具體描述
《寫給數據産品經理新人的工作筆記》以數據産品經理角色的定位和閤作關係為切入點，站在整個數據體係的視角，從工作流程的角度剖析數據需求溝通和判斷的過程、指標體係搭建的過程，同時介紹瞭部分通用工具，並詳細剖析這些工具和對應的數據體係要解決的問題之間的關係。最後補充瞭必要的統計學常識、數據技術常識，並對一些在數據産品經理的工作過程中經常遇到的問題給齣解決方案。
《寫給數據産品經理新人的工作筆記》的目標在於，為數據産品從業新人或準備轉行做數據産品的讀者提供一個本領域的通解通法，並對即將麵臨的問題做齣預判，並找到解決方案。
作者簡介
陳文思 （Viola Chen），數據圈非著名“大錶姐”，應用統計學及應用心理學雙嚮專業背景。
以網站分析師入行，從業十年間從數據采集到指標體係，從數據集市到數據分析、數據運營等方嚮均有涉及，一直企圖以一己之力完成數據應用鏈路的完整串聯，結果變成瞭一個填“坑”小能手（或者叫：數據産品經理）。
曾就職於凡客誠品、汽車之傢、理想汽車、美團點評。
個人興趣飄忽不定。德雲社15年“鐵粉”，思維極端發散。近期緻力於手繪、古典吉他、爬山、算法相關的數據結構設計等。
目錄資訊
第1章 成為數據産品經理：角色創建和角色轉變
1.1 給“小萌新”的信心和冷水——歡迎打開這個新世界的大門 / 003
1.1.1 新人的睏惑 / 003
1.1.2 新角色的技能樹 / 004
1.2 從數據分析師轉型做數據産品經理——從解構到創造 / 006
1.2.1 兩種角色的巨大差異 / 007
1.2.2 從數據分析師轉型的難點 / 008
1.3 從數據技術轉型做數據産品經理——從具體到抽象 / 010
1.3.1 從數據技術轉型的睏惑 / 010
1.3.2 從數據技術轉型的關鍵點 / 011
1.4 從其他産品經理轉型做數據産品經理——從信息到數據 / 014
1.4.1 從後颱産品經理轉型做數據産品經理 / 014
1.4.2 前端産品經理也能轉型做數據産品經理 / 016
1.5 工作筆記：數據産品經理技能樹 / 016
第2章 數據産品經理和其他角色的關係
2.1 角色之間的關係和他們麵對的問題 / 019
2.1.1 數據業務結構和相關角色 / 019
2.1.2 角色之間的輸入/ 輸齣 / 022
2.2 你的用戶是誰：數據産品的“用戶分析” / 023
2.2.1 數據角色相關用戶 / 023
2.2.2 非數據角色相關用戶 / 026
2.3 不同階段，不同定義 / 028
2.3.1 從平颱到中颱 / 028
2.3.2 明確公司所處的階段和狀態 / 029
第2 部分
第3 章 需求溝通過程
3.1 發現數據需求的本質 / 030
3.1.1 數據需求類型 / 030
3.1.2 不同需求類型對應的實現方式 / 035
3.1.3 識彆需求背後需要解決的問題 / 037
3.1.4 需求溝通中的提問技巧 / 040
3.2 避免做太多臨時的事——需求沉澱 / 042
3.2.1 和大傢達成一些閤作共識 / 042
3.2.2 信息記錄和信息反饋 / 045
3.2.3 不停地迴顧——需求復盤方法 / 047
3.3 當我們在討論“預測”時，是在討論什麼 / 050
3.3.1 理解概率結論的不確定性 / 050
3.3.2 不確定感帶來的焦慮 / 051
3.3.3 充分描述曆史數據 / 052
3.4 工作筆記：一個需求溝通框架 / 052
第4 章 指標體係搭建
4.1 指標體係 / 054
4.1.1 什麼是指標體係 / 054
4.1.2 指標體係如何描述業務 / 056
4.1.3 案例：某媒體網站的指標體係搭建 / 059
4.1.4 從指標體係到數據驅動的過程 / 061
4.2 指標定義和維度定義 / 062
4.2.1 指標和維度 / 062
4.2.2 抽象定義和操作定義 / 063
4.2.3 計算口徑之爭 / 063
4.3 基礎監控的建立——報錶很重要 / 065
4.3.1 從寬錶到報錶 / 065
4.3.2 從頂層監控到多維度拆分 / 070
4.3.3 迭代和反饋機製 / 070
4.4 工作筆記：一個指標體係的産品化方式 / 071
第5 章 Excel 是最完美的數據産品
5.1 Excel 常用功能盤點 / 076
5.1.1 重點函數和動態圖錶 / 078
5.1.2 數據透視錶和數據透視圖、切片器 / 084
5.2 使用Excel 做思維訓練 / 088
5.2.1 數據和可視化的關係 / 088
5.2.2 案例：Excel 迷你動態模闆開發實戰 / 089
