具体描述
《写给数据产品经理新人的工作笔记》以数据产品经理角色的定位和合作关系为切入点，站在整个数据体系的视角，从工作流程的角度剖析数据需求沟通和判断的过程、指标体系搭建的过程，同时介绍了部分通用工具，并详细剖析这些工具和对应的数据体系要解决的问题之间的关系。最后补充了必要的统计学常识、数据技术常识，并对一些在数据产品经理的工作过程中经常遇到的问题给出解决方案。
《写给数据产品经理新人的工作笔记》的目标在于，为数据产品从业新人或准备转行做数据产品的读者提供一个本领域的通解通法，并对即将面临的问题做出预判，并找到解决方案。
作者简介
陈文思 （Viola Chen），数据圈非著名“大表姐”，应用统计学及应用心理学双向专业背景。
以网站分析师入行，从业十年间从数据采集到指标体系，从数据集市到数据分析、数据运营等方向均有涉及，一直企图以一己之力完成数据应用链路的完整串联，结果变成了一个填“坑”小能手（或者叫：数据产品经理）。
曾就职于凡客诚品、汽车之家、理想汽车、美团点评。
个人兴趣飘忽不定。德云社15年“铁粉”，思维极端发散。近期致力于手绘、古典吉他、爬山、算法相关的数据结构设计等。
目录信息
第1章 成为数据产品经理：角色创建和角色转变
1.1 给“小萌新”的信心和冷水——欢迎打开这个新世界的大门 / 003
1.1.1 新人的困惑 / 003
1.1.2 新角色的技能树 / 004
1.2 从数据分析师转型做数据产品经理——从解构到创造 / 006
1.2.1 两种角色的巨大差异 / 007
1.2.2 从数据分析师转型的难点 / 008
1.3 从数据技术转型做数据产品经理——从具体到抽象 / 010
1.3.1 从数据技术转型的困惑 / 010
1.3.2 从数据技术转型的关键点 / 011
1.4 从其他产品经理转型做数据产品经理——从信息到数据 / 014
1.4.1 从后台产品经理转型做数据产品经理 / 014
1.4.2 前端产品经理也能转型做数据产品经理 / 016
1.5 工作笔记：数据产品经理技能树 / 016
第2章 数据产品经理和其他角色的关系
2.1 角色之间的关系和他们面对的问题 / 019
2.1.1 数据业务结构和相关角色 / 019
2.1.2 角色之间的输入/ 输出 / 022
2.2 你的用户是谁：数据产品的“用户分析” / 023
2.2.1 数据角色相关用户 / 023
2.2.2 非数据角色相关用户 / 026
2.3 不同阶段，不同定义 / 028
2.3.1 从平台到中台 / 028
2.3.2 明确公司所处的阶段和状态 / 029
第2 部分
第3 章 需求沟通过程
3.1 发现数据需求的本质 / 030
3.1.1 数据需求类型 / 030
3.1.2 不同需求类型对应的实现方式 / 035
3.1.3 识别需求背后需要解决的问题 / 037
3.1.4 需求沟通中的提问技巧 / 040
3.2 避免做太多临时的事——需求沉淀 / 042
3.2.1 和大家达成一些合作共识 / 042
3.2.2 信息记录和信息反馈 / 045
3.2.3 不停地回顾——需求复盘方法 / 047
3.3 当我们在讨论“预测”时，是在讨论什么 / 050
3.3.1 理解概率结论的不确定性 / 050
3.3.2 不确定感带来的焦虑 / 051
3.3.3 充分描述历史数据 / 052
3.4 工作笔记：一个需求沟通框架 / 052
第4 章 指标体系搭建
4.1 指标体系 / 054
4.1.1 什么是指标体系 / 054
4.1.2 指标体系如何描述业务 / 056
4.1.3 案例：某媒体网站的指标体系搭建 / 059
4.1.4 从指标体系到数据驱动的过程 / 061
4.2 指标定义和维度定义 / 062
4.2.1 指标和维度 / 062
4.2.2 抽象定义和操作定义 / 063
4.2.3 计算口径之争 / 063
4.3 基础监控的建立——报表很重要 / 065
4.3.1 从宽表到报表 / 065
4.3.2 从顶层监控到多维度拆分 / 070
4.3.3 迭代和反馈机制 / 070
4.4 工作笔记：一个指标体系的产品化方式 / 071
第5 章 Excel 是最完美的数据产品
5.1 Excel 常用功能盘点 / 076
5.1.1 重点函数和动态图表 / 078
5.1.2 数据透视表和数据透视图、切片器 / 084
5.2 使用Excel 做思维训练 / 088
5.2.1 数据和可视化的关系 / 088
5.2.2 案例：Excel 迷你动态模板开发实战 / 089
第6 章 不同的工具解决不同的问题
6.1 基础工具设计 / 107
6.1.1 通用报表工具 / 108
6.1.2 数据治理工具：维表、数据质量管理 / 112
6.1.3 自助查询和开发类工具 / 116
6.2 可视化平台设计 / 118
