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數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必修課:從零經(jīng)驗到令人驚艷

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必修課:從零經(jīng)驗到令人驚艷

作者：李鑫
出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2018-04-01
開本： 24cm 頁數(shù)： 24,300頁
中 圖 價:¥33.8(4.9折) 定價  ¥69.0 登錄后可看到會員價
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數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必修課:從零經(jīng)驗到令人驚艷 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必修課:從零經(jīng)驗到令人驚艷 本書特色

當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理遇上大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)運而生。新時代的新崗位自然也有新要求。數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等是產(chǎn)品經(jīng)理的**技能。懂產(chǎn)品、懂運營、懂市場、懂表達(dá)、懂管理則是數(shù)據(jù)分析師的技能外延。本書正是為有志于從事數(shù)據(jù)產(chǎn)品崗位的人士提供掌握上述技能的必修課。 讓我們通過本書，在大數(shù)據(jù)的浪潮中乘科技與人文的扁舟，駛過數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的港灣，駛 向數(shù)據(jù)科學(xué)家的彼岸。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必修課:從零經(jīng)驗到令人驚艷 內(nèi)容簡介

本書通過數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)分析與挖掘節(jié)能以及行業(yè)領(lǐng)域知識三個層次, 由淺入深遞進式介紹數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理**的硬技能與軟技能, 幫助其從一個零經(jīng)驗的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理或者是具備產(chǎn)品經(jīng)理技能卻希望在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有所發(fā)展的人士提供一種該職業(yè)的**知識與發(fā)展規(guī)劃。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必修課:從零經(jīng)驗到令人驚艷 目錄

目　錄

**部分 產(chǎn)品經(jīng)理的前世今生
第1章 產(chǎn)品經(jīng)理的前世
1.1　產(chǎn)品經(jīng)理究竟是什么 4
1.1.1　咬文嚼字說產(chǎn)品經(jīng)理 4
1.1.2　產(chǎn)品經(jīng)理的歷史溯源 5
1.2　泛產(chǎn)品經(jīng)理與產(chǎn)品經(jīng)理 6
1.2.1　產(chǎn)品經(jīng)理的專業(yè)取向 7
1.2.2　產(chǎn)品經(jīng)理的泛化 8
1.3　互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理的規(guī)定動作 12
1.3.1　需求調(diào)研 12
1.3.2　競品分析 14
1.3.3　原型設(shè)計 16
第2章 產(chǎn)品經(jīng)理的今生
2.1 賣家秀：自我提升的幾項技能 20
2.1.1 從需求文檔到動機文檔 20
2.1.2 從競品分析到廣義競品分析 22
2.1.3 從原型設(shè)計到交互設(shè)計 24
2.2 買家秀：弄垮團隊的若干“要領(lǐng)” 28
2.2.1 越過產(chǎn)品雷池 28
2.2.2 踏入團隊雷池 29
2.2.3 邁向公司雷池 30
第3章 產(chǎn)品經(jīng)理的入行
3.1　入行做產(chǎn)品的幾種可能 34
3.1.1　源自技術(shù)崗 34
3.1.2　源自業(yè)務(wù)崗 35
3.1.3　源自應(yīng)屆生 36
3.2　上崗后的**件事 37
3.2.1　產(chǎn)品全圖 38
3.2.2 行業(yè)全圖 39
3.2.3 產(chǎn)業(yè)全圖 40
3.3 工作中如何學(xué)習(xí) 41

