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數據產品經理修煉手冊(從零基礎到大數據產品實踐)

  • 作者：梁旭鵬
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121360343
  • 出版日期：2019/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：239
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    梁旭鵬著的《數據產品經理修煉手冊(從零基礎到大數據產品實踐)》共8章，全面和詳盡地介紹了數據產品經理的日常工作、需要的基礎知識和常用的分析方法，也介紹了數據倉庫的理論與應用，以及大數據分析平台、用戶行為分析平台、AB實驗平台等數據產品的建設，最後介紹了數據產品在各個業務領域中的應用。從基礎知識到項目進階，本書內容充分結合業務實踐，剝開數據產品經理的神秘面紗。
    本書講解了數據產品領域的術與道，不是泛泛地講報表設計，而是更偏重於產品邏輯和設計思路，詳細地介紹了數據產品經理的核心能力、必備技能以及產品實踐。在各大互聯網公司大數據項目基礎上，本書詳細地講述了數據產品經理的成長曆程。
    本書適用於即將從事數據產品工作的新人，同時也適用於已經在數據產品領域工作3年以內的數據產品經理，本書適合作為數據產品經理的第一本書。
作者介紹
梁旭鵬
    梁旭鵬，北京郵電大學碩士，人人都是產品經理專欄作家。     目前在摩拜負責大數據產品相關工作，曾供職于聯想、美團等公司，在電商、內容、出行等領域有過數據產品的實踐，在做產品經理之前，做過兩年研發工程師，也有一定的數據分析相關經驗。     在數據產品相關項目方面，負責過大數據管理平台、大數據分析平台、實驗平台以及數據變現類項目。同時，也負責過移動端產品、CRM、薪酬系統等項目。     在個人愛好方面，喜歡戶外運動，先後參加過北京馬拉松、廈門馬拉松等20余場馬拉松賽事。
目錄
第1章  初識數據產品經理
  1.1  為什麼要有數據產品經理
    1.1.1  大數據行業現狀
    1.1.2  數據產品經理的前世今生
  1.2  數據產品經理的日常工作
    1.2.1  一切從業務出發
    1.2.2  離不開的產品原型與需求文檔
    1.2.3  與研發工程師做朋友
    1.2.4  多和用戶聊聊
  1.3  數據產品經理的思維方式
    1.3.1  歸納與演繹思維
    1.3.2  數據思維
    1.3.3  用戶思維
    1.3.4  產品思維
    1.3.5  工程思維
    1.3.6  其他一些思維方式和方法論
第2章  數據產品經理基礎知識
  2.1  數據產品經理常用的工具
    2.1.1  玩轉Excel
    2.1.2  數據產品經理怎能不會SQL
    2.1.3  掌握一些R相關知識
    2.1.4  產品原型工具
  2.2  產品需求管理
    2.2.1  需求來源與需求判斷
    2.2.2  產品需求池管理
    2.2.3  從需求跟進到需求落地
  2.3  軟實力
    2.3.1  快速成長的能力
    2.3.2  溝通表達的能力
    2.3.3  推動項目的能力
    2.3.4  數據感知的能力
第3章  數據分析思維與實踐
  3.1  數據產品經理和數據分析師的區別
    3.1.1  數據產品經理和數據分析師的崗位職責與崗位要求
    3.1.2  數據產品經理和數據分析師需要具備的素質
  3.2  數據產品經理常用的分析方法
    3.2.1  常規分析
    3.2.2  統計模型分析
    3.2.3  自建模型分析
  3.3  應用實例
    3.3.1  商城積分與DAU的關聯分析
    3.3.2  基於時間序列預測訂單量
第4章  數據倉庫理論與應用
  4.1  了解大數據基礎Hadoop
    4.1.1  Hadoop三駕馬車
    4.1.2  其他常用工具
  4.2  大數據平台層級結構
    4.2.1  ODS層
    4.2.2  數據倉庫
    4.2.3  數據的應用

  4.3  數據埋點
    4.3.1  埋點方式
    4.3.2  埋點事件
    4.3.3  數據埋點實例
  4.4  指標字典
    4.4.1  指標字典的基本概念
    4.4.2  指標定義的規範
  4.5  數據管理系統
    4.5.1  數據質量的重要性
    4.5.2  數據管理系統的質量檢測
    4.5.3  數據管理系統的功能
第5章  大數據分析平台實踐
  5.1  大數據分析平台的前世今生
    5.1.1  大數據分析平台構建的背景
    5.1.2  企業實現大數據分析平台的方式
  5.2  大數據分析平台應用實戰
    5.2.1  可拓展的報表分析平台
    5.2.2  自助式分析平台
    5.2.3  智能化分析平台
    5.2.4  業務場景分析平台
  5.3  移動端大數據分析平台
    5.3.1  如何選擇移動端
    5.3.2  移動端大數據分析平台實戰
  5.4  大數據分析平台走進傳統行業
第6章  用戶行為分析平台實踐
  6.1  用戶行為分析平台的前世今生
    6.1.1  用戶行為分析平台的背景
    6.1.2  用戶行為分析平台的應用場景
  6.2  用戶行為分析平台的功能
    6.2.1  事件分析
    6.2.2  留存分析
    6.2.3  轉化分析
    6.2.4  用戶分群
    6.2.5  用戶行為細查
    6.2.6  用戶行為路徑分析
    6.2.7  其他功能
  6.3  用戶行為分析平台的迭代方向
第7章  AB實驗平台
  7.1  AB實驗平台的背景
    7.1.1  為什麼需要AB實驗平台
    7.1.2  AB實驗平台的應用場景
  7.2  AB實驗平台的實戰
    7.2.1  創建實驗的流程
    7.2.2  相關概念
    7.2.3  實驗分流
    7.2.4  實驗數據統計
    7.2.5  實驗上線與報警
    7.2.6  波動分析工具
  7.3  AB實驗設計方法
  7.4  AB實驗平台的應用實例

第8章  大數據產品在各個領域中的應用
  8.1  大數據產品在電商領域中的應用
    8.1.1  大數據精準營銷
    8.1.2  購物行為與銷量預測
  8.2  大數據產品在汽車領域中的應用
    8.2.1  汽車細分領域的用戶畫像
    8.2.2  為汽車品牌商尋找與品牌匹配的自媒體
  8.3  大數據產品在遊戲領域中的應用
    8.3.1  大數據產品在遊戲行業中的重要性
    8.3.2  遊戲行業在不同場景下的數據產品需求
    8.3.3  遊戲領域的數據產品介紹
  8.4  大數據產品在內容領域中的應用
    8.4.1  內容產品及行業簡介
    8.4.2  傳統編輯對內容領域中數據的應用
    8.4.3  大數據在自媒體領域中的應用
    8.4.4  自媒體用戶畫像數據的應用
    8.4.5  用戶消費內容漏斗分析
    8.4.6  視頻類內容數據的應用
    8.4.7  內容時代我們還能用數據做些什麼
  8.5  大數據產品在交通領域中的應用
    8.5.1  地圖可視化在交通領域中的應用
    8.5.2  交通大數據助力城市規劃
後記

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