6.2.1 可视化平台结构的分类 / 119
6.2.2 不同图表类型的作用和数据源结构 / 120
6.2.3 可视化平台功能点最好能够标准化 / 134
6.2.4 Power BI 和Tableau 的对比评测 / 135
6.3 工作笔记：一个数据产品的PRD 结构 / 141
第7 章 数据应用和第三方平台
7.1 数据应用产品 / 143
7.1.1 多版本测试及其工具 / 144
7.1.2 用户画像和用户标签 / 150
7.1.3 策略库的形成和数据闭环 / 151
7.2 第三方平台产品 / 153
7.2.1 DMP 到底是什么 / 154
7.2.2 类似神策、GrowingIO 等平台的优势和适用范围 / 155
7.3 工作笔记：一套融入业务工作流的数据应用方案包含什么 / 159
第3部分
第8 章 必须理解的统计学知识
8.1 报表的本质：描述性统计解决日常90% 的问题 / 162
8.1.1 随机变量的分布 / 163
8.1.2 集中趋势1：最值、中位数、众数和均值 / 164
8.1.3 集中趋势2：标准差和方差 / 166
8.2 统计学和因果论：相关性和因果关系 / 167
8.2.1 相关性和因果关系的定义和区别 / 169
8.2.2 数据使用中常见的逻辑谬误 / 171
8.2.3 贝叶斯法则背后的哲学观点 / 172
8.3 假设检验过程代表着一种思维方法 / 173
8.3.1 什么是假设检验过程 / 173
8.3.2 一种有点“反人类”却十分有效的思维方式 / 174
第9 章 必须了解的数据技术基础知识
9.1 数据平台存在的形态：数据平台基础架构 / 175
9.1.1 了解每一个组件解决什么问题 / 176
9.1.2 Hadoop：一个情报处的组织架构 / 178
9.2 数据源：数据采集和数据同步 / 179
9.2.1 用户行为采集：埋点和无埋点的技术原理 / 179
9.2.2 数据同步和数据接入：做好数据的搬运工 / 183
9.3 数据建模：核心思想是“分类” / 185
9.3.1 了解主流“门派”：维度建模，从ODS 到数据集市 / 185
9.3.2 计算资源分配：调度和依赖 / 187
9.3.3 实时数据：流式SQL 的出现 / 187
9.4 产品经理要学一点代码 / 188
9.4.1 SQL 也许不能叫作代码，却不可替代 / 188
9.4.2 团队里存在的技术栈，要知道它们的原理和难度 / 188
第10 章 不得不说的“坑”和红线
10.1 直面数据质量问题 / 190
10.1.1 统一名词库的必要性和困难 / 191
10.1.2 第三方系统数据的接入和打通 / 193
10.1.3 不可避免的体力活——埋点及其维护 / 194
10.2 数据平台的内功修炼和面向业务的输出很难平衡 / 195
10.2.1 面对刷数、迁移、反复校验的每一天 / 196
10.2.2 千万不要企图做“烂好人” / 197
10.3 数据安全 / 197
10.3.1 我们为什么总是在亡羊补牢 / 198
10.3.2 数据权限管理、流程和规则 / 199
10.3.3 数据产品经理能为数据安全做什么 / 200
· · · · · · (收起)
读后感
mark一下，回来是需要完成书评的，不是摘要的那种书评 很不错的入门书了。果然名字起得越花哨，内容越水，这本书正相反。 220228 细读了以后发现差距还是很大的，要补的东西太多了。 可以是数据产品经理的第一本书 三四章是精华，重点不在内容而在视角。没有看过其他数据产品经...
看这本书之前，我个人一直对产品经理这一个角色是有着很高的认知，因为一个优秀的产品经理，更像是互联网公司架构里的一个“中台”，起着承上启下的角色，不仅需要了解技术知识，更需要了解业务，数据产品经理还要对数据很了解，对这些了解透彻后，才能把一些抽象或者细碎的需...
看这本书之前，我个人一直对产品经理这一个角色是有着很高的认知，因为一个优秀的产品经理，更像是互联网公司架构里的一个“中台”，起着承上启下的角色，不仅需要了解技术知识，更需要了解业务，数据产品经理还要对数据很了解，对这些了解透彻后，才能把一些抽象或者细碎的需...
mark一下，回来是需要完成书评的，不是摘要的那种书评 很不错的入门书了。果然名字起得越花哨，内容越水，这本书正相反。 220228 细读了以后发现差距还是很大的，要补的东西太多了。 可以是数据产品经理的第一本书 三四章是精华，重点不在内容而在视角。没有看过其他数据产品经...
mark一下，回来是需要完成书评的，不是摘要的那种书评 很不错的入门书了。果然名字起得越花哨，内容越水，这本书正相反。 220228 细读了以后发现差距还是很大的，要补的东西太多了。 可以是数据产品经理的第一本书 三四章是精华，重点不在内容而在视角。没有看过其他数据产品经...
