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《产品经理数据修炼30问》本书立足于国内互联网行业,面向全体产品经理,结合作者5余年从事数据产品经理的工作经验,围绕日常数据工作的4个维度(产品数据、数据产品、数据运营、数据技能)提出并讨论30个常见却又值得玩味的问题。本节为目录。

作者:R.D.来源:电子工业出版社|2019-01-04 15:14

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第一单元 刚接手一款产品,如何快速了解它
第1 问 重新定义产品,应从哪开始? . 3
1.1 寻找一个切入点 . 3
1.2 宏观:领域与生态 . 4
1.3 中观:产品全局 . 4
1.4 微观:产品功能与用户 . 5
1.5 归纳与重新定义 . 7
第2 问 怎样理解产品中那些酷炫的数据指标? . 10
2.1 指标背后的要素:时间粒度和口径 . 10
2.2 值得思考的“终极问题”  12
2.3 为数据指标分类 . 15
第3 问 产品中有那么多功能,怎样摸清它们的脉络?  18
3.1 画一张属于自己的产品地图 . 18
3.2 已登录or 未登录  21
3.3 好友or 陌生人  21
3.4 流量or Wi-Fi 联网 . 22
第4 问 了解产品用户,应选择用户画像还是用户特征? . 23
4.1 用户画像vs 用户特征 . 23
4.2 关注不发声的大多数用户 . 25
4.3 警惕无效的用户特征 . 25
4.4 识别用户反馈带来的伪需求 . 27
第5 问 关于产品与数据,还有哪些值得注意的概念?  29
5.1 这些用词的区别在哪里 . 29
5.2 保持名称的一致性 . 33
5.3 近似值和数值的位数 . 33
第二单元 数据支撑体系是如何运作的?
第6 问 人力:数据团队中有哪些幕后英雄? . 39
6.1 数据产品经理 . 40
6.2 数据分析师 . 40
6.3 数据项目经理 . 41
6.4 2018送彩金的娱乐网站工程师 . 41
6.5 测试工程师 . 41
6.6 运维工程师 . 42
6.7 基础研究员 . 42
第7 问 物力:数据产品是怎么来的? . 44
7.1 是的,依然来自需求 . 44
7.2 不一样的需求过程 . 45
7.3 同样存在伪需求 . 48
第8 问 除了报表平台,数据产品还包括什么? . 51
8.1 先给数据产品分个层次 . 51
8.2 数据采集层 . 52
8.3 数据接入层 . 53
8.4 数据处理层 . 53
8.5 数据应用层 . 54
第9 问 数据上报前需要做哪些准备工作?  56
9.1 准备一:允许上报什么样的数据 . 56
9.2 准备二:定义数据协议和数据Topic . 58
9.3 准备三:统一文本编码 . 59
第10 问 埋点就是数据采集吗?  61
10.1 标准动作三步走:埋点、采集、上报 . 61
10.2 采集组件的两类功能:机制型功能和服务型功能 . 63
10.3 对采集组件优化的思考 . 64
第11 问 数据上报到哪里去了?  66
11.1 不得不谈的技术流程 . 66
11.2 数据仓库vs 数据库  67
11.3 用可视化方式达成约定 . 69
第12 问 我们可以直接使用上报的数据吗?  72
12.1 数据处理的基本操作:归并和计算 . 72
12.2 任务调度平台,自动化处理引擎 . 75
12.3 横表vs 纵表 . 79
12.4 事实表vs 维度表 . 80
第13 问 数据处理好了,我可以享用哪些服务? . 82
13.1 数据门户的家族成员 . 82
13.2 报表呈现的奥秘 . 83
13.3 运筹帷幄的Dashboard . 85
13.4 火眼金睛的用户分析平台 . 86
13.5 温暖人心的数据订阅 . 89
13.6 万能的SQL,灵活的即席查询 . 91
第14 问 体验优良的数据产品有哪些表现?  94
14.1 交互是体验的一部分 . 94
14.2 别让我思考,值得强化的基础体验 . 95
