現數據變現，正成為一個新的挑戰。本書應時而生，作者基於自己的實踐經驗和研究，從獨有的視角展示瞭數據産品的全生命周期管理過程。同時這也是一本很有趣味的書，很值得一讀！
陳燕鋏 IBM全球業務解決方案中心（GBSC）總監
信息技術飛躍發展，人類的教育學習方式麵臨新的挑戰。本書用幽默的語言和一些曆史軼事介紹瞭企業中的教育數據産品經理必備的技能，無論對於教育産業實踐者，還是麵臨教學改革的科研人員來說，都是值得一讀的好書。
孫源 日本國立情報學研究所準教授 信息知識學會理事
充分運用數據思維提升産品體驗，這是各個公司都不可或缺的重要能力。因此，作為一名産品經理，如何帶著數據思維打造更加智能的産品，將是一門重要的必修課，本書恰好為大傢提供瞭有效的學習途徑，值得品讀。
劉啓斌 安徽雲鬆投資管理有限公司總經理
目錄
第一部分 産品經理的前世今生
第1章 産品經理的前世
1.1 産品經理究竟是什麼 4
1.1.1 咬文嚼字說産品經理 4
1.1.2 産品經理的曆史溯源 5
1.2 泛産品經理與産品經理 6
1.2.1 産品經理的專業取嚮 7
1.2.2 産品經理的泛化 8
1.3 互聯網産品經理的規定動作 12
1.3.1 需求調研 12
1.3.2 競品分析 14
1.3.3 原型設計 16
第2章 産品經理的今生
2.1 賣傢秀：自我提升的幾項技能 20
2.1.1 從需求文檔到動機文檔 20
2.1.2 從競品分析到廣義競品分析 22
2.1.3 從原型設計到交互設計 24
2.2 買傢秀：弄垮團隊的若乾“要領” 28
2.2.1 越過産品雷池 28
2.2.2 踏入團隊雷池 29
2.2.3 邁嚮公司雷池 30
第3章 産品經理的入行
3.1 入行做産品的幾種可能 34
3.1.1 源自技術崗 34
3.1.2 源自業務崗 35
3.1.3 源自應屆生 36
3.2 上崗後的第一件事 37
3.2.1 産品全圖 38
3.2.2 行業全圖 39
3.2.3 産業全圖 40
3.3 工作中如何學習 41
第二部分 古往今來的數據思維
第4章 曆史中的數據思維
4.1 人口普查：最早的數據埋點策略 46
4.1.1 埋點的技術視角 46
4.1.2 埋點的時機與策略 48
4.2 命令與徵服：可視化最早的用意 49
4.2.1 可視化大傢說 50
4.2.2 可視化與曆史 51
4.3 科技革命：助力數據産品落地 54
4.3.1 手工統計 55
4.3.2 機械統計 55
4.3.3 電子統計 57
4.4 數據驅動決策的曆史溯源 57
4.4.1 美國建立時用數據分權 58
4.4.2 南北戰爭時用數據進軍 59
4.4.3 經濟發展時用數據裁判 60
4.5 管理谘詢：使用數據降本增效 61
4.5.1 谘詢指引數據産品方嚮 62
4.5.2 管理啓迪思維模式更新 63
4.6 聊聊統計學 64
4.6.1 政治算術 64
4.6.2 頻率學派 65
4.6.3 概率學派 66
4.7 LEHD：美國的第一個大數據項目 67
4.7.1 信息逐步開放 67
4.7.2 大數據項目開展 68
4.8 曆史給我們數據思維的啓示 69
4.8.1 用數據說話 69
4.8.2 嚮賢者取經 69
4.8.3 漸進性創新 70
4.8.4 需求創造供給 70
第5章 行業擁抱數據思維
5.1 大數據從何而來 72
5.1.1 大數據曆史 73
5.1.2 自身發展 75
5.2 大數據的全球格局與中國麵貌 76
5.2.1 全球格局 76
5.2.2 中國麵貌 77
5.2.3 行業概覽 78
5.3 大數據+“治理與交通” 81
5.3.1 治理 81
5.3.2 交通 83
5.4 大數據+“零售與金融” 84
5.4.1 零售 84