用户评价
从一个略带怀疑的初学者的角度来看，这本书的叙事风格简直是一股清流。我之前读过几本声称是给新人准备的“入门”书籍，结果发现内容要么过于晦涩，充满了只有资深专家才能理解的行话；要么就是过于浅薄，读完后感觉自己只是记住了几个名词，对实际工作毫无帮助。但这本书却成功地找到了一个完美的平衡点。作者似乎深谙“授人以渔”的精髓，他不是直接告诉你“应该做什么”，而是耐心地带你走过“为什么会这样”的决策路径。例如，在探讨A/B测试设计时，书中用了一个篇幅来解释不同置信水平选择背后的业务风险权衡，而不是简单地给出一个公式。这种深入挖掘决策背后的“心路历程”的写法，极大地培养了我独立思考问题的能力。读完相关章节后，我不再满足于执行上级给出的需求，而是会主动去审视需求背后的假设是否成立，这无疑是我职业发展中一个重要的思维跃迁。
这本书的语言风格极其鲜活、接地气，一点也不像传统意义上的“技术手册”。我尤其欣赏作者时不时穿插进去的那些基于真实工作场景的“黑色幽默”和“血泪教训”。比如，书中提到“数据产品经理的终极奥义是学会向上管理那些对数据一知半解但权力很大的决策者”，这种一针见血的描述，让我感觉作者就是我的“战友”，而不是高高在上的导师。这种亲切感极大地提升了阅读的沉浸度。在讲解如何搭建数据产品路线图时，作者使用了“项目排雷与资源锚定”的比喻，将原本枯燥的项目管理流程变得生动有趣。此外，书中对于沟通技巧的阐述，更是妙趣横生，它没有提供僵硬的话术，而是侧重于建立同理心，教你如何用对方的“语言”去包装你的数据见解，这对于我这种习惯于与代码和数字打交道的人来说，是极具启发性的软技能提升。
要说这本书的深度，它绝对是面向实战的。在我看来，它最大的价值在于构建了一个完整的数据产品思维框架，这个框架的稳固性，足以支撑一个新人快速从“执行者”转变为“思考者”。我特别关注了书中关于“指标体系分层与落地”的那几个章节，作者并没有像很多文章那样，只罗列一堆常用的北极星指标，而是详细拆解了指标体系从顶层设计到具体落地指标的“遗传学”过程。他强调了指标必须具备的“可行动性”和“可解释性”，并提供了一套可复用的四象限分析模型来评估现有指标的有效性。这套方法论清晰到几乎可以被直接复制到任何新产品的数据健康评估中。这本书的结构安排就像是一场精心策划的马拉松，起步稳健，中段加速并穿越技术难点，最后冲刺时提供的都是最关键的战术指导，它不是让你快速学会一个技巧，而是真正让你掌握一套在数据洪流中导航的工具箱。
这本书的装帧设计相当别致，封面采用了一种略带磨砂质感的纸张，手感温润而不失专业感，蓝灰色的主色调沉稳大气，很符合技术类书籍的调性。我个人尤其欣赏的是它在排版上的用心之处。内页的字体选择清晰易读，字号大小适中，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，作者在关键概念的阐释上，大量使用了图表和流程图进行辅助说明。这些视觉化工具的加入，极大地降低了理解复杂数据流转和产品决策过程的门槛。比如，关于“用户旅程地图”的绘制步骤，书中不仅有文字的细致描述，还配上了清晰的层级分解图，让我立刻就能在脑海中构建出一个具象化的工作模型。此外，书本的章节划分逻辑性极强，从宏观的产品思维到微观的技术实现细节，层层递进，像一个结构精良的数据库，你可以根据自己的知识盲区随时“查询”并深入学习。整体来看，这本书在视觉传达和结构组织上，体现出一种成熟产品经理应有的严谨与条理，让人在翻阅之初就对其内容质量抱有极高的期待，这种良好的“用户体验”是很多同类书籍所欠缺的。
我是在一个跨部门协作的压力期购入这本书的，当时正忙于梳理一个新上线数据看板的指标体系，需要快速找到一套标准化的语言来与开发和业务方沟通。这本书最让我惊喜的一点，在于它对“数据治理”与“产品需求”之间关系的深入剖析。它并没有停留在学院派的理论层面，而是非常务实地指出了在实际项目中，数据质量问题如何直接转化为产品体验的灾难，并提供了一套非常实用的“数据健康度自检清单”。我立刻将书中提到的几个关键检查点应用到了我们团队的周会上，效果立竿见影，以往争论不休的“数据口径不一致”的问题，因为有了这本书提供的参照标准，很快就达成了共识。它更像是一位经验丰富的老同事在旁边指导，而不是一本冰冷的教科书。特别是关于“埋点规范文档”的模板介绍，其详尽程度远超我之前接触到的任何内部指南，几乎可以作为我们部门未来文档撰写的范本。这种将理论与实操紧密结合的写作手法，让这本书的实用价值大大超越了其定价。
入门, ok
古牧君推荐的，确实感觉写的很好很有逻辑。
易读，实用。谢谢作者
给新人的话，了解了解，也还算不错
入门不错 短小精悍
