具体描述
当产品经理遇上大数据时代，数据产品经理应运而生。新时代的新岗位自然也有新要求。数据思维、数据预处理、数据统计、数据挖掘、数据可视化等是产品经理的必备技能。懂产品、懂运营、懂市场、懂表达、懂管理则是数据分析师的技能外延。《数据产品经理必修课：从零经验到令人惊艳》正是为有志于从事数据产品岗位的人士提供掌握上述技能的必修课。
让我们通过《数据产品经理必修课：从零经验到令人惊艳》，在大数据的浪潮中乘科技与人文的扁舟，驶过数据产品经理的港湾，驶向数据科学家的彼岸。
作者简介
李鑫，于中国科学技术大学获计算机科学博士学位，悉尼科技大学访问学者，大数据分析与应用安徽省重点实验室研究员，中国互联网协会青年专家。现任科大讯飞研究院研究主管，先后负责大数据与人工智能技术在教育、脑科学等领域落地的业务，在国际知名学术会议与期刊发表论文近30篇。
目录信息
第1章 产品经理的前世
1.1 产品经理究竟是什么 4
1.1.1 咬文嚼字说产品经理 4
1.1.2 产品经理的历史溯源 5
1.2 泛产品经理与产品经理 6
1.2.1 产品经理的专业取向 7
1.2.2 产品经理的泛化 8
1.3 互联网产品经理的规定动作 12
1.3.1 需求调研 12
1.3.2 竞品分析 14
1.3.3 原型设计 16
第2章 产品经理的今生
2.1 卖家秀：自我提升的几项技能 20
2.1.1 从需求文档到动机文档 20
2.1.2 从竞品分析到广义竞品分析 22
2.1.3 从原型设计到交互设计 24
2.2 买家秀：弄垮团队的若干“要领” 28
2.2.1 越过产品雷池 28
2.2.2 踏入团队雷池 29
2.2.3 迈向公司雷池 30
第3章 产品经理的入行
3.1 入行做产品的几种可能 34
3.1.1 源自技术岗 34
3.1.2 源自业务岗 35
3.1.3 源自应届生 36
3.2 上岗后的第一件事 37
3.2.1 产品全图 38
3.2.2 行业全图 39
3.2.3 产业全图 40
3.3 工作中如何学习 41
第二部分 古往今来的数据思维
第4章 历史中的数据思维
4.1 人口普查：最早的数据埋点策略 46
4.1.1 埋点的技术视角 46
4.1.2 埋点的时机与策略 48
4.2 命令与征服：可视化最早的用意 49
4.2.1 可视化大家说 50
4.2.2 可视化与历史 51
4.3 科技革命：助力数据产品落地 54
4.3.1 手工统计 55
4.3.2 机械统计 55
4.3.3 电子统计 57
4.4 数据驱动决策的历史溯源 57
4.4.1 美国建立时用数据分权 58
4.4.2 南北战争时用数据进军 59
4.4.3 经济发展时用数据裁判 60
4.5 管理咨询：使用数据降本增效 61
4.5.1 咨询指引数据产品方向 62
4.5.2 管理启迪思维模式更新 63
4.6 聊聊统计学 64
4.6.1 政治算术 64
4.6.2 频率学派 65
4.6.3 概率学派 66
4.7 LEHD：美国的第一个大数据项目 67
4.7.1 信息逐步开放 67
4.7.2 大数据项目开展 68
4.8 历史给我们数据思维的启示 69
4.8.1 用数据说话 69
4.8.2 向贤者取经 69
4.8.3 渐进性创新 70
4.8.4 需求创造供给 70
第5章 行业拥抱数据思维
5.1 大数据从何而来 72
5.1.1 大数据历史 73
5.1.2 自身发展 75
5.2 大数据的全球格局与中国面貌 76
5.2.1 全球格局 76
5.2.2 中国面貌 77
5.2.3 行业概览 78
5.3 大数据+“治理与交通” 81
5.3.1 治理 81
5.3.2 交通 83
5.4 大数据+“零售与金融” 84
5.4.1 零售 84
5.4.2 金融 88