5.4.2 金融 88
5.5 大數據+“體育與教育” 89
5.5.1 體育 89
5.5.2 教育 91
5.6 大數據+“醫療與旅遊” 93
5.6.1 醫療 93
5.6.2 旅遊 94
5.7 大數據+“農業與製造” 96
5.7.1 農業 96
5.7.2 製造 97
5.8 大數據行業成熟瞭嗎 97
5.8.1 行業成熟度 98
5.8.2 大數據理念 99
5.8.3 大數據趨勢 100
5.9 大數據在産業中的位置 103
5.9.1 行業組成 104
5.9.2 産業構成 106
第6章 當産品經理遇見數據思維
6.1 下一站：數據科學傢 110
6.1.1 數據科學的曆史由來 110
6.1.2 數據科學與商業智能 111
6.1.3 數據科學的職業分類 112
6.1.4 數據分析的技能進階 114
6.2 數據産品經理的職業新要求 115
第三部分 數據産品經理的技能進階
第7章 麵嚮産品經理的數據預處理
7.1 數據分析的標準姿勢 128
7.2 淘洗數據沙礫（數據清洗） 130
7.2.1 缺失值 130
7.2.2 異常值 132
7.2.3 歸一化 133
7.3 聚細沙成佛塔（數據集成） 135
7.3.1 實體識彆 135
7.3.2 冗餘性識彆 136
7.4 換個姿勢再來一次（數據變換） 137
7.4.1 離散化 137
7.4.2 屬性構造 139
7.5 少即是美（數據規約） 139
7.5.1 特徵規約 140
7.5.2 樣本規約 141
第8章 麵嚮産品經理的統計分析
8.1 說有信息量的話（非時序數據的統計量） 144
8.1.1 集中趨勢 145
8.1.2 離散趨勢 146
8.1.3 數據分布 148
8.2 股票指數是什麼（時序數據的統計量） 148
8.2.1 “三比” 149
8.2.2 股票指數 150
8.3 男女真的有彆嗎（分類數據的統計量） 152
8.3.1 卡方是什麼 152
8.3.2 卡方怎麼算 153
8.4 相關性不是因果性（連續數據的統計量） 156
8.4.1 Pearson 156
8.4.2 Spearman 157
8.4.3 Kendall 158
8.5 數據不能承受之“熵” 159
8.5.1 物理中的“熵” 159
8.5.2 信息中的“熵” 160
第9章 麵嚮産品經理的數據挖掘
9.1 學數據挖掘，隻需要高中數學 164
9.1.1 重溫“加減乘除” 164
9.1.2 重溫“比值” 165
9.1.3 重溫“函數” 165
9.1.4 重溫“符號” 165
9.2 綫性迴歸：人為什麼沒有嚴重兩極分化 166
9.2.1 優生學趣聞 166
9.2.2 空間中的直綫 167
9.3 邏輯迴歸：種群增長的S型麯綫 169
9.3.1 種群的增長麯綫 169
9.3.2 S型麯綫的秘密 171
9.4 樸素貝葉斯：麵相占蔔工作原理 172
9.4.1 外貌協會與街頭看相 173
9.4.2 無處不在的貝葉斯 174
9.5 決策樹：愛情選擇背後的心理學意義 176
9.5.1 愛情選擇條件多 177
9.5.2 不糾結的小技巧 178
9.6 K-means：尋找物理學上的質心 181
9.6.1 嚮中心看齊 181
9.6.2 站錯隊的後果 183
9.7 層次聚類：分而治之與抱團取暖 184
9.7.1 分而治之 185
9.7.2 抱團取暖 185
9.8 DBScan：帝國崛起的定居、建國與擴張 186
9.8.1 密度打敗劃分 187
9.8.2 相似的帝國發展路徑 188
9.9 關聯規則挖掘：“啤酒和尿布”是個謊言 188
9.9.1 訛傳已久的商業故事 189
9.9.2 關聯規則的三重門 190
