數(shù)據(jù)產品經(jīng)理：實戰(zhàn)進階

定　價：￥89.00

作　者：	楊楠楠，李凱東，陳新濤，蕭飯飯著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	產品管理與運營系列叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111662396	出版時間：	2020-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	324	字數(shù)：

內容簡介

　　內容簡介這是一部全面講解數(shù)據(jù)產品經(jīng)理核心知識體系的著作。12位作者大多來自國內的知名企業(yè)，涉及不同的行業(yè)，讓本書擁有了更廣泛的視角，能幫助讀者從不同的角度去了解數(shù)據(jù)產品經(jīng)理如何在數(shù)據(jù)、產品、運營、市場等多個方面產生價值。本書的*終目的是讓讀者全面了解數(shù)據(jù)產品經(jīng)理的工作內容、系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)產品的核心知識體系，快速實現(xiàn)從入門到進階的突破。全書一共11章，重點講解了數(shù)據(jù)產品經(jīng)理應該掌握的11個核心知識點，可以概括為四個部分。第壹部分基礎知識（第1章）首先介紹了數(shù)據(jù)產品的定義、組成、分類，其次介紹了數(shù)據(jù)產品經(jīng)理的分類和能力模型，*后介紹了數(shù)據(jù)產品經(jīng)理的招聘、應聘和面試。第二部分通用能力（第2~3章）講解了數(shù)據(jù)產品經(jīng)理應該具備的數(shù)據(jù)分析能力和項目運作能力（產品路線圖）。第三部分數(shù)據(jù)管理（第4~9章）依次講解了數(shù)據(jù)埋點、數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)指標體系、A/B測試、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)服務等知識點，涵蓋數(shù)據(jù)采集、治理、應用、能力輸出的整個鏈條。第四部分策略產品（第10~11章）重點講解了搜索系統(tǒng)和用戶畫像等策略產品相關的知識。