第6 章 不同的工具解決不同的問題
6.1 基礎工具設計 / 107
6.1.1 通用報錶工具 / 108
6.1.2 數據治理工具：維錶、數據質量管理 / 112
6.1.3 自助查詢和開發類工具 / 116
6.2 可視化平颱設計 / 118
6.2.1 可視化平颱結構的分類 / 119
6.2.2 不同圖錶類型的作用和數據源結構 / 120
6.2.3 可視化平颱功能點最好能夠標準化 / 134
6.2.4 Power BI 和Tableau 的對比評測 / 135
6.3 工作筆記：一個數據産品的PRD 結構 / 141
第7 章 數據應用和第三方平颱
7.1 數據應用産品 / 143
7.1.1 多版本測試及其工具 / 144
7.1.2 用戶畫像和用戶標簽 / 150
7.1.3 策略庫的形成和數據閉環 / 151
7.2 第三方平颱産品 / 153
7.2.1 DMP 到底是什麼 / 154
7.2.2 類似神策、GrowingIO 等平颱的優勢和適用範圍 / 155
7.3 工作筆記：一套融入業務工作流的數據應用方案包含什麼 / 159
第3部分
第8 章 必須理解的統計學知識
8.1 報錶的本質：描述性統計解決日常90% 的問題 / 162
8.1.1 隨機變量的分布 / 163
8.1.2 集中趨勢1：最值、中位數、眾數和均值 / 164
8.1.3 集中趨勢2：標準差和方差 / 166
8.2 統計學和因果論：相關性和因果關係 / 167
8.2.1 相關性和因果關係的定義和區彆 / 169
8.2.2 數據使用中常見的邏輯謬誤 / 171
8.2.3 貝葉斯法則背後的哲學觀點 / 172
8.3 假設檢驗過程代錶著一種思維方法 / 173
8.3.1 什麼是假設檢驗過程 / 173
8.3.2 一種有點“反人類”卻十分有效的思維方式 / 174
第9 章 必須瞭解的數據技術基礎知識
9.1 數據平颱存在的形態：數據平颱基礎架構 / 175
9.1.1 瞭解每一個組件解決什麼問題 / 176
9.1.2 Hadoop：一個情報處的組織架構 / 178
9.2 數據源：數據采集和數據同步 / 179
9.2.1 用戶行為采集：埋點和無埋點的技術原理 / 179
9.2.2 數據同步和數據接入：做好數據的搬運工 / 183
9.3 數據建模：核心思想是“分類” / 185
9.3.1 瞭解主流“門派”：維度建模，從ODS 到數據集市 / 185
9.3.2 計算資源分配：調度和依賴 / 187
9.3.3 實時數據：流式SQL 的齣現 / 187
9.4 産品經理要學一點代碼 / 188
9.4.1 SQL 也許不能叫作代碼，卻不可替代 / 188
9.4.2 團隊裏存在的技術棧，要知道它們的原理和難度 / 188
第10 章 不得不說的“坑”和紅綫
10.1 直麵數據質量問題 / 190
10.1.1 統一名詞庫的必要性和睏難 / 191
10.1.2 第三方係統數據的接入和打通 / 193
10.1.3 不可避免的體力活——埋點及其維護 / 194
10.2 數據平颱的內功修煉和麵嚮業務的輸齣很難平衡 / 195
10.2.1 麵對刷數、遷移、反復校驗的每一天 / 196
10.2.2 韆萬不要企圖做“爛好人” / 197
10.3 數據安全 / 197
10.3.1 我們為什麼總是在亡羊補牢 / 198
10.3.2 數據權限管理、流程和規則 / 199
10.3.3 數據産品經理能為數據安全做什麼 / 200
· · · · · · (收起)
讀後感
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...
評分数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优地做决策（甚至行动）的一种产品形式，本质是发挥数据价值的工具。数据产品经理，则是实现这一工具，用数据产品去满足特定数据使用需求的一个职业。 数据产品主要按照功能、用户群体、开发者来划分，具体介绍如下。 按照功能划分，可...
評分看这本书之前，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...
評分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...
評分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...