9.10 時間序列分析：聊聊《周易》 192
9.10.1 時間序列分析的玄妙 192
9.10.2 時間序列分析的正經 194
9.11 集成學習：三個臭皮匠賽過諸葛亮 195
9.11.1 多拜師與拜大師 196
9.11.2 嚮大傢與失敗學習 197
9.12 文本挖掘：讓機器讀懂你 199
9.13 社交網絡：隱私無處遁形 202
9.14 排序：簡約而不簡單的事 205
9.14.1 排序的規則方法 205
9.14.2 排序的操作機理 207
9.15 推薦係統：“今日頭條”背後的秘密 208
9.16 用戶畫像：隱私是個“僞命題” 213
9.17 算法思想中的哲學內涵 216
第10章 麵嚮産品經理的數據可視化
10.1 彆人傢的可視化：陽春白雪 222
10.2 工作中的可視化：下裏巴人 227
10.3 用可視化“說謊” 230
10.3.1 數據的誤導 230
10.3.2 邏輯的謬誤 234
10.4 準備一份數據報告 238
第11章 嚮數據科學傢再邁一步
11.1 能文：陪運營跟蹤産品看效果 244
11.1.1 傳統運營的基本功 245
11.1.2 數字化運營“三”話你知 248
11.2 能武：追研發把控進度齣成果 251
11.2.1 數據采集 251
11.2.2 數據存儲 254
11.2.3 數據計算 256
11.2.4 數據分析 258
11.3 能聊：跟隨銷售麵嚮市場找思路 258
第四部分 數據産品經理的自我修養
第12章 學習力：藉方法論加速
12.1 方法論知多少 266
12.1.1 概念闡述 266
12.1.2 分類總結 267
12.2 學習過程的“滿灌”與“脫敏” 269
12.2.1 理解提煉 269
12.2.2 我的方法論 271
第13章 錶達力：用邏輯學幫襯
13.1 寫得一手好文案 274
13.1.1 為公務員考試正名 274
13.1.2 寫作實戰簡明教程 275
13.2 講故事給同事聽 278
第14章 領導力：以經濟學詮釋
14.1 事情背後的選擇 285
14.1.1 選擇價值鏈上遊：剪刀差效應 285
14.1.2 學會審時度勢：美林時鍾 286
14.1.3 謹慎選擇彆人的經驗：推繩子效應 286
14.1.4 平衡是一個難題：薩伊定律與凱恩斯法則 287
14.2 人員之間的協同 288
14.2.1 你閃開，讓我來：絕對優勢與相對優勢 288
14.2.2 無條件開放：零和博弈與閤作共贏 289
14.2.3 教會團隊成員什麼是沉沒成本 290
第15章 軟實力：靠心理學打造
15.1 嚮內求：耐心、謙遜、熱心 294
15.1.1 讓自己“延遲滿足” 294
15.1.2 對錶揚免疫 295
15.1.3 不怕丟臉地分享 297
15.2 對外看：大局、妥協、有趣 297
15.2.1 看問題需要“上帝視角” 298
15.2.2 率真對內，圓滑對外 298
15.2.3 一切從簡，有趣有夢 299
精彩書摘
當産品經理遇見數據思維
無論是處變不驚的數據思維，還是波瀾壯闊的數據應用，最終都得迴到真實的都市叢林，變身為“數據科學傢”。
下一站：數據科學傢
數據科學傢是大數據時代最為熱門的職業。對於從事數據科學的人來說，各個公司也給齣瞭他們的要求。
IBM認為數據科學傢是“一半分析師，一半藝術傢”；埃森哲谘詢公司認為“好奇心+分析能力+學習能力+業務+錶現溝通+決策力”是從事數據科學這個行業的人員必備的素質；Facebook則定義數據科學傢的工作內容為“IT+統計+可視化+跨界”。
上述三傢公司都提到瞭除硬技能之外的軟實力，可見我們再也沒有理由去排斥軟技能。數據科學傢的彼岸，不再是CTO，而是CDO、CIO，甚至CEO。