第二部分 古往今來的數(shù)據(jù)思維
第4章 歷史中的數(shù)據(jù)思維
4.1 人口普查：*早的數(shù)據(jù)埋點策略 46
4.1.1 埋點的技術(shù)視角 46
4.1.2 埋點的時機與策略 48
4.2 命令與征服：可視化*早的用意 49
4.2.1 可視化大家說 50
4.2.2 可視化與歷史 51
4.3 科技革命：助力數(shù)據(jù)產(chǎn)品落地 54
4.3.1 手工統(tǒng)計 55
4.3.2 機械統(tǒng)計 55
4.3.3 電子統(tǒng)計 57
4.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的歷史溯源 57
4.4.1 美國建立時用數(shù)據(jù)分權(quán) 58
4.4.2 南北戰(zhàn)爭時用數(shù)據(jù)進軍 59
4.4.3 經(jīng)濟發(fā)展時用數(shù)據(jù)裁判 60
4.5 管理咨詢：使用數(shù)據(jù)降本增效 61
4.5.1 咨詢指引數(shù)據(jù)產(chǎn)品方向 62
4.5.2 管理啟迪思維模式更新 63
4.6 聊聊統(tǒng)計學(xué) 64
4.6.1 政治算術(shù) 64
4.6.2 頻率學(xué)派 65
4.6.3 概率學(xué)派 66
4.7 LEHD：美國的**個大數(shù)據(jù)項目 67
4.7.1 信息逐步開放 67
4.7.2 大數(shù)據(jù)項目開展 68
4.8 歷史給我們數(shù)據(jù)思維的啟示 69
4.8.1 用數(shù)據(jù)說話 69
4.8.2 向賢者取經(jīng) 69
4.8.3 漸進性創(chuàng)新 70
4.8.4 需求創(chuàng)造供給 70
第5章 行業(yè)擁抱數(shù)據(jù)思維
5.1 大數(shù)據(jù)從何而來 72
5.1.1 大數(shù)據(jù)歷史 73
5.1.2 自身發(fā)展 75
5.2 大數(shù)據(jù)的全球格局與中國面貌 76
5.2.1 全球格局 76
5.2.2 中國面貌 77
5.2.3 行業(yè)概覽 78
5.3 大數(shù)據(jù) “治理與交通” 81
5.3.1 治理 81
5.3.2 交通 83
5.4 大數(shù)據(jù) “零售與金融” 84
5.4.1 零售 84
5.4.2 金融 88
5.5 大數(shù)據(jù) “體育與教育” 89
5.5.1 體育 89
5.5.2 教育 91
5.6 大數(shù)據(jù) “醫(yī)療與旅游” 93
5.6.1 醫(yī)療 93
5.6.2 旅游 94
5.7 大數(shù)據(jù) “農(nóng)業(yè)與制造” 96
5.7.1 農(nóng)業(yè) 96
5.7.2 制造 97
5.8 大數(shù)據(jù)行業(yè)成熟了嗎 97
5.8.1 行業(yè)成熟度 98
5.8.2 大數(shù)據(jù)理念 99
5.8.3 大數(shù)據(jù)趨勢 100
5.9 大數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)中的位置 103
5.9.1 行業(yè)組成 104
5.9.2 產(chǎn)業(yè)構(gòu)成 106
第6章 當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理遇見數(shù)據(jù)思維
6.1 下一站：數(shù)據(jù)科學(xué)家 110
6.1.1 數(shù)據(jù)科學(xué)的歷史由來 110
6.1.2 數(shù)據(jù)科學(xué)與商業(yè)智能 111
6.1.3 數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)分類 112
6.1.4 數(shù)據(jù)分析的技能進階 114
6.2 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)新要求 115