作者簡介

　　楊楠楠數(shù)據(jù)產品經(jīng)理，擅長數(shù)據(jù)分析，為多家世界500強公司提供數(shù)據(jù)分析服務，能在數(shù)據(jù)、產品、運營、市場等多個方面發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。擅長策略產品，在廣告、電商等領域有較多經(jīng)驗，為多家廠商提供流量變現(xiàn)服務。維護有數(shù)據(jù)產品經(jīng)理的知乎專欄和社群，本書的合作者全部來自專欄的粉絲。李凱東某視頻媒體的大數(shù)據(jù)負責人，前京東數(shù)據(jù)中臺應用數(shù)據(jù)平臺部負責人、京東商城算法專家委員會核心委員，阿里天池數(shù)據(jù)科學家。京東研發(fā)*高成就獎項“杰出成就獎”獲得者，在京東期間曾主導智慧營銷，單條產品線GMV增長數(shù)十億；創(chuàng)辦京東大數(shù)據(jù)比賽平臺JData，并成功舉辦全世界*大的單體大數(shù)據(jù)比賽。有9年創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，在社交、電商、O2O等領域有多年經(jīng)驗和深刻見解，公司于2014年以4000萬估值被收購。陳新濤 58轉轉前數(shù)據(jù)總監(jiān)、美團外賣首任數(shù)據(jù)負責人，擁有多年數(shù)據(jù)產品及分析經(jīng)驗，擅長帶領團隊搭建企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺，以及結合企業(yè)戰(zhàn)略分析數(shù)據(jù)并提供增長策略。曾負責從 0 到 1 搭建美團外賣數(shù)據(jù)平臺，其中智能業(yè)績系統(tǒng)為外賣事業(yè)部贏得美團點評集團大獎。任轉轉數(shù)據(jù)總監(jiān)期間，帶領數(shù)據(jù)產品及分析團隊，搭建公司數(shù)據(jù)中臺，為各業(yè)務線提供分析支持，并連續(xù)兩年培養(yǎng)出公司*佳員工，獲得高管團隊及合作方的高度認可。蕭飯飯高級數(shù)據(jù)產品經(jīng)理，擅長用算法解決業(yè)務問題。策略產品經(jīng)理，從0到1負責過完整的搜索、推薦、個性化push及用戶畫像項目，并持續(xù)優(yōu)化，曾打造億級DAU產品策略。精通用戶增長策略，尤其擅長C端產品的打磨和創(chuàng)新型功能設計，以提升新老留存為路徑的增長模式。胡玉婷高級數(shù)據(jù)產品經(jīng)理。原大數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)產品經(jīng)理，在在線教育、內容文娛、電商、大數(shù)據(jù)等多行業(yè)具備豐富的數(shù)據(jù)產品經(jīng)驗，同時具備豐富的埋點設計和數(shù)據(jù)采集經(jīng)驗。擁有toB應用型數(shù)據(jù)產品及BI平臺型數(shù)據(jù)產品經(jīng)驗，主導的數(shù)據(jù)產品輔助大中型公司進行宏微觀決策，主導的大數(shù)據(jù)分析平臺服務于億級用戶量app進行用戶行為分析，toB付費數(shù)據(jù)產品市場占有額Top2。曾多次受到微軟中國及微軟美國總部表彰，全球技術項目中國區(qū)成員，參與過世界上*大的學生科技大賽中國區(qū)運營項目，2015年被美國微軟總部表彰為“2014年度MSP”，并長期享有MSDN*高級訂閱。曹暢數(shù)據(jù)產品經(jīng)理，曾就職于國內某大型智能語音技術提供商。主要研究企業(yè)數(shù)據(jù)標準建設與數(shù)據(jù)管理方法論，以及用戶行為數(shù)據(jù)標準。