數據科學的曆史由來
數據科學一詞最早齣現在1966年，由Peter Naur提齣，這位老先生也是2005年圖靈奬（計算機界的諾貝爾）的得主。當時Peter提齣這個概念的時候，數據科學不叫Data Science，而是Datalogy，充其量隻能翻譯為數據學，而不能稱為數據科學。
那麼數據學與數據科學之間的區彆究竟是怎麼樣的呢？從某種程度上來說，數據學是研究數據本身，然而數據科學除瞭這個內涵之外，還肩負瞭為自然科學與社會科學提供數據研究新方法的責任。這說明在人類演化的過程中，數據的思維早已固化在大腦中，並被當成習慣，所以我們為瞭瞭解數據科學，也應該去瞭解自然科學與社會科學的發源。
前言/序言
數據産品是什麼
倘若我提齣這樣一個問題：數學中的1、2、3分彆代錶什麼？你心中會有什麼樣的思考，又會有什麼樣的答案呢？早在2500年前的古希臘，畢達哥拉斯學派就已經給齣瞭答案：點、直綫與平麵是對這三個數字的幾何描述；源頭、兩性與穩定則是對它們深層次內涵的詮釋。由此看來，數學有著神秘的意義。難怪古希臘數學傢普洛剋拉斯會說：“哪裏有數學，哪裏就有美。”
數據一詞事實上是按照賓語前置的方式來構詞的，所以我們可以理解為“據數”或“以數為據”，意思是把數據當成考究的憑證。正如數學是人類早期復雜貿易催生的結果，數據先天也帶有商業的屬性。從結繩記賬到珠算發明，從證券股票到數字廣告，我們甚至可以模仿先賢的口吻說道：“哪裏有數據，哪裏就有商業。”
曆史的車輪已滾過韆年，但數據的概念並未行將遲暮，垂垂老矣，反而老當益壯，煥發生機，這都要歸功於“大數據”概念的産生。對於大數據這一概念，行業中有人將其歸功於某傢公司，有人將其産生與某位學者聯係起來，但他們更多地是這個概念的精神作者，大數據真正的作者應該是接受並使用它的人，從這點來說，消費者纔是其真正的衣食父母。
然而數據畢竟是一個虛構的概念，當我們談論數據的時候，我們並沒有辦法在物理世界中找到一個實物來說明其客觀存在。也許你會拿齣剛打印齣的報錶，並反駁我說：“難道這不是數據嗎？”可是你指的究竟是白色的紙還是黑色的油墨呢？由此可見，數據之名，需要藉以載體之實纔可以發揮價值，我們身邊的産品就是這樣一類載體。這麼看來，打印齣來的報錶，包括郵寄上門的水電費單據，都是數據産品。
數據産品的內涵應該不止這麼膚淺，要不然豈不是“人人都懂數據産品”瞭？數據産品最為重要和關鍵的價值是驅使行動。水電費單據驅使我們繳費，推薦係統驅使我們閱讀，財務指標驅使公司製定戰略，就連菜市場用於標注商品價格的黑闆也能驅使人們采購。如此看來，一個不能夠驅使行動的數據産品其價值可能要大打摺扣瞭。
讓我們再次迴顧一下數據産品這個概念，人的行動産生貿易，貿易産生數據，數據通過産品展現，數據産品驅動人的行動，人的行動又産生數據……周而復始，形成閉環。這纔是一個完整的數據産品。
為什麼要寫此書
有關産品經理的著作有很多，僅在2017年，我拜讀過的就不下15本。從琳達?哥喬斯到蘇傑，從喬剋?布蘇蒂爾、盧剋?米勒到陳峻銳、閆榮、後顯慧、劉飛，我的産品思維便是從他們的薈萃中汲取的營養，因此你也許會從本書中讀到他們的部分觀點。關於大數據技術的書更是數不勝數，倘若將概念擴展到數據挖掘與機器學習領域，光是近幾年齣版的書籍便已不勝枚舉。
如此說來，市場上似乎並不缺少有關數據産品的書，讀者隻需要兼讀兩者即可。那麼為什麼我又要寫這本書呢？
著書並非我的本意，我的初心隻是分享，這些內容最初被我寫在我的個人頭條號上，因為我信仰“分享是最好的學習方式”。在分享的過程中當然會受到質疑，但迴答質疑乃至承認錯誤也是學習與進步的一部分。著書不過是分享的一種渠道罷瞭。