14.3 别让我孤单,多方位的支持服务 . 99
14.4 别让我犯错,严格对待权限与安全 . 102
第三单元 立足当下,如何轻松实践数据化运营?
第15 问 怎样快速树立数据化运营思维?  107
15.1 认清运营的焦点:用户 . 107
15.2 理解用户数据的六步循环 . 109
15.3 明确数据化运营与数据产品体系的关系  110
第16 问 数据啊,数据,我的产品怎样才能成功?  112
16.1 感性地提出一个问题  112
16.2 将问题分解为能够量化的指标  112
16.3 理性地回答问题  114
第17 问 怎样制定合适的数据上报策略?  116
17.1 大声说出你想了解的内容  116
17.2 数据化各实体,寻找定义要素  117
17.3 用语义表达法试验上报策略 . 120
第18 问 哪些用户数据值得收集? . 125
18.1 对用户行为的三步思考 . 125
18.2 操作不仅仅是“单击”  128
18.3 操作时长数据的上报 . 130
18.4 用户属性的时效问题 . 131
第19 问 怎样为数据赋予运营的意义? . 132
19.1 从“使用iPhone 手机的深圳市女性用户每日发消息情况”说起  132
19.2 口径对数据事实的影响 . 134
19.3 累积处理要赶早 . 135
第20 问 怎样对待未登录用户和小号用户?  139
20.1 匿名访客,你的需求同样重要 . 139
20.2 自然人识别,揭开用户ID 背后的真相 . 142
第21 问 为什么要进行用户建模和用户分层? . 146
21.1 用户建模,基于已知探索未知 . 146
21.2 用户分层,让群体特征更明显 . 149
21.3 四象限法,实现双维度分组 . 152
第22 问 怎样精确控制A/B 测试?
22.1 回顾一场典型的A/B 测试  154
22.2 用数据控制两组用户的差异变量 . 155
22.3 虚拟A/B 测试,只靠数据就能搞定 . 158
第23 问 数据是怎样推动产品灰度发布的?  162
23.1 灰度发布,为产品引路的金丝雀 . 162
23.2 对参与用户的筛选 . 165
23.3 对参与用户的数据跟踪 . 165
23.4 把质量数据作为能否进行下一轮发布的依据 . 166
23.5 灰度发布的注意事项 . 166
第24 问 “随机播放”为什么让用户感觉不随机?  168
24.1 请随机播放几首歌曲 . 168
24.2 还没有注册,就让我登录? . 169
24.3 天啊,刚刚发生了什么? . 172
第四单元 智能时代,还有哪些数据必修课?
第25 问 各式各样的图表分别适用于哪些场景? . 177
25.1 数据报告中常用的图表 . 177
25.2 统计与分析的选择 . 180
25.3 产品经理的最爱 . 182
25.4 不宜滥用的图表 . 184
25.5 图表高效表达的四大原则 . 186
第26 问 相比Excel,R 语言更适合绘制图表吗? . 189
26.1 R 语言不仅擅长绘图 . 190
26.2 R 语言更是统计分析能手 . 194
第27 问 Excel 中有哪些一学就会的高级技巧?  198
27.1 “单击即用”的隐藏功能  198
27.2 一定要会的几个公式 . 203
第28 问 怎样通过SQL 自由地查询数据?  212
28.1 在Access 中运行一段SQL 代码  212
28.2 聚合查询 . 214
28.3 合并查询 . 216
28.4 联结查询 . 216
第29 问 人工智能可以带给我们哪些启发?  219
29.1 怎样理解人工智能 . 219
29.2 机器学习与大数据 . 221
29.3 人工智能产品思维 . 223
第30 问 有哪些现成的数据可在运营中参考? . 226
30.1 大数据指数 . 226
30.2 互联网行业和产品资讯 . 229
30.3 政府机构统计数据 . 232


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