第三部分 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的技能進階
第7章 面向產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.1 數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)姿勢 128
7.2 淘洗數(shù)據(jù)沙礫（數(shù)據(jù)清洗） 130
7.2.1 缺失值 130
7.2.2 異常值 132
7.2.3 歸一化 133
7.3 聚細(xì)沙成佛塔（數(shù)據(jù)集成） 135
7.3.1 實體識別 135
7.3.2 冗余性識別 136
7.4 換個姿勢再來一次（數(shù)據(jù)變換） 137
7.4.1 離散化 137
7.4.2 屬性構(gòu)造 139
7.5 少即是美（數(shù)據(jù)規(guī)約） 139
7.5.1 特征規(guī)約 140
7.5.2 樣本規(guī)約 141
第8章 面向產(chǎn)品經(jīng)理的統(tǒng)計分析
8.1 說有信息量的話（非時序數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量） 144
8.1.1 集中趨勢 145
8.1.2 離散趨勢 146
8.1.3 數(shù)據(jù)分布 148
8.2 股票指數(shù)是什么（時序數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量） 148
8.2.1 “三比” 149
8.2.2 股票指數(shù) 150
8.3 男女真的有別嗎（分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量） 152
8.3.1 卡方是什么 152
8.3.2 卡方怎么算 153
8.4 相關(guān)性不是因果性（連續(xù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量） 156
8.4.1 Pearson 156
8.4.2 Spearman 157
8.4.3 Kendall 158
8.5 數(shù)據(jù)不能承受之“熵” 159
8.5.1 物理中的“熵” 159
8.5.2 信息中的“熵” 160
第9章 面向產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)挖掘
9.1 學(xué)數(shù)據(jù)挖掘，只需要高中數(shù)學(xué) 164
9.1.1 重溫“加減乘除” 164
9.1.2 重溫“比值” 165
9.1.3 重溫“函數(shù)” 165
9.1.4 重溫“符號” 165
9.2 線性回歸：人為什么沒有嚴(yán)重兩極分化 166
9.2.1 優(yōu)生學(xué)趣聞 166
9.2.2 空間中的直線 167
9.3 邏輯回歸：種群增長的S型曲線 169
9.3.1 種群的增長曲線 169
9.3.2 S型曲線的秘密 171
9.4 樸素貝葉斯：面相占卜工作原理 172
9.4.1 外貌協(xié)會與街頭看相 173
9.4.2 無處不在的貝葉斯 174
9.5 決策樹：愛情選擇背后的心理學(xué)意義 176
9.5.1 愛情選擇條件多 177
9.5.2 不糾結(jié)的小技巧 178
9.6 K-means：尋找物理學(xué)上的質(zhì)心 181
9.6.1 向中心看齊 181
9.6.2 站錯隊的后果 183
9.7 層次聚類：分而治之與抱團取暖 184
9.7.1 分而治之 185
9.7.2 抱團取暖 185
9.8 DBScan：帝國崛起的定居、建國與擴張 186
9.8.1 密度打敗劃分 187
9.8.2 相似的帝國發(fā)展路徑 188
9.9 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：“啤酒和尿布”是個謊言 188
9.9.1 訛傳已久的商業(yè)故事 189
9.9.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的三重門 190
9.10 時間序列分析：聊聊《周易》 192
9.10.1 時間序列分析的玄妙 192
9.10.2 時間序列分析的正經(jīng) 194
9.11 集成學(xué)習(xí)：三個臭皮匠賽過諸葛亮 195
9.11.1 多拜師與拜大師 196
9.11.2 向大家與失敗學(xué)習(xí) 197
9.12 文本挖掘：讓機器讀懂你 199
9.13 社交網(wǎng)絡(luò)：隱私無處遁形 202
9.14 排序：簡約而不簡單的事 205
9.14.1 排序的規(guī)則方法 205
9.14.2 排序的操作機理 207
9.15 推薦系統(tǒng)：“今日頭條”背后的秘密 208
9.16 用戶畫像：隱私是個“偽命題” 213
9.17 算法思想中的哲學(xué)內(nèi)涵 216
第10章　面向產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)可視化
10.1 別人家的可視化：陽春白雪 222
10.2 工作中的可視化：下里巴人 227
10.3 用可視化“說謊” 230
10.3.1 數(shù)據(jù)的誤導(dǎo) 230
10.3.2 邏輯的謬誤 234
10.4 準(zhǔn)備一份數(shù)據(jù)報告 238
第11章 向數(shù)據(jù)科學(xué)家再邁一步
11.1 能文：陪運營跟蹤產(chǎn)品看效果 244
11.1.1 傳統(tǒng)運營的基本功 245
11.1.2 數(shù)字化運營“三”話你知 248
11.2 能武：追研發(fā)把控進度出成果 251
11.2.1 數(shù)據(jù)采集 251
11.2.2 數(shù)據(jù)存儲 254
11.2.3 數(shù)據(jù)計算 256
11.2.4 數(shù)據(jù)分析 258
11.3 能聊：跟隨銷售面向市場找思路 258

第四部分 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的自我修養(yǎng)
第12章 學(xué)習(xí)力：借方法論加速
12.1 方法論知多少 266
12.1.1 概念闡述 266
12.1.2 分類總結(jié) 267
12.2　學(xué)習(xí)過程的“滿灌”與“脫敏” 269
12.2.1　理解提煉 269
12.2.2　我的方法論 271
第13章 表達(dá)力：用邏輯學(xué)幫襯
13.1　寫得一手好文案 274
13.1.1　為公務(wù)員考試正名 274
13.1.2　寫作實戰(zhàn)簡明教程 275
13.2　講故事給同事聽 278
第14章 領(lǐng)導(dǎo)力：以經(jīng)濟學(xué)詮釋
14.1 事情背后的選擇 285
14.1.1 選擇價值鏈上游：剪刀差效應(yīng) 285
14.1.2 學(xué)會審時度勢：美林時鐘 286
14.1.3 謹(jǐn)慎選擇別人的經(jīng)驗：推繩子效應(yīng) 286
14.1.4 平衡是一個難題：薩伊定律與凱恩斯法則 287
14.2 人員之間的協(xié)同 288
14.2.1 你閃開，讓我來：絕對優(yōu)勢與相對優(yōu)勢 288
14.2.2 無條件開放：零和博弈與合作共贏 289
14.2.3 教會團隊成員什么是沉沒成本 290
第15章 軟實力：靠心理學(xué)打造
15.1 向內(nèi)求：耐心、謙遜、熱心 294
15.1.1 讓自己“延遲滿足” 294
15.1.2 對表揚免疫 295
15.1.3 不怕丟臉地分享 297
15.2 對外看：大局、妥協(xié)、有趣 297
15.2.1 看問題需要“上帝視角” 298
15.2.2 率真對內(nèi)，圓滑對外 298
15.2.3 一切從簡，有趣有夢 299
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數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必修課:從零經(jīng)驗到令人驚艷 相關(guān)資料

