具體描述
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。
目錄資訊
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
· · · · · · (收起)
讀後感
我只能说，我非常后悔在这本书上浪费的半小时。 整本书都在罗列一些概念，感觉不到有任何指导意义，而且废话特别多，很多内容与主题无相关性。我很怀疑作者写作的目的不是为了说清楚知识，而是为了凑字数，一堆不知所云的描述是为了显示自己高大上？另外，文中随处可见某某人说...
評分我只能说，我非常后悔在这本书上浪费的半小时。 整本书都在罗列一些概念，感觉不到有任何指导意义，而且废话特别多，很多内容与主题无相关性。我很怀疑作者写作的目的不是为了说清楚知识，而是为了凑字数，一堆不知所云的描述是为了显示自己高大上？另外，文中随处可见某某人说...
評分我只能说，我非常后悔在这本书上浪费的半小时。 整本书都在罗列一些概念，感觉不到有任何指导意义，而且废话特别多，很多内容与主题无相关性。我很怀疑作者写作的目的不是为了说清楚知识，而是为了凑字数，一堆不知所云的描述是为了显示自己高大上？另外，文中随处可见某某人说...
評分我只能说，我非常后悔在这本书上浪费的半小时。 整本书都在罗列一些概念，感觉不到有任何指导意义，而且废话特别多，很多内容与主题无相关性。我很怀疑作者写作的目的不是为了说清楚知识，而是为了凑字数，一堆不知所云的描述是为了显示自己高大上？另外，文中随处可见某某人说...
評分我只能说，我非常后悔在这本书上浪费的半小时。 整本书都在罗列一些概念，感觉不到有任何指导意义，而且废话特别多，很多内容与主题无相关性。我很怀疑作者写作的目的不是为了说清楚知识，而是为了凑字数，一堆不知所云的描述是为了显示自己高大上？另外，文中随处可见某某人说...
用戶評價
說實話，市麵上關於數據和産品的書籍多如牛毛，大多都是泛泛而談，或者堆砌著前幾年的陳舊案例。但這本書給我的感受是，它緊跟行業脈搏，甚至帶有一絲前瞻性。特彆是在講解“數據治理”和“數據倫理”的部分，作者的觀點非常超前和謹慎。我尤其贊賞其中關於“數據産品如何賦能業務決策的閉環”的論述，它清晰地闡釋瞭從數據采集、清洗、分析、建模到最終反饋給業務層的完整生命周期管理。這種全景式的視角，幫助我跳齣瞭過去隻關注“報錶美不美觀”或“模型準確率高不高”的局限性。它讓我意識到，一個優秀的數據産品經理，必須是一個優秀的“翻譯官”，能夠將復雜的底層技術邏輯，轉化為管理層和一綫業務人員能理解的商業語言。書中的圖錶清晰明瞭，邏輯鏈條嚴密，即便是首次接觸數據治理復雜概念的讀者，也能在作者的引導下，逐步理解數據質量對最終産品決策影響的深遠性。讀完後，我感覺自己的職業視野被極大地拓寬瞭，不再局限於某個單一的工具或技術棧。
评分這本書給我最大的震撼在於它的“實戰驅動”的徹底性。它不是那種紙上談兵的理論閤集，而是像一本操作手冊，手把手教你如何處理實際工作中的各種難題。作者在講解如何定義數據産品的成功指標時，引入瞭一種非常辯證的思維方式，即“指標的有效性是動態變化的”。它教會我如何識彆那些看似重要實則虛榮的指標（Vanity Metrics），轉而聚焦於真正驅動業務增長的關鍵結果指標（Key Results）。我特彆欣賞作者對於“數據産品文檔”撰寫的細緻指導，包括PRD、用戶故事和數據字典的構建範式，這些都是日常工作中極易被忽視但對項目成功至關重要的細節。通過書中的步驟，我發現自己過去撰寫的文檔結構混亂、重點不突齣等問題，都有瞭清晰的改進方嚮。這本書的優勢在於，它始終圍繞一個核心問題在展開：“如何將原始數據轉化為能産生實際商業價值的工具？” 這種專注度使得全書內容聚焦且高效，讀起來讓人感到非常充實，收獲感極強。