依我有限的閱讀量和淺見來看，大多數技術類書籍充滿瞭大量麵嚮“圈內人”的專業術語，每一個術語都像是橫梗在讀者通往知識彼岸道路上的一座大山。並不是所有的讀者都需要，或者願意，甚至有能力“逢山開路”。“知識若龐雜到無法在民眾中普及，則極易淪為經院哲學，甚至演化為民眾對權威的盲目迷信”，威爾?杜蘭特如是說。因此美國曆史學傢詹姆斯?哈維?羅賓遜號召“拆除壁壘，還知識於民眾”，我僅僅是眾多擁躉者之一罷瞭。
恰逢此時，我拜讀瞭英國作傢赫伯特?喬治?威爾斯（Hebert George Wells）的《世界史綱》，這本裝訂成上下冊的曆史界的“紅寶書”可以算是開瞭“概論”的先河，行文有趣，筆法生動，讓我一個在曆史方麵十分愚鈍的人也感起興趣來。我也拜讀瞭吳軍老師與塗子沛老師幾乎所有的著作，書中所介紹的科技背後的曆史橋段讓我反復咂摸。《吳曉波頻道》和《羅輯思維》對我也頗有啓迪。或許，將理性的數據用感性的故事進行呈現，是一種更易於讓讀者接納的方式。我不禁這樣想。
數據冷酷得像一個法官，故事卻像富有溫情的婦人，理性與感性的矛盾不言而喻。不僅如此，科技與人文的較量，非虛構與文學的角力，也都正在進行。盡管美國作傢菲茨傑拉德告訴過我們：“測驗一個人的智力是否屬於上乘，隻看腦子裏能否同時容納兩種相反的思想，而無礙於其處世行事。”但知易行難。
為瞭獲得這樣的智慧，我們需要找到途徑和方法。好在查理?芒格、赫伯特?西濛（司馬賀）以及小泉英明各自都著書立說，為我們提供瞭工具與方嚮。這是一種被稱為多學科交叉的思考方式，我也希望用這種方式來寫作與分享，讓這本書在豐富內容之餘兼具有趣的靈魂。
本書內容
全書分四大部分，共計15章，每部分及每章的具體內容如下。
第一部分 産品經理的前世今生
第1章 産品經理的前世
産品經理一詞究竟是何意義？該崗位從何而來？廣義與狹義上有何區彆？當前互聯網行業的産品經理究竟做些什麼？本章將為你一一揭曉。
第2章 産品經理的今生
提齣管理動機、廣義競品分析與交互設計這樣的對産品經理的更高要求。另外，本章也將梳理産品經理在産品、團隊、公司層麵必須邁過的雷池。
第3章 産品經理的入行
“寬進嚴齣”是産品經理崗位的特色，低門檻使得初入此行甚是輕鬆，高要求則使得齣類拔萃愈加睏難。本章將介紹從事産品經理的人員該具備什麼樣的視野，又該在工作中如何學習。
第二部分 古往今來的數據思維
第4章 曆史中的數據思維
數據埋點、數據可視化、數據産品落地、數據驅動決策、利用數據降本增效、統計分析以及打通數據孤島這些老生常談的話題似乎可以在過往的歲月中找到關聯。本章嚮曆史溯源，給齣老概念的新故事，訴說新時代的舊往事。
第5章 行業擁抱數據思維
從藍色星球到960萬平方公裏的泱泱大國，從與政府密切聯係的科教文衛體到與民生息息相關的衣食住行，本章將介紹大數據滲透到的每一處角落。
第6章 當産品經理遇見數據思維
當産品經理遇見數據思維的時候，不僅有“眼前的苟且”——數據産品經理，還有“詩和遠方”——數據科學傢。從現實到理想的距離，本章將為你搭梯。
第三部分 數據産品經理的技能進階
第7章 麵嚮産品經理的數據預處理
“磨刀不誤砍柴工”，做好數據預處理可以為數據分析與挖掘過程節省許多時間。本章從數據清洗、數據集成、數據變換以及數據規約四個角度全麵闡述數據預處理的相關知識。
第8章 麵嚮産品經理的統計分析
本章從非時序數據與時序數據、分類數據與連續數據的角度，介紹數據統計與數據分析的概念及技巧。
第9章 麵嚮産品經理的數據挖掘
本章旨在講清楚數據挖掘的方方麵麵，內容包括迴歸、分類、聚類、關聯分析和時間序列分析等數據挖掘算法，以及在此基礎上的集成學習、文本挖掘、社交挖掘、排序算法、推薦係統以及用戶畫像。最後以這些算法中蘊含的哲學內涵作為結束。
第10章 麵嚮産品經理的數據可視化
數據可視化是“技術與美”的最好結閤。本章分彆介紹“高大上”與“接地氣”的兩類數據可視化，並從數據展現和邏輯修飾兩個層麵介紹識彆數據“說謊”的技巧，最後給齣數據可視化的終極形式——數據報告的製作方法。
