数据产品经理宝典 大数据时代如何创造卓越产品

本书由电子工业出版社于2020年4月出版数据产品经理宝典：大数据时代如何创造卓越产品内容摘要《数据产品经理宝典》是一部集智慧与经验于一体的宝典，它涵盖了数据分析思路、数据平台建设、数据仓库、数据治理等重要的知识点，不仅适合新手学习和入门，也是从业者不可或缺的工具手册。这部宝典如同一位智者在路途中的明灯，为读者照亮前行的道路，引导他们掌握数据的奥秘。其中的内容不仅具有实战价值，还蕴含着深刻的思考和洞见。每一章节都运用了丰富的修辞手法，比如比喻、拟人、排比等，使得抽象的概念变得生动形象，易于理解。比如，在讲述数据平台建设时，作者巧妙地运用了拟人的手法，将数据平台比作一个具有生命力的有机体，各个部分相互协作，共同维护平台的稳定运行。这种形象的描述让读者能够更加直观地理解数据平台的运作机制。内容摘要此外，这部宝典还充满了引人入胜的故事和案例，它们既展示了数据产品经理在实际工作中的挑战和解决方案，也为读者提供了宝贵的经验和启示。正是这些真实、鲜活的案例，使得宝典更加深入人心，激发读者对于数据的热爱和追求。总的来说，《数据产品经理宝典》不仅是一本工具书，更是一部启迪心灵的佳作。它既适合新手入门，也适合从业者不断提升自我。通过阅读这部宝典，读者将不仅能够掌握数据领域的专业知识，还能领略到数据之美，感受到数据产品经理的智慧与魅力。01内容简介作者简介图书目录目录0302内容简介内容简介内容涵盖了数据产品经理应该知道和掌握的基础知识——从每个优秀的数据产品经理都应当的“效率”问题出发，分别从商业知识和技术知识两个角度，针对什么是数据产品、数据产品诉求的产生和类型、数据产品的实现思路与常见技术方案等关键问题进行讲解。图书目录图书目录第一篇理解数据产品：确实有些不一样第1章什么是数据产品21.1数据产品的点31.2什么是数据应用51.2.1数据处理的角度51.2.2数据展现形式的角度71.2.3应用目的的角度91.3什么是效率问题12图书目录1.3.1成本投入项121.3.2价值产出项141.3.3效率的问题151.4本章小结17第2章数据产品面临的挑战182.1为什么要做—师出有名192.1.1支撑数据应用202.1.2“量入为出”的价值管理29图书目录2.2做的是什么—理解业务292.2.1数据的意义302.2.2架起“量化运营”的桥梁332.3怎样做到的—理解技术352.3.1理解“究竟能做些什么”362.3.2思考“怎样做得更高效”422.4本章小结45第二篇理解业务：“奇怪”的数据需求从哪来图书目录第3章业务是什么483.1业务的目标是什么503.1.1能力视角503.1.2利润视角523.1.3效能视角523.1.4影响力视角533.2业务的商业模式与“投资”思维563.2.1资金投资57图书目录3.2.2人力投资633.2.3时间投资663.2.4其他投资673.3常用管理模型和营销组合683.3.1常用管理模型及其关系683.3.2常用营销组合及其关系963.4本章小结101第4章业务的数据诉求103图书目录4.1用户市场研究1044.1.1需求分析的目的1054.1.2需求的分层1084.1.3需求的定位1164.1.4需求分析的评价与KANO模型1274.1.5需求的传播和贯彻1294.2业务及产品形态研究1304.2.1评价标准—怎样才是“好”131图书目录4.2.2业务转化与价值归因1444.2.3流量管理与实验框架1534.3综合能力升级1594.3.1分析方法论及其优化1604.3.2固化应用系统与赋能业务1714.3.3赋能团队合作1744.4工具、模型与业务、产品的“日常”1764.5本章小结179图书目录第5章用数据抽象业务1805.1需求研究的数据抽象1815.1.1需求挖掘—投放与获得新用户1825.1.2需求鉴别—留存与促进用户活跃1895.1.3用户生命周期与“蓄水池”模型1945.1.4竞争性抽象与建模2005.2业务的数据模型2045.2.1用E-R图抽象实体关系205图书目录5.2.2用流程图抽象业务过程2125.2.3用时序图抽象处理过程2195.2.4用财务思维抽象资金流2255.3“数据世界观”2345.3.1数据模型与现实世界的差异2345.3.2用户行为的事件模型2355.4数据仓库建模2425.4.1面向分析的数据模型242图书目录5.4.2通用数据仓库模型2445.5本章小结250第三篇理解技术：打开数据系统的“黑箱”第6章从业务诉求到技术系统2526.1实现业务诉求的方式2536.1.1主动反馈与被动反馈2546.1.2通用内容与定制内容2566.1.3离线分析与在线分析257图书目录6.1.4全量与抽样数据2586.2业务中的数据形态2596.2.1业务理解与元数据2596.2.2离线数据与数据集2606.2.3实时数据与数据流2616.3业务中的技术问题2636.3.1数据量激增问题2646.3.2如何处理“陈旧”的内容267图书目录6.3.3数据安全问题2686.4本章小结272第7章必要的技术基础知识2747.1产品的技术结构与“技术世界观”2767.1.1Client/Server结构2777.1.2Browser/Server结构2787.1.3产品的“技术世界观”2797.2代码理解世界的“做事思路”280图书目录7.2.1面向过程2807.2.2面向对象2827.3系统的基本模块化2837.4本章小结284第8章常见大数据技术框架2868.1大数据技术框架的几个点2878.1.1多—数据量2888.1.2杂—数据结构290图书目录8.1.3乱—数据到达2968.1.4急—时效性2998.2常见大数据技术框架及基本逻辑3028.2.1ApacheFlume和ApacheKafka3038.2.2ApacheHadoop3068.2.3ApacheHive和FacebookPresto3108.2.4ApacheKylin3118.2.5ApacheFlink和ApacheStorm312图书目录8.2.6ApacheSpark3158.3本章小结316作者简介作者简介李