用戶評價
這本書的語言風格極其鮮活、接地氣，一點也不像傳統意義上的“技術手冊”。我尤其欣賞作者時不時穿插進去的那些基於真實工作場景的“黑色幽默”和“血淚教訓”。比如，書中提到“數據産品經理的終極奧義是學會嚮上管理那些對數據一知半解但權力很大的決策者”，這種一針見血的描述，讓我感覺作者就是我的“戰友”，而不是高高在上的導師。這種親切感極大地提升瞭閱讀的沉浸度。在講解如何搭建數據産品路綫圖時，作者使用瞭“項目排雷與資源錨定”的比喻，將原本枯燥的項目管理流程變得生動有趣。此外，書中對於溝通技巧的闡述，更是妙趣橫生，它沒有提供僵硬的話術，而是側重於建立同理心，教你如何用對方的“語言”去包裝你的數據見解，這對於我這種習慣於與代碼和數字打交道的人來說，是極具啓發性的軟技能提升。
评分這本書的裝幀設計相當彆緻，封麵采用瞭一種略帶磨砂質感的紙張，手感溫潤而不失專業感，藍灰色的主色調沉穩大氣，很符閤技術類書籍的調性。我個人尤其欣賞的是它在排版上的用心之處。內頁的字體選擇清晰易讀，字號大小適中，即便是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更值得稱贊的是，作者在關鍵概念的闡釋上，大量使用瞭圖錶和流程圖進行輔助說明。這些視覺化工具的加入，極大地降低瞭理解復雜數據流轉和産品決策過程的門檻。比如，關於“用戶旅程地圖”的繪製步驟，書中不僅有文字的細緻描述，還配上瞭清晰的層級分解圖，讓我立刻就能在腦海中構建齣一個具象化的工作模型。此外，書本的章節劃分邏輯性極強，從宏觀的産品思維到微觀的技術實現細節，層層遞進，像一個結構精良的數據庫，你可以根據自己的知識盲區隨時“查詢”並深入學習。整體來看，這本書在視覺傳達和結構組織上，體現齣一種成熟産品經理應有的嚴謹與條理，讓人在翻閱之初就對其內容質量抱有極高的期待，這種良好的“用戶體驗”是很多同類書籍所欠缺的。
评分要說這本書的深度，它絕對是麵嚮實戰的。在我看來，它最大的價值在於構建瞭一個完整的數據産品思維框架，這個框架的穩固性，足以支撐一個新人快速從“執行者”轉變為“思考者”。我特彆關注瞭書中關於“指標體係分層與落地”的那幾個章節，作者並沒有像很多文章那樣，隻羅列一堆常用的北極星指標，而是詳細拆解瞭指標體係從頂層設計到具體落地指標的“遺傳學”過程。他強調瞭指標必須具備的“可行動性”和“可解釋性”，並提供瞭一套可復用的四象限分析模型來評估現有指標的有效性。這套方法論清晰到幾乎可以被直接復製到任何新産品的數據健康評估中。這本書的結構安排就像是一場精心策劃的馬拉鬆，起步穩健，中段加速並穿越技術難點，最後衝刺時提供的都是最關鍵的戰術指導，它不是讓你快速學會一個技巧，而是真正讓你掌握一套在數據洪流中導航的工具箱。
评分從一個略帶懷疑的初學者的角度來看，這本書的敘事風格簡直是一股清流。我之前讀過幾本聲稱是給新人準備的“入門”書籍，結果發現內容要麼過於晦澀，充滿瞭隻有資深專傢纔能理解的行話；要麼就是過於淺薄，讀完後感覺自己隻是記住瞭幾個名詞，對實際工作毫無幫助。但這本書卻成功地找到瞭一個完美的平衡點。作者似乎深諳“授人以漁”的精髓，他不是直接告訴你“應該做什麼”，而是耐心地帶你走過“為什麼會這樣”的決策路徑。例如，在探討A/B測試設計時，書中用瞭一個篇幅來解釋不同置信水平選擇背後的業務風險權衡，而不是簡單地給齣一個公式。這種深入挖掘決策背後的“心路曆程”的寫法，極大地培養瞭我獨立思考問題的能力。讀完相關章節後，我不再滿足於執行上級給齣的需求，而是會主動去審視需求背後的假設是否成立，這無疑是我職業發展中一個重要的思維躍遷。
评分我是在一個跨部門協作的壓力期購入這本書的，當時正忙於梳理一個新上綫數據看闆的指標體係，需要快速找到一套標準化的語言來與開發和業務方溝通。這本書最讓我驚喜的一點，在於它對“數據治理”與“産品需求”之間關係的深入剖析。它並沒有停留在學院派的理論層麵，而是非常務實地指齣瞭在實際項目中，數據質量問題如何直接轉化為産品體驗的災難，並提供瞭一套非常實用的“數據健康度自檢清單”。我立刻將書中提到的幾個關鍵檢查點應用到瞭我們團隊的周會上，效果立竿見影，以往爭論不休的“數據口徑不一緻”的問題，因為有瞭這本書提供的參照標準，很快就達成瞭共識。它更像是一位經驗豐富的老同事在旁邊指導，而不是一本冰冷的教科書。特彆是關於“埋點規範文檔”的模闆介紹，其詳盡程度遠超我之前接觸到的任何內部指南，幾乎可以作為我們部門未來文檔撰寫的範本。這種將理論與實操緊密結閤的寫作手法，讓這本書的實用價值大大超越瞭其定價。
评分閱讀時長4小時，對於參加瞭幾年工作但是對數據一無所知的小白很友好，不至於晦澀難懂。以後會關注數據層麵，學習作者作者遇到不懂的東西多去查查，技術上的東西或多或少都要學習，纔能避免一些坑。
评分2022.4.3 作為甲方但是乾乙方活的我，讀來有點意思，妙趣橫生。確定瞭自己確實是數據産品經理+項目經理🙂️前半段有點乾活，後麵大半多就是拼湊的玩意瞭，收獲不多，適閤新手吧
评分給新人的話，瞭解瞭解，也還算不錯
评分閱讀時長4小時，對於參加瞭幾年工作但是對數據一無所知的小白很友好，不至於晦澀難懂。以後會關注數據層麵，學習作者作者遇到不懂的東西多去查查，技術上的東西或多或少都要學習，纔能避免一些坑。
评分入門不錯 短小精悍
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