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内容大纲
本书以数字化背景下数据产品相关从业者必懂的数据技术、数据技能、数据思维、数据方法、数据模型、产品用户及客户增长实战经验为基础，系统地介绍了数字化和数据产品相关的数据经验知识和案例。随书附赠丰富的数据源文件和参考示例，方便读者对数据分析案例进行实操练习。
本书内容全面，结构完整。首先讲解数据增长指标体系的搭建；然后通过细节讲解数据分析流程、数据采集方法、数据挖掘方法；紧接着通过实操案例讲解数据分析工具，如Excel、Python、SQL、Anaconda、A/B测试等,以及驱动数据增长的实战模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，还有数据仓库和数据平台的搭建方法；最后讲解数据中台、数据产品规划、数据产品实现、数据安全和隐私保护、数智化增长、产品经理思维方法，以及“数据人”行动路径。
本书适合数据产品经理、数据运营人员、数据产品技术人员、数据领域创业者和相关专业的学生阅读参考。 -
作者介绍
连诗路，毕业于浙江大学软件工程专业。人人都是产品经理专栏作家，社区文章阅读量超过390000。前阿里巴巴需求挖掘产品经理，具有丰富的高并发系统设计、大数据挖掘经验。曾为多家互联网企业、智能硬件企业和投资者担任产品顾问，策划过多款软件和硬件产品。 -
目录
第1章 抓住数据增长波段
1.1 数据增长发展阶段
1.2 数据增长新窗口
1.3 数据增长待解决的三大产品需求问题
1.4 3步帮公司从0到1跟上数字化步伐
第2章 制定数据增长指标体系
2.1 什么是增长型数据指标体系
2.2 如何搭建指标体系
2.3 评价指标体系原则
2.4 如何计算指标
2.5 案例：实操LTV用户增长生命周期价值计算
第3章 全面的数据分析流程
3.1 数据采集：源数据获取方法
3.1.1 数据埋点：埋点获取数据
3.1.2 案例：数据产品经理如何撰写PRD
3.1.3 硬件获取数据：硬件传感器获取数据
3.1.4 爬虫
3.1.5 第三方渠道合作数据
3.2 数据缺失处理方法
3.3 数据可视化
3.4 案例：数据分析全流程
第4章 数据挖掘
4.1 数据分析与数据挖掘的关系
4.2 数据挖掘的标准流程
4.3 新手入门如何系统地学习实操数据挖掘
4.4 案例：数据挖掘
第5章 实操必懂的数据分析工具
5.1 数据分析实战Excel
5.1.1 常用的统计分析函数
5.1.2 文本处理函数
5.1.3 数值运算函数
5.1.4 逻辑判断函数
5.1.5 日期计算函数
5.1.6 匹配查找函数
5.1.7 多表合并函数
5.2 Excel实操分析技巧
5.2.1 Excel数据透视表
5.2.2 描述性统计分析
5.2.3 相关系数与协方差
5.2.4 线性回归预测模型
5.2.5 移动平均预测模型
5.3 Excel可视化数据
5.3.1 Excel基础图表可视化
5.3.2 Excel高级图表可视化
5.3.3 Excel合并报表
5.4 实战使用SQL
5.4.1 SELECT查询
5.4.2 带有约束的查询
5.4.3 过滤和排序查询
5.4.4 使用JOIN的多表查询
……
第6章 巧用A/B测试
第7章 数据模型驱动增长
第8章 用户画像
第9章 推荐系统
第10章 从0到1新建数据仓库
第11章 数据平台
第12章 数据中台的介绍与搭建
第13章 数据产品规划
第14章 数据产品经理如何实现数据产品
第15章 数据安全和隐私保护
第16章 数智化重塑增长
第17章 不确定时代的数据产品经理思维方法
第18章 “数据人”行动路径
附录一 常用术语：75个专业术语
附录二 数据产品经理的3种图
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