數據產品經理：實戰進階（簡體書）

這是一部全面講解數據產品經理核心知識體系的著作。12位作者大多來自國內的知名企業，涉及不同的行業，讓本書擁有了更廣泛的視角，能幫助讀者從不同的角度去瞭解數據產品經理如何在數據、產品、運營、市場等多個方面產生價值。本書的*終目的是讓讀者全面瞭解數據產品經理的工作內容、系統掌握數據產品的核心知識體系，快速實現從入門到進階的突破。
全書一共11章，重點講解了數據產品經理應該掌握的11個核心知識點，可以概括為四個部分。
第壹部分 基礎知識(第1章)首先介紹了數據產品的定義、組成、分類，其次介紹了數據產品經理的分類和能力模型，*後介紹了數據產品經理的招聘、應聘和麵試。
第二部分 通用能力(第2～3章)講解了數據產品經理應該具備的數據分析能力和項目運作能力(產品路線圖)。
第三部分 數據管理(第4～9章)依次講解了數據埋點、數據中台、數據指標體系、A/B測試、數據管理、數據服務等知識點，涵蓋數據采集、治理、應用、能力輸出的整個鏈條。
第四部分 策略產品(第10～11章) 重點講解了搜索系統和用戶畫像等策略產品相關的知識。

12位資深數據產品人經驗總結，阿裡、京東、字節跳動、網易等企業10位專家推薦，詳解11個數據產品知識點

讚譽
序一
序二
作者簡介
前言
第1章 全面認識數據產品經理001
1.1 什麼是數據產品001
1.1.1 數據產品定義002
1.1.2 數據產品組成002
1.1.3 數據產品類型003
1.1.4 數據產品衡量004
1.2 數據產品詳解005
1.2.1 用戶數據產品005
1.2.2 商用數據產品010
1.2.3 企業數據產品015
1.3 數據產品經理能力模型021
1.3.1 產品經理能力021
1.3.2 數據專業能力022
1.3.3 軟能力023
1.3.4 不同級別的能力要求023
1.4 數據產品經理分類026
1.4.1 平臺型026
1.4.2 應用型027
1.4.3 策略型028
1.5 數據產品經理的應聘與招聘029
1.5.1 如何應聘029
1.5.2 如何招聘031
1.6 數據產品相關案例035
1.6.1 商用數據產品研究案例――Domo035
1.6.2 數據產品經理面試案例045
第2章 數據分析方法論053
2.1 數據分析的基礎流程054
2.2 有價值的數據結論055
2.2.1 什麼是有價值的數據結論055
2.2.2 怎樣得到有價值的數據結論056
2.2.3 得到數據結論的案例057
2.3 數據分析基礎方法058
2.3.1 全鏈路分析058
2.3.2 組成因子分解061
2.3.3 影響因子拆解062
2.3.4 枚舉法063
2.4 數據分析方法使用案例068
2.4.1 案例一：多種分析方法尋找增長點068
2.4.2 案例二：找到對公司有價值的需求點071
第3章 產品路線圖078
3.1 制定產品戰略目標079
3.1.1 產品願景079
3.1.2 產品目標080
3.1.3 產品路線圖082
3.1.4 產品迭代計劃與任務083
3.2 收集並整理需求083
3.2.1 用戶/客戶反饋083
3.2.2 競品分析084
3.2.3 銷售人員和客戶服務人員084
3.2.4 行業分析085
3.2.5 頭腦風暴085
3.2.6 數據反饋086
3.3 確定優先級086
3.3.1 價值與複雜度模型087
3.3.2 加權評分087
3.3.3 KANO模型088
3.3.4 SWOT分析088
3.3.5 四象限分析法089
3.4 規劃路線圖091
3.5 我們是如何進行路線圖規劃的092
第4章 數據埋點體系096
4.1 數據埋點概述096
4.1.1 什麼是埋點096
4.1.2 埋點的意義097
4.1.3 埋點的類型097
4.2 如何做好埋點098
4.2.1 目標收集098
4.2.2 字典管理100
4.2.3 埋點管理平臺100
4.3 埋點技術102
4.3.1 JavaScript埋點102
4.3.2 App埋點103
4.3.3 埋點技術的選擇104
第5章 數據中台105
5.1 數據中台是什麼105
5.1.1 數據中台的由來105
5.1.2 中台的彷徨107
5.1.3 中台是一種企業戰略107
5.1.4 中台是戰略下的組織協同108
5.1.5 中台是技術與業務的綜合體109
5.1.6 數據中台下的數據產品經理109
5.2 數據中台的產品形態110
5.2.1 統一指標平臺110
5.2.2 統一標簽平臺111
5.2.3 可視化報表平臺112
5.2.4 智慧營銷平臺112
5.2.5 數據中台產品的產品思維113
5.3 如何構建數據中台114
5.3.1 定戰略114
5.3.2 改組織115
5.3.3 深業務117
5.3.4 做統一117
5.3.5 享服務120
5.3.6 業務評價下的數據中台120
5.3.7 黃埔軍校式的數據中台122
第6章 數據指標體系123
6.1 數據指標體系的概念與價值124
6.1.1 什麼是數據指標體系124
6.1.2 數據指標體系的價值125
6.2 數據指標的分類127
6.2.1 指標的類型127
6.2.2 數據指標的類型128
6.3 數據指標體系的建設136
6.3.1 數據指標體系設計原則136
6.3.2 數據指標體系建設的方法與步驟139
6.4 數據指標在各行業的應用150
6.4.1 電子商務150
6.4.2 內容文娛151
6.4.3 在線教育153
第7章 A/B測試系統搭建155
7.1 A/B測試簡介155
7.1.1 A/B測試起源155
7.1.2 A/B測試特點156
7.1.3 A/B測試場景157
7.2 A/B測試流程158
7.2.1 試驗需求洞察158
7.2.2 試驗需求發起159
7.2.3 試驗方案設計160
7.2.4 試驗需求落實160
7.2.5 試驗效果分析161
7.3 A/B測試系統設計161
7.3.1 A/B測試系統核心功能162
7.3.2 A/B測試系統設計方案165
7.3.3 A/B測試系統設計要點173
7.4 A/B測試案例分析175
7.4.1 奧巴馬競選總統175
7.4.2 商品詳情頁相似推薦176
7.5 A/B測試經驗建議181
7.5.1 培養驅動文化181
7.5.2 自研或第三方工具182
第8章 數據管理183
8.1 數據的類型和主要特點183
8.1.1 數據的類型183
8.1.2 三類數據的主要特點和差異184
8.1.3 業務數據有數據管理嗎185
8.2 主數據管理186
8.2.1 主數據管理概述186
8.2.2 主數據管理四要素188
8.2.3 業務輸入191
8.2.4 主數據管理產品化解決方案192
8.3 元數據管理197
8.3.1 元數據管理概述197
8.3.2 元數據管理標準202
8.3.3 元數據管理解決方案206
第9章 數據服務215
9.1 數據服務概述215
9.1.1 什麼是數據服務215
9.1.2 為什麼要做數據服務216
9.1.3 數據服務的利益相關者218
9.2 基於標準指標的數據服務219
9.2.1 API服務220
9.2.2 API服務的用戶路徑223
9.2.3 指標池服務223
9.3 基於Hive表的數據服務224
9.3.1 可視化模式224
9.3.2 開放平臺自定義SQL模式224
9.3.3 兩種數據服務的對比226
9.4 相關問題226
9.4.1 局限性與挑戰226