曾主導制定某上市公司子公司的企業(yè)數(shù)據(jù)標準。谷坤明 TMD互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)產品經(jīng)理。擅長智能BI類產品，曾提升數(shù)千名員工的數(shù)據(jù)應用效率，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動業(yè)務發(fā)展的目標。擅長“數(shù)據(jù)服務”類產品，擅長全套指標體系搭建和可視化、服務化API接口的產品方案。擁有較豐富數(shù)據(jù)可視化經(jīng)驗，深度參與公司一站式數(shù)據(jù)消費應用平臺。俞京江某知名地產集團金融事業(yè)群產品負責人。有9年互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)產品設計經(jīng)驗，多年產品團隊管理經(jīng)驗，精通金融行業(yè)產品的業(yè)務流程及功能設計。獨立負責過五百億交易規(guī)模的App的版本迭代；獨立負責過單日破億交易額的營銷活動，有豐富的用戶增長和營銷獲客實戰(zhàn)經(jīng)驗，善于搭建體系化的營銷服務管理系統(tǒng)，包括精細化運營平臺、自動化營銷平臺、SCRM等。赫子敬次元降維創(chuàng)始人，有8年數(shù)據(jù)產品和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，曾在多家大型企業(yè)擔任數(shù)據(jù)負責人，精通全棧數(shù)據(jù)鏈路和數(shù)據(jù)策略。滴滴現(xiàn)代交通安全數(shù)據(jù)奠基人，2016年幫助滴滴平臺將安全事故降低20%，在技術方面實現(xiàn)重大突破；2018年全面負責愛奇藝AI產品線，幫助愛奇藝在內容制作、生產、分發(fā)環(huán)節(jié)全鏈路應用AI產品，大幅提升業(yè)務指標。賀園數(shù)據(jù)產品經(jīng)理，曾在宜信、京東數(shù)科等多家知名互聯(lián)網(wǎng)金融公司從事數(shù)據(jù)產品相關工作，擅長偏技術類數(shù)據(jù)產品的設計。曾負責從0到1搭建公司的A/B測試平臺，標簽和用戶畫像平臺的設計，以及公司級數(shù)據(jù)資產管理系統(tǒng)的搭建。劉揚數(shù)據(jù)產品專家，曾就職于用友、唯品會，在數(shù)據(jù)采集與埋點、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)建模與分析、數(shù)據(jù)應用方面均有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。先后做過搜索、推薦、算法、大數(shù)據(jù)平臺、ABTest系統(tǒng)等不同形態(tài)的數(shù)據(jù)產品。精通SQL，懂Python及主流挖掘算法；擅長基于ABTest的數(shù)據(jù)驅動理論的價值挖掘和產品落地。朱詩倩曾任Google系獨角獸公司數(shù)據(jù)科學產品線負責人，現(xiàn)任世界500強公司科技事業(yè)部數(shù)據(jù)負責人，擅長利用數(shù)據(jù)驅動業(yè)務增長，在集團跨業(yè)務板塊數(shù)字化轉型方面有獨特經(jīng)驗。在教育、地產、金融領域擁有企業(yè)級數(shù)據(jù)產品和數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)經(jīng)驗，多次完成從0到1產品體系和數(shù)據(jù)平臺搭建。

