作品简介

这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业,涉及不同的行业,让本书拥有了更广泛的视角,能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的最终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系,快速实现从入门到进阶的突破。

全书一共11章,重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点,可以概括为四个部分。第一部分基础知识(第1章):首先介绍了数据产品的定义、组成、分类,其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型,最后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。第二部分通用能力(第2~3章):讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力(产品路线图)。第三部分数据管理(第4~9章):依次讲解了数据埋点、数据中台、数据指标体系、A/B测试、数据管理、数据服务等知识点,涵盖数据采集、治理、应用、能力输出的整个链条。第四部分策略产品(第10~11章):重点讲解了搜索系统和用户画像等策略产品相关的知识。

杨楠楠,资深数据产品经理,擅长数据分析,为多家世界500强公司提供数据分析服务,能在数据、产品、运营、市场等多个方面发挥数据价值。擅长策略产品,在广告、电商等领域有较多经验,为多家厂商提供流量变现服务。维护有数据产品经理的知乎专栏和社群,本书的合作者全部来自专栏的粉丝。

李凯东,某视频媒体的大数据负责人,前京东数据中台应用数据平台部负责人、京东商城算法专家委员会核心委员,阿里天池数据科学家。京东研发最高成就奖项“杰出成就奖”获得者,在京东期间曾主导智慧营销,单条产品线GMV增长数十亿;创办京东大数据比赛平台JData,并成功举办全世界最大的单体大数据比赛。有9年创业经历,在社交、电商、O2O等领域有多年经验和深刻见解,公司于2014年以4000万估值被收购。

陈新涛,58转转前数据总监、美团外卖首任数据负责人,拥有多年数据产品及分析经验,擅长带领团队搭建企业级数据中台,以及结合企业战略分析数据并提供增长策略。曾负责从0到1搭建美团外卖数据平台,其中智能业绩系统为外卖事业部赢得首个美团点评集团大奖。任转转数据总监期间,带领数据产品及分析团队,搭建公司数据中台,为各业务线提供分析支持,并连续两年培养出公司最佳员工,获得高管团队及合作方的高度认可。

萧饭饭,高级数据产品经理,擅长用算法解决业务问题。资深策略产品经理,从0到1负责过完整的搜索、推荐、个性化push及用户画像项目,并持续优化,曾打造亿级DAU产品策略。精通用户增长策略,尤其擅长C端产品的打磨和创新型功能设计,以提升新老留存为路径的增长模式。

作品目录

  • 赞誉
  • 序一
  • 序二
  • 作者简介
  • 前言
  • 第1章 全面认识数据产品经理
  • 1.1 什么是数据产品
  • 1.2 数据产品详解
  • 1.3 数据产品经理能力模型
  • 1.4 数据产品经理分类
  • 1.5 数据产品经理的应聘与招聘
  • 1.6 数据产品相关案例
  • 第2章 数据分析方法论
  • 2.1 数据分析的基础流程
  • 2.2 有价值的数据结论
  • 2.3 数据分析基础方法
  • 2.4 数据分析方法使用案例
  • 第3章 产品路线图
  • 3.1 制定产品战略目标
  • 3.2 收集并整理需求
  • 3.3 确定优先级
  • 3.4 规划路线图
  • 3.5 我们是如何进行路线图规划的
  • 第4章 数据埋点体系
  • 4.1 数据埋点概述
  • 4.2 如何做好埋点
  • 4.3 埋点技术
  • 第5章 数据中台
  • 5.1 数据中台是什么
  • 5.2 数据中台的产品形态
  • 5.3 如何构建数据中台
  • 第6章 数据指标体系
  • 6.1 数据指标体系的概念与价值
  • 6.2 数据指标的分类
  • 6.3 数据指标体系的建设
  • 6.4 数据指标在各行业的应用
  • 第7章 A/B测试系统搭建
  • 7.1 A/B测试简介
  • 7.2 A/B测试流程
  • 7.3 A/B测试系统设计
  • 7.4 A/B测试案例分析
  • 7.5 A/B测试经验建议
  • 第8章 数据管理
  • 8.1 数据的类型和主要特点
  • 8.2 主数据管理
  • 8.3 元数据管理
  • 第9章 数据服务
  • 9.1 数据服务概述
  • 9.2 基于标准指标的数据服务
  • 9.3 基于Hive表的数据服务
  • 9.4 相关问题
  • 9.5 数据服务构想
  • 第10章 策略产品详解:以搜索系统为例
  • 10.1 策略产品经理的前世今生
  • 10.2 策略产品经理常用思维方式和分析方法
  • 10.3 如何维持搜索系统的迭代和运转
  • 10.4 搜索产品案例实践
  • 第11章 用户画像
  • 11.1 用户画像概述
  • 11.2 用户画像从0到100的构建思路
  • 11.3 单个用户标签的做法
  • 11.4 标签案例一:算法标签的一般生产流程
  • 11.5 标签案例二:加入内容标签的用户标签生产流程
  • 11.6 用户画像的效果验收
  • 11.7 做好标签系统需要注意的事项
  • 后记 一个老数据人的杂谈
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