具体描述
数据产品就是把数据、数据分析、决策逻辑尽可能多地固化到一个软件系统中， 以更快的更新频率、更准确的分析结果、更智能的提醒方式为人们提供数据价值。
《数据产品设计》是一本关于数据产品经理入门级的学习指南，主要内容包括初识数据产品、寻求需求领域、数据指标设计、数据可视化设计、数据展现逻辑设计、产品管理、常用工具软件。其中第1章从数据产品的定义、分类、职业规划等方面入手，讲解什么是数据产品、数据流通价值链、数据产品经理的职业规划等内容。第2章至第5章介绍了数据产品设计的一般流程。第6章介绍了一般产品经理需要具备的产品管理相关知识。第7章介绍了数据产品经理需要掌握的一些软件工具。
《数据产品设计》定位为数据产品经理入门级的学习资料，适合初级学员阅读，对在职的数据产品经理可以作为补充性的学习资料。
作者简介
目录信息
1.1 为什么需要数据产品 2
1.1.1 无处不在的决策 2
1.1.2 数据价值的提供方式 3
1.2 数据产品流通价值链 5
1.2.1 数据生产阶段 5
1.2.2 数据整理阶段 6
1.2.3 数据研究阶段 9
1.2.4 数据展现阶段 11
1.2.5 数据价值体现阶段 13
1.3 数据产品的定义及分类 14
1.3.1 辅助决策型数据产品 15
1.3.2 智能决策型数据产品 16
1.4 数据产品经理 20
1.4.1 招聘岗位分析 21
1.4.2 工作技能要求 23
1.4.3 职业转型方向 24
1.5 数据产品设计流程 25
第2章 寻找需求领域 29
2.1 需求理论 30
2.1.1 马斯洛的需求层次理论 30
2.1.2 乔布斯的用户需求理论 32
2.2 数据产品的需求领域 34
2.2.1 决策需求 34
2.2.2 数据需求 36
2.3 获得用户需求的方法 37
2.3.1 深入观察用户行为 37
2.3.2 定性的用户访谈记录 37
2.3.3 定量的用户调查数据 38
2.4 需求分析注意事项 38
2.4.1 合适的样本量 38
2.4.2 识别需求假象 39
2.4.3 专注于问题本身 40
2.4.4 对用户进行分类 41
第3章 数据指标设计 43
3.1 什么是数据指标 44
3.1.1 居民消费价格指数 44
3.1.2 洗车指数 46
3.2 数据指标分类 51
3.2.1 时间特点 52
3.2.2 总体特征性质 52
3.2.3 数据依据 53
3.2.4 计量单位的特点 54
3.2.5 指标属性 54
3.3 数据指标设计原则 55
3.3.1 可信的数据源 55
3.3.2 计算逻辑透明、清晰 55
3.3.3 考虑适用场景范围 56
3.3.4 有易理解的指导意见 56
3.4 数据指标体系设计 57
3.4.1 查阅罗列 58
3.4.2 分类设计 59
3.4.3 明确实现 61
第4章 数据可视化设计 63
4.1 可视化是人类的天性 64
4.2 数据可视化设计要素 65
4.2.1 设计目的 65
4.2.2 数据展现形式 66
4.2.3 受众群体 66
4.2.4 传播场景 68
4.3 趋势型数据可视化 68
4.3.1 点线图 68
4.3.2 拟合曲线图 71
4.3.3 柱状图 74
4.3.4 阶梯图 75
4.4 对比型数据可视化 76
4.4.1 柱状图 76
4.4.2 面积图 77
4.4.3 气泡图 78
3.3 数据指标设计原则 55
3.3.1 可信的数据源 55
3.3.2 计算逻辑透明、清晰 55
3.3.3 考虑适用场景范围 56
3.3.4 有易理解的指导意见 56
3.4 数据指标体系设计 57
3.4.1 查阅罗列 58
3.4.2 分类设计 59
3.4.3 明确实现 61
4.4.4 单词云图 79
4.4.5 星状图 80
4.4.6 脸谱图 82
4.4.7 热力图 83
4.5 比例型数据可视化 86
4.5.1 饼图 86
4.5.2 环形图 87
4.5.3 百分比堆砌柱状图 87
4.5.4 百分比堆砌面积图 88
4.6 分布型数据可视化 88
4.6.1 直方图 90
4.6.2 茎叶图 92
4.6.3 箱线图 93
4.6.4 概率密度图 95
4.7 关系型数据可视化 98
4.7.1 维恩图 98
4.7.2 矩形树图 99
4.7.3 漏斗图 102
4.7.4 桑基图 104
4.7.5 节点关系图 106
4.8 地理型数据可视化 108
4.8.1 二维地图 108
4.8.2 三维地图 111
4.8.3 地图应用 112
第5章 数据展现逻辑设计 117
5.1 时间逻辑 118
5.2 空间逻辑 121
5.3 用户角色逻辑 123
5.4 指标属性逻辑 125
5.5 业务分析流程逻辑 127
5.6 用户自定义逻辑 131
第6章 产品管理 133
6.1 产品经理管理职责 134
6.2 产品战略管理 135
6.3 产品需求管理 136
6.4 产品市场管理 139
6.5 产品研发管理 142
6.6 产品生命周期管理 146
6.7 产品经理管理考核 149
第7章 常用工具软件 151
7.1 需求分析工具 152
7.1.1 思维导图工具 152