第11章 嚮數據科學傢再邁一步
本章介紹與數據産品崗位相關的另外三個崗位，分彆是運營、研發與市場。在通往數據科學傢的鑄鼎之路上，這三足必不可少。
第四部分 數據産品經理的自我修養
第12章 學習力：藉方法論加速
本章係統介紹工作中遇到的各種方法論，並概括總結諸多方法論的“模闆”，最後提齣筆者自己的學習方法論，幫助讀者建立工作中的“理論自信”。
第13章 錶達力：用邏輯學幫襯
本章從“為國考正名”談到“名著中的名言警句”，詳細介紹産品經理日常工作與案頭寫作的心得，以及匯報與分享中極具感染力的“故事思維”。
第14章 領導力：以經濟學詮釋
本章在經濟學原理中找到管理學中領導力的跨學科基礎——無論是團隊製定目標時的“舉旗定嚮”，還是實際工作時的“謀篇布局”；無論是團隊內部配閤的“取長補短”，還是團隊之間協作的“互利共贏”。
第15章 軟實力：靠心理學打造
本章通過心理學中的若乾現象與小實驗，介紹幫助數據産品經理靈活駕馭本職工作的若乾心得與技巧。
用戶評價
看到《數據産品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》這本書，我第一反應就是：終於有這麼一本係統性的書瞭！我一直對數據産品經理這個角色很感興趣，感覺他們能夠用數據驅動産品走嚮極緻，創造齣“令人驚艷”的體驗。但我的睏惑在於，作為一名非技術背景齣身的産品新人，我完全不知道從哪裏開始學起。這本書的“必修課”和“從零經驗”這些關鍵詞，讓我覺得它非常適閤我這樣的初學者。我特彆想知道，書中會如何介紹數據産品經理所需的硬技能和軟技能？比如，數據分析工具的使用、SQL語言的基礎、統計學原理等等，這些內容會不會以一種更容易理解的方式呈現？同時，我也很想知道，除瞭技術能力，溝通協調、業務理解、用戶洞察這些軟實力，在數據産品經理的工作中又扮演著怎樣的角色，以及如何通過數據來強化這些軟實力。我希望這本書能給我一個清晰的職業發展藍圖，讓我知道成為一名優秀的數據産品經理，我需要走過的每一步，以及如何避免彎路，最終實現從“零”到“驚艷”的飛躍。
評分拿到《數據産品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》這本書，我最直觀的感受是它的實用性。作為一名身處互聯網行業、每天都在和産品打交道的從業者，我深切體會到數據的重要性。但坦白說，我發現很多産品經理在數據運用上存在一些誤區，要麼過度依賴數據而忽視用戶體驗，要麼就是根本不知道如何有效地利用數據來指導工作。這本書的齣現，我覺得恰好能夠填補這方麵的空白。我期待它能夠清晰地闡述數據産品經理的核心職責和價值，不僅僅是“做數據”，而是如何“用數據”來“做産品”。比如，書中會不會分享一些成功的商業案例，分析這些案例是如何通過數據驅動産品實現爆發式增長的？我特彆希望看到關於産品生命周期中不同階段，數據産品經理應該如何扮演不同角色的解讀，以及如何與其他團隊（比如技術、市場、運營）協同工作，形成數據驅動的閉環。這本書會不會提供一套行之有效的方法論，幫助我構建一個更加係統化的數據産品思維？那種能夠讓我從一個“數據使用者”轉變為一個“數據賦能者”的蛻變，是我非常渴望獲得的。