過去十年，產(chǎn)品經(jīng)理這個崗位被推到舞臺中央，隨著行業(yè)的發(fā)展，這個崗位也在演化，其中的一個趨勢就是專業(yè)化。本書從數(shù)據(jù)和產(chǎn)品經(jīng)理的雙重視角詳細(xì)講述了數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理所需的各種能力，既有理論，也能落地，建議各位有意向此方向發(fā)展的朋友閱讀。 蘇杰 《人人都是產(chǎn)品經(jīng)理》作者 良倉孵化器聯(lián)合創(chuàng)始人 市面上關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理的書琳瑯滿目，但像本書一樣站在數(shù)據(jù)角度談產(chǎn)品經(jīng)理技能的卻并不常見。書中字里行間，無處不見作者對產(chǎn)品的獨特見解與思考，不僅可以幫助我們掌握數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的必備技能，還能讓我們擴寬產(chǎn)品視角，更好地進行工作實踐。 黃勇 《架構(gòu)探險》作者 特贊科技CTO 數(shù)據(jù)科學(xué)是一個新的跨學(xué)科領(lǐng)域，用于研究“數(shù)據(jù)科學(xué)思維”之后的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學(xué)的成果是數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)來解決現(xiàn)實生活中的問題。強烈建議想要成為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的朋友閱讀本書。 操龍兵 悉尼科技大學(xué)教授 SIG KDD澳新分會主席 KDD2015大會主席 大數(shù)據(jù)分析時代到來，如何通過數(shù)據(jù)驅(qū)動來轉(zhuǎn)型產(chǎn)品從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)，正成為一個新的挑戰(zhàn)。本書應(yīng)時而生，作者基于自己的實踐經(jīng)驗和研究，從獨有的視角展示了數(shù)據(jù)產(chǎn)品的全生命周期管理過程。同時這也是一本很有趣味的書，很值得一讀！ 陳燕鋏 IBM全球業(yè)務(wù)解決方案中心（GBSC）總監(jiān) 信息技術(shù)飛躍發(fā)展，人類的教育學(xué)習(xí)方式面臨新的挑戰(zhàn)。本書用幽默的語言和一些歷史軼事介紹了企業(yè)中的教育數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必備的技能，無論對于教育產(chǎn)業(yè)實踐者，還是面臨教學(xué)改革的科研人員來說，都是值得一讀的好書。 孫源 日本國立情報學(xué)研究所準(zhǔn)教授 信息知識學(xué)會理事 充分運用數(shù)據(jù)思維提升產(chǎn)品體驗，這是各個公司都不可或缺的重要能力。因此，作為一名產(chǎn)品經(jīng)理，如何帶著數(shù)據(jù)思維打造更加智能的產(chǎn)品，將是一門重要的必修課，本書恰好為大家提供了有效的學(xué)習(xí)途徑，值得品讀。 劉啟斌 安徽云松投資管理有限公司總經(jīng)理

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必修課:從零經(jīng)驗到令人驚艷 作者簡介

李鑫，于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲計算機科學(xué)博士學(xué)位，悉尼科技大學(xué)訪問學(xué)者，大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用安徽省重點實驗室研究員，中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會青年專家，F(xiàn)任科大訊飛研究院研究主管，先后負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在教育、腦科學(xué)等領(lǐng)域落地的業(yè)務(wù)，在國際知名學(xué)術(shù)會議與期刊發(fā)表論文近30篇。《推薦系統(tǒng)》一書譯者之一。

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