评分我必須承認，這本書的結構設計簡直是為我這種有一定技術背景但對産品經理思維感到迷茫的人量身定做的。它沒有陷入純粹的工具介紹泥潭，而是將重點放在瞭“産品經理的思維模式轉型”上。最讓我眼前一亮的是關於“數據産品價值衡量”的那幾個章節，作者提供瞭一套非常務實、可落地的評估體係，避免瞭許多初級PM容易犯的錯誤——沉迷於指標的數量而非質量。書中對 A/B 測試的設計哲學分析得入木三分，它不僅僅是教你如何設置對照組和實驗組，而是探討瞭如何在高並發、強約束的商業環境中，設計齣既能得齣有效結論、又不會對現有業務造成重大負麵影響的實驗方案。這種對“平衡藝術”的探討，體現瞭作者深厚的實戰積纍。我甚至把書中關於“MVP（最小可行産品）”在數據産品中的應用那部分內容反復研讀瞭好幾遍，它提供瞭一種理性的剋製，教會我如何在資源有限的情況下，快速迭代並驗證核心假設。這本書的文字風格是那種冷靜、精確、充滿邏輯力量的，讀起來毫不拖遝，每一個段落似乎都承載著重要的信息密度，非常適閤需要快速吸收和應用知識的專業人士。
评分這本書的敘事節奏把握得恰到好處，讀起來就像在跟一位經驗豐富的導師麵對麵交流，沒有那種高高在上的理論說教，而是充滿瞭實戰的煙火氣。從一開始的“小白”階段，作者就非常細緻地拆解瞭數據産品的核心概念，不像有些書籍上來就拋齣一堆行業術語讓人望而卻步。我特彆欣賞它將復雜的流程進行瞭可視化處理，讓我這個初入行的人能迅速構建起一個清晰的知識框架。比如說，在用戶畫像構建的那一章，它不僅講解瞭技術上的 ETL 過程，更深入地探討瞭如何從業務痛點反推數據需求的優先級，這種由果溯因的分析方法，對我理解“為什麼要做這個數據産品”比“怎麼做”更重要。全書的案例選擇也非常貼近當下互聯網行業的實際場景，無論是電商推薦係統的數據埋點策略，還是金融風控模型的數據指標優化，都讓人有“原來如此”的感覺。它沒有停留在淺嘗輒止的介紹層麵，而是深入到瞭如何與技術團隊、業務團隊高效溝通的“軟技能”層麵，這在很多技術導嚮的教材中是缺失的寶貴內容。讀完之後，我感覺自己不再是那個對數據産品經理工作內容一知半解的新人，而是一個心中有瞭地圖的探險傢，知道該往哪個方嚮邁齣第一步。
评分這本書的閱讀體驗非常像在聽一位經驗豐富的創業者分享他的“從0到1”心路曆程，其中夾雜著無數次嘗試和失敗的教訓，但錶達方式卻充滿瞭積極的建設性。它的語言非常接地氣，沒有太多晦澀難懂的術語，即便是那些涉及復雜算法或數據架構的概念，作者也總能用最樸素的比喻來加以闡釋。例如，在描述數據中颱的構建時，它沒有直接進入技術選型，而是先從“解決煙囪式數據孤島”的業務痛點入手，讓你從根本上理解為什麼需要這樣的架構。我最喜歡的是它對“數據産品經理的領導力”的探討，這部分內容通常在技術書籍中被忽略。書中強調瞭數據産品經理作為非直接管理者的角色，如何通過清晰的願景和強大的數據洞察力來影響和驅動跨部門團隊協作。這種對人際動力學和項目管理的深入挖掘，讓這本書的價值遠遠超齣瞭技術指導手冊的範疇，更像是一本職場成長寶典。閱讀過程中，我經常會停下來思考自己的日常工作，並立刻嘗試應用書中的方法來優化溝通效率。
评分作者收集瞭幾百個概念，卻不懂數據也不懂産品
评分這樣寫並不討好，想說的太多，概念堆砌，並不實用。
评分整本書基本都是數據相關的概念羅列和背景曆史，幾乎沒用任何實操上的指導
评分不適閤
评分寫的有點亂，有些內容還是很有價值的，但是講曆史篇幅太多
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有