評分哇，拿到這本《數據産品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》，剛翻開就感覺被這本書的氣場給鎮住瞭！作為一名一直對數據驅動的産品開發很感興趣，但又苦於沒有係統的學習路徑的新手來說，這本書簡直是及時雨。我之前零零散散地看過一些關於數據分析和産品管理的文章，但總感覺它們是孤立的點，不成體係。這本書的標題就直擊要害，“必修課”，這讓我覺得它不僅僅是推薦，更是我職業發展中不可或缺的一環。我特彆期待它能幫我理清從零開始，如何一步步成為一名優秀的數據産品經理的脈絡。那種從“無”到“有”的跨越，從“普通”到“驚艷”的蛻變，光是想想就讓人熱血沸騰。書中會不會介紹一些實際的數據項目案例？比如，從一個模糊的需求齣發，如何通過數據分析找到切入點，然後一步步驗證和落地，最終打造齣一款用戶喜愛、數據錶現亮眼的産品？我尤其好奇，這本書會不會教我一些能夠量化産品價值的指標，以及如何通過數據來優化用戶體驗？畢竟，“令人驚艷”不僅僅是産品功能的堆砌，更在於它能帶來多麼深刻的影響和多大的商業價值，而這一切，我深信都離不開數據的支撐。希望這本書能給我打開一扇新的大門，讓我看到數據産品經理這個角色真正的魅力所在。
評分說實話，在還沒真正深入閱讀這本書之前，我就對“從零經驗到令人驚艷”這個副標題充滿瞭好奇和一絲絲的懷疑。畢竟，從零到精通，這中間的鴻溝可不是一般的大。但這本書的齣現，給瞭我一個全新的視角。我最近在工作中經常會遇到一些需要數據支持的決策，但我的數據素養真的不怎麼樣，很多時候隻能依仗直覺或者彆人的分析結果。這讓我感到很被動，也限製瞭我的發展空間。所以，我非常希望這本書能夠提供一套紮實的基礎知識體係，讓我明白數據産品經理到底需要掌握哪些核心技能。它會不會講解如何定義和收集數據？如何進行有效的數據清洗和預處理？以及最重要的，如何將原始數據轉化為有價值的洞察，並最終驅動産品迭代？我個人特彆關注那些能夠幫助我提升分析能力的部分，比如統計學基礎、常用的數據分析模型，甚至是像A/B測試這樣的實操技巧。我希望這本書能夠用清晰易懂的語言，將這些看似高深的理論變得觸手可及，而不是晦澀難懂的公式和概念堆砌。我想要的是那種能夠真正應用到工作中的知識，而不是停留在紙麵上的理論。
評分這本書的名字——《數據産品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》，一聽就充滿瞭吸引力。我最近一直在思考如何提升自己的職業競爭力，而數據能力絕對是未來産品經理必備的核心技能之一。然而，我之前接觸到的關於數據産品經理的內容，往往散落在各個平颱，不夠係統，也缺乏一個清晰的學習路徑。這本書給瞭我一個非常明確的方嚮。我非常好奇它是否會從最基礎的“數據是什麼”開始講起，然後逐步深入到數據收集、清洗、分析、可視化，最終到如何基於數據洞察來定義産品需求、優化産品功能。我尤其關心的是，書中是否會提供一些關於“數據敏感度”的培養方法？要知道，很多時候，發現問題的關鍵不在於掌握多少復雜的分析工具，而在於是否能從海量數據中敏銳地捕捉到那個“點”。我希望這本書能夠教會我如何用數據講故事，如何用數據證明一個産品的價值，以及如何用數據去影響決策。那種從“門外漢”變成“數據行傢”的過程，我想這本書應該能夠提供寶貴的指引。
評分一般般吧，感覺沒什麼乾貨
評分真是一本特彆差書 類似概念大全 為瞭齣書而齣書 不推薦買
評分送貨快，質量不錯，祝京東618大賣。
評分寫的亂七八糟的，水平一般，參考價值不大
評分說一句垃圾不過分
評分還沒看完 值得一看
評分數據産品經理從到入門。
評分數據産品經理從到入門。
評分多讀書多看報，少吃零食多睡覺～
相關圖書
![基於Theano的深度學習：構建未來與當前的人工大腦 [Deep Learning with Theano: Build the artificial br] pdf epub mobi 電子書 下載](https://pic.tinynews.org/12336071/5b0e4731N9d1607e3.jpg)
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有