7.1.2 问卷调查工具 157
7.2 数据探索工具 159
7.2.1 数据库管理工具 160
7.2.2 数据分析类工具 163
7.3 数据可视化工具 167
7.3.1 商业智能工具 168
7.3.2 前端图表插件 169
7.4 产品设计工具 171
7.4.1 流程图设计工具 172
7.4.2 原型图设计工具 177
结语 179
参考文献 181
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的结构安排，简直是艺术品级别的精妙。它不是按照数据采集、处理、展示这种流水线顺序来写的，而是反其道而行之，从“商业价值”和“用户体验”这两个终极目标倒推回来，设计数据产品应该遵循的路径。这种颠倒的叙事逻辑，反而让我更容易理解为什么某些数据指标比其他指标更重要。举个例子，它对“数据叙事”的探讨，简直是醍醐灌顶。以前我总觉得数据报告就是把图表放上去，让老板自己去看。但这本书教会我，数据产品设计其实是一种讲故事的过程，你需要设计一个引人入胜的情节，让用户不知不觉地被你的数据所说服。书中对“零摩擦”用户体验的追求，也让我重新审视了我们现有产品中那些不必要的点击和加载等待。读完后，我立刻回去优化了我们一个核心看板的交互流程，效果立竿见影，用户反馈积极得多。这本书的价值在于，它提供了一套思考的“元框架”，而不是一套具体的“操作手册”。
评分我是一个偏向于产品体验的从业者，传统的数据分析书籍对我来说简直是催眠曲。但《数据产品设计》这本书，竟然让我读出了一种“人文关怀”。它把冰冷的数据和复杂的算法，转化成了有温度、能解决实际问题的工具。最让我感到震撼的是关于“数据伦理与可信度”那部分的论述。在现在这个数据滥用的时代，作者没有回避这个敏感话题，而是旗帜鲜明地提出了设计师的责任。这不仅仅是合规性问题，更是关系到产品生命力的核心要素。书中提出的“信任设计”原则，我以前从未在其他任何地方看到过如此系统化的论述。它促使我去思考，我们提供的每一个数据点，是否都建立在透明和公平的基础之上。这种对产品责任的深度挖掘，让这本书的立意拔高了好几个层次，不再是单纯的技术指导书，而是一本关于“如何负责任地使用信息力量”的指南。
评分说实话，这本书的阅读体验是渐进式的，一开始觉得信息量很大，有点消化不良，但坚持读下去后，会发现里面的知识点像魔方一样，一块块地拼合起来，形成一个坚不可摧的体系。我个人对书中对“小数据”和大数据的平衡处理印象深刻。很多公司都痴迷于海量数据，却忽略了对那些少量但高价值信息的深度挖掘和快速应用。作者非常巧妙地论证了在特定场景下，一个精心设计的小型数据集成的产品，其商业价值可能远超一个臃肿的大数据平台。它教会我如何去“做减法”，聚焦在真正能产生业务价值的“那20%的关键数据”上。而且，这本书的语言风格非常具有启发性，常常用一些比喻和类比，让你在会心一笑的同时，理解了深层次的逻辑。对于想要跨界转型做数据产品，或者正在为数据战略感到迷茫的团队领导来说，这本书简直是不可多得的良药，它不仅提供了“做什么”，更重要的是给出了“如何想”的底层逻辑支撑。
评分老实说，我买这本书的时候是带着点怀疑的，因为市面上讲数据和产品的书太多了，很多都是东拼西凑的货色。但是《数据产品设计》这本书，它真的有“干货”。它没有陷入那种“数据可视化就是一切”的误区，而是从更宏观的战略层面去谈数据产品在企业中的定位和价值实现路径。我印象最深的是关于数据治理和产品迭代闭环的章节。作者用非常清晰的逻辑链条，把“数据质量”这个老大难问题，巧妙地融入到产品设计流程中，而不是让它成为一个孤立的技术负担。读起来的感受是，这本书的作者绝对是实战派，他知道在实际操作中会遇到哪些坑，并且提供了避坑指南。文字上没有那种故作高深的术语堆砌，而是用一种非常精炼、直击要害的语言，让你能迅速抓住核心要点。对于那些已经有一定经验，但感觉自己在数据产品这条路上遇到了“天花板”的人来说，这本书绝对是帮你突破瓶颈的催化剂。我甚至把它当成了我团队内部培训的辅助教材，因为它的结构非常适合系统化学习。
评分这本书，咳，怎么说呢，简直是为那些在数据汪洋里迷失方向的人指明灯塔啊。我本来以为数据产品设计嘛，无非就是一堆技术名词堆砌，结果翻开后发现，它压根就不是那种枯燥的教科书。作者的叙述方式非常接地气，就像一个经验丰富的老前辈在手把手教你如何从零开始构建一个真正能解决问题的产品。我特别喜欢它对用户洞察的强调，那种深入骨髓的理解，远超出了简单的“用户需要什么”的层面，而是探讨了“用户为什么需要这个”以及“在什么情境下他们会用到”。书中那些案例分析，简直是教科书级别的，把抽象的概念具象化了。读完第一部分，我感觉自己对产品经理这个角色的理解又上了一个台阶，不再是只会提需求的角色，而是真正懂得如何利用数据驱动决策的战略家。如果说有什么不足，或许是有些地方的实践建议过于理想化，但在整体框架的构建上，这本书无疑是顶级的。它不是告诉你怎么写代码，而是告诉你如何像产品大师一样思考。
评分不适合
评分编著比较靠谱，唯一把介绍祥光数据透视图的给记下来了。
评分没什么干货，基本是百度百科式解释
评分不适合
评分百科式写作
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