- 产品经理数据修炼30问
- - 作者：R.D.
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121352041
  - 出版日期：2019/01/01
  - 页数：235
- 售价：27.6

内容大纲
《产品经理数据修炼30问》立足于国内互联网行业，面向全体产品经理，结合作者R.D.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。
对于职场人士而言，为解决具体问题而进行学习无疑是一种快捷有效的学习方式。鉴于此，本书采用问答的形式，侧重于引导读者提出问题，然后围绕解决问题的思路展开讨论，而与解决问题无关的内容只字不提。这样的体例安排，一方面，减轻读者的学习负担，帮助读者把握阅读节奏；另一方面，若读者对其中涉及的部分内容感兴趣，可以在本书讨论的基础上展开系统性学习。
作者介绍
R.D.(读音：阿滴)毕业于华中科技大学腾讯学院认证讲师曾任腾讯数据产品经理先后负责QQ、腾讯视频数据体系建设和数据运营工作
目录
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
  1.1  寻找一个切入点
  1.2  宏观：领域与生态
  1.3  中观：产品全局
  1.4  微观：产品功能与用户
  1.5  归纳与重新定义
第2问怎样理解产品中那些酷炫的数据指标
  2.1  指标背后的要素：时间粒度和口径
  2.2  值得思考的“终极问题
  2.3  为数据指标分类
第3问产品中有那么多功能，怎样摸清它们的脉络
  3.1  画一张属于自己的产品地图
  3.2  已登录or未登录
  3.3  好友or陌生人
3，4流量or Wi—Fi联网
第4问了解产品用户，应选择用户画像还是用户特征
  4.1  用户画像vs用户特征
  4.2  关注不发声的大多数用户
  4.3  警惕无效的用户特征
  4.4  识别用户反馈带来的伪需求
第5问关于产品与数据，还有哪些值得注意的概念
  5.1  这些用词的区别在哪里
  5.2  保持名称的一致性
  5.3  近似值和数值的位数

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
  6.1  数据产品经理
  6.2  数据分析师
  6.3  数据项目经理
  6.4  开发工程师
  6.5  测试工程师
  6.6  运维工程师
  6.7  基础研究员
第7问物力：数据产品是怎么来的
  7.1  是的，依然来自需求
  7.2  不一样的需求过程
  7.3  同样存在伪需求
第8问除了报表平台，数据产品还包括什么
  8.1  先给数据产品分个层次
  8.2  数据采集层
  8.3  数据接入层
  8.4  数据处理层
  8.5  数据应用层
第9问数据上报前需要做哪些准备工作
  9.1  准备一：允许上报什么样的数据
  9.2  准备二：定义数据协议和数据ToDic
  9.3  准备三：统一文本编码
第10问埋点就是数据采集吗
  10.1  标准动作三步走：埋点、采集、上报
  10.2  采集组件的两类功能：机制型功能和服务型功能
  10.3  对采集组件优化的思考
第11问数据上报到哪里去了
  11.1  不得不谈的技术流程
  11.2  数据仓库vs数据库
  11.3  用可视化方式达成约定
第12问我们可以直接使用上报的数据吗
  12.1  数据处理的基本操作：归并和计算
  12.2  任务调度平台，自动化处理引擎
  12.3  横表vs纵表
  12.4  事实表vs维度表
第13问数据处理好了，我可以享用哪些服务
  13.1  数据门户的家族成员
  13.2  报表呈现的奥秘
  13.3  运筹帷幄的Dashboard
  13.4  火眼金睛的用户分析平台
  13.5  温暖人心的数据订阅
  13.6  万能的sOL，灵活的即席查询
第14问体验优良的数据产品有哪些表现
  14.1  交互是体验的一部分
  14.2  别让我思考，值得强化的基础体验
  14.3  别让我孤单，多方位的支持服务
  14.4  别让我犯错，严格对待权限与安全

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
  15.1  认清运营的焦点：用户
  15.2  理解用户数据的六步循环
  15.3  明确数据化运营与数据产品体系的关系
第16问数据啊，数据，我的产品怎样才能成功
  16.1  感性地提出一个问题
  16.2  将问题分解为能够量化的指标
  16.3  理性地回答问题
第17问怎样制定合适的数据上报策略
  17.1  大声说出你想了解的内容
  17.2  数据化各实体，寻找定义要素
  17.3  用语义表达法试验上报策略
第18问哪些用户数据值得收集
  18.1  对用户行为的三步思考
  18.2  操作不仅仅是“单击
  18.3  操作时长数据的上报
  18.4  用户厨陛的时效问题
第19问怎样为数据赋予运营的意义
  19.1  从“使用iPhone手机的深圳市女性用户每日发消息情况”说起一
  19.2  口径对数据事实的影响
  19.3  累积处理要赶早
第20问怎样对待未登录用户和小号用户
  20.1  匿名访客，你的需求同样重要
  20.2  自然人识别，揭开用户ID背后的真相
第21问为什么要进行用户建模和用户分层
  21.1  用户建模，基于已知探索未知
  21.2  用户分层，让群体特征更明显
  21.3  四象限法，实现双维度分组
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
  22.2  用数据控制两组用户的差异变量
  22.3  虚拟A／B测试，只靠数据就能搞定
第23问数据是怎样推动产品灰度发布的
  23.1  灰度发布，为产品引路的金丝雀
  23.2  对参与用户的筛选
  23.3  对参与用户的数据跟踪
  23.4  把质量数据作为能否进行下一轮发布的依据
  23.5  灰度发布的注意事项
第24问 “随机播放”为什么让用户感觉不随机
  24.1  请随机播放几首歌曲
  24.2  还没有注册，就让我登录
  24.3  天啊，刚刚发生了什么

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
  25.1  数据报告中常用的图表
  25.2  统计与分析的选择
  25.3  产品经理的最爱
  25.4  不宜滥用的图表
  25.5  图表高效表达的四大原则
第26问相比Excel，R语言更适合绘制图表吗
  26.1  R语言不仅擅长绘图
  26.2  R语言更是统计分析能手
第27问 Excel中有哪些一学就会的高级技巧
  27.1  “单击即用”的隐藏功能
  27.2  一定要会的几个公式
第28问怎样通过SQL自由地查询数据
  28.1  在Access中运行一段SQL代码
  28.2  聚合查询
  28.3  合并查询
  28.4  联结查询
第29问人工智能可以带给我们哪些启发
  29.1  怎样理解人工智能
  29.2  机器学习与大数据
  29.3  人工智能产品思维
第30问有哪些现成的数据可在运营中参考
  30.1  大数据指数
  30.2  互联网行业和产品资讯
  30.3  政府机构统计数据

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