圖書目錄

贊譽
序一
序二
作者簡介
前言
第1章　全面認識數(shù)據(jù)產品經(jīng)理001
11　什么是數(shù)據(jù)產品001
111　數(shù)據(jù)產品定義002
112　數(shù)據(jù)產品組成002
113　數(shù)據(jù)產品類型003
114　數(shù)據(jù)產品衡量004
12　數(shù)據(jù)產品詳解005
121　用戶數(shù)據(jù)產品005
122　商用數(shù)據(jù)產品010
123　企業(yè)數(shù)據(jù)產品015
13　數(shù)據(jù)產品經(jīng)理能力模型021
131　產品經(jīng)理能力021
132　數(shù)據(jù)專業(yè)能力022
133　軟能力023
134　不同級別的能力要求023
14　數(shù)據(jù)產品經(jīng)理分類026
141　平臺型026
142　應用型027
143　策略型028
15　數(shù)據(jù)產品經(jīng)理的應聘與招聘029
151　如何應聘029
152　如何招聘031
16　數(shù)據(jù)產品相關案例035
161　商用數(shù)據(jù)產品研究案例——Domo035
162　數(shù)據(jù)產品經(jīng)理面試案例045
第2章　數(shù)據(jù)分析方法論053
21　數(shù)據(jù)分析的基礎流程054
22　有價值的數(shù)據(jù)結論055
221　什么是有價值的數(shù)據(jù)結論055
222　怎樣得到有價值的數(shù)據(jù)結論056
223　得到數(shù)據(jù)結論的案例057
23　數(shù)據(jù)分析基礎方法058
231　全鏈路分析058
232　組成因子分解061
233　影響因子拆解062
234　枚舉法063
24　數(shù)據(jù)分析方法使用案例068
241　案例一：多種分析方法尋找增長點068
242　案例二：找到對公司有價值的需求點071
第3章　產品路線圖078
31　制定產品戰(zhàn)略目標079
311　產品愿景079
312　產品目標080
313　產品路線圖082
314　產品迭代計劃與任務083
32　收集并整理需求083
321　用戶/客戶反饋083
322　競品分析084
323　銷售人員和客戶服務人員084
324　行業(yè)分析085
325　頭腦風暴085
326　數(shù)據(jù)反饋086
33　確定優(yōu)先級086
331　價值與復雜度模型087
332　加權評分087
333　KANO模型088
334　SWOT分析088
335　四象限分析法089
34　規(guī)劃路線圖091
35　我們是如何進行路線圖規(guī)劃的092
第4章　數(shù)據(jù)埋點體系096
41　數(shù)據(jù)埋點概述096
411　什么是埋點096
412　埋點的意義097
413　埋點的類型097
42　如何做好埋點098
421　目標收集098
422　字典管理100
423　埋點管理平臺100
43　埋點技術102
431　JavaScript埋點102
432　App埋點103
433　埋點技術的選擇104
第5章　數(shù)據(jù)中臺105
51　數(shù)據(jù)中臺是什么105
511　數(shù)據(jù)中臺的由來105
512　中臺的彷徨107
513　中臺是一種企業(yè)戰(zhàn)略107
514　中臺是戰(zhàn)略下的組織協(xié)同108
515　中臺是技術與業(yè)務的綜合體109
516　數(shù)據(jù)中臺下的數(shù)據(jù)產品經(jīng)理109
52　數(shù)據(jù)中臺的產品形態(tài)110
521　統(tǒng)一指標平臺110
522　統(tǒng)一標簽平臺111
523　可視化報表平臺112
524　智慧營銷平臺112
525　數(shù)據(jù)中臺產品的產品思維113
53　如何構建數(shù)據(jù)中臺114
531　定戰(zhàn)略114
532　改組織115
533　深業(yè)務117
534　做統(tǒng)一117
535　享服務120
536　業(yè)務評價下的數(shù)據(jù)中臺120
537　黃埔軍校式的數(shù)據(jù)中臺122
第6章　數(shù)據(jù)指標體系123
61　數(shù)據(jù)指標體系的概念與價值124
611　什么是數(shù)據(jù)指標體系124
612　數(shù)據(jù)指標體系的價值125
62　數(shù)據(jù)指標的分類127
621　指標的類型127
622　數(shù)據(jù)指標的類型128
63　數(shù)據(jù)指標體系的建設136
631　數(shù)據(jù)指標體系設計原則136
632　數(shù)據(jù)指標體系建設的方法與步驟139
64　數(shù)據(jù)指標在各行業(yè)的應用150
641　電子商務150
642　內容文娛151
643　在線教育153
第7章　A/B測試系統(tǒng)搭建155
71　A/B測試簡介155
711　A/B測試起源155
712　A/B測試特點156
713　A/B測試場景157
72　A/B測試流程158
721　試驗需求洞察158
722　試驗需求發(fā)起159
723　試驗方案設計160
724　試驗需求落實160
725　試驗效果分析161
73　A/B測試系統(tǒng)設計161
731　A/B測試系統(tǒng)核心功能162
732　A/B測試系統(tǒng)設計方案165
733　A/B測試系統(tǒng)設計要點173
74　A/B測試案例分析175
741　奧巴馬競選總統(tǒng)175
742　商品詳情頁相似推薦176
75　A/B測試經(jīng)驗建議181
751　培養(yǎng)驅動文化181
752　自研或第三方工具182
第8章　數(shù)據(jù)管理183
81　數(shù)據(jù)的類型和主要特點183
811　數(shù)據(jù)的類型183
812　三類數(shù)據(jù)的主要特點和差異184
813　業(yè)務數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)管理嗎185
82　主數(shù)據(jù)管理186
821　主數(shù)據(jù)管理概述186
822　主數(shù)據(jù)管理四要素188
823　業(yè)務輸入191
824　主數(shù)據(jù)管理產品化解決方案192
83　元數(shù)據(jù)管理197
831　元數(shù)據(jù)管理概述197
832　元數(shù)據(jù)管理標準202
833　元數(shù)據(jù)管理解決方案206
第9章　數(shù)據(jù)服務215
91　數(shù)據(jù)服務概述215
911　什么是數(shù)據(jù)服務215
912　為什么要做數(shù)據(jù)服務216
913　數(shù)據(jù)服務的利益相關者218
92　基于標準指標的數(shù)據(jù)服務219
921　API服務220
922　API服務的用戶路徑223
923　指標池服務223
93　基于Hive表的數(shù)據(jù)服務224
931　可視化模式224
932　開放平臺自定義SQL模式224
933　兩種數(shù)據(jù)服務的對比226
94　相關問題226
941　局限性與挑戰(zhàn)226
......