5.5 大数据+“体育与教育” 89
5.5.1 体育 89
5.5.2 教育 91
5.6 大数据+“医疗与旅游” 93
5.6.1 医疗 93
5.6.2 旅游 94
5.7 大数据+“农业与制造” 96
5.7.1 农业 96
5.7.2 制造 97
5.8 大数据行业成熟了吗 97
5.8.1 行业成熟度 98
5.8.2 大数据理念 99
5.8.3 大数据趋势 100
5.9 大数据在产业中的位置 103
5.9.1 行业组成 104
5.9.2 产业构成 106
第6章 当产品经理遇见数据思维
6.1 下一站：数据科学家 110
6.1.1 数据科学的历史由来 110
6.1.2 数据科学与商业智能 111
6.1.3 数据科学的职业分类 112
6.1.4 数据分析的技能进阶 114
6.2 数据产品经理的职业新要求 115
第三部分 数据产品经理的技能进阶
第7章 面向产品经理的数据预处理
7.1 数据分析的标准姿势 128
7.2 淘洗数据沙砾（数据清洗） 130
7.2.1 缺失值 130
7.2.2 异常值 132
7.2.3 归一化 133
7.3 聚细沙成佛塔（数据集成） 135
7.3.1 实体识别 135
7.3.2 冗余性识别 136
7.4 换个姿势再来一次（数据变换） 137
7.4.1 离散化 137
7.4.2 属性构造 139
7.5 少即是美（数据规约） 139
7.5.1 特征规约 140
7.5.2 样本规约 141
第8章 面向产品经理的统计分析
8.1 说有信息量的话（非时序数据的统计量） 144
8.1.1 集中趋势 145
8.1.2 离散趋势 146
8.1.3 数据分布 148
8.2 股票指数是什么（时序数据的统计量） 148
8.2.1 “三比” 149
8.2.2 股票指数 150
8.3 男女真的有别吗（分类数据的统计量） 152
8.3.1 卡方是什么 152
8.3.2 卡方怎么算 153
8.4 相关性不是因果性（连续数据的统计量） 156
8.4.1 Pearson 156
8.4.2 Spearman 157
8.4.3 Kendall 158
8.5 数据不能承受之“熵” 159
8.5.1 物理中的“熵” 159
8.5.2 信息中的“熵” 160
第9章 面向产品经理的数据挖掘
9.1 学数据挖掘，只需要高中数学 164
9.1.1 重温“加减乘除” 164
9.1.2 重温“比值” 165
9.1.3 重温“函数” 165
9.1.4 重温“符号” 165
9.2 线性回归：人为什么没有严重两极分化 166
9.2.1 优生学趣闻 166
9.2.2 空间中的直线 167
9.3 逻辑回归：种群增长的S型曲线 169
9.3.1 种群的增长曲线 169
9.3.2 S型曲线的秘密 171
9.4 朴素贝叶斯：面相占卜工作原理 172
9.4.1 外貌协会与街头看相 173
9.4.2 无处不在的贝叶斯 174
9.5 决策树：爱情选择背后的心理学意义 176
9.5.1 爱情选择条件多 177
9.5.2 不纠结的小技巧 178
9.6 K-means：寻找物理学上的质心 181
9.6.1 向中心看齐 181
9.6.2 站错队的后果 183
9.7 层次聚类：分而治之与抱团取暖 184
9.7.1 分而治之 185
9.7.2 抱团取暖 185
9.8 DBScan：帝国崛起的定居、建国与扩张 186
9.8.1 密度打败划分 187
9.8.2 相似的帝国发展路径 188
9.9 关联规则挖掘：“啤酒和尿布”是个谎言 188
9.9.1 讹传已久的商业故事 189
9.9.2 关联规则的三重门 190
9.10 时间序列分析：聊聊《周易》 192
9.10.1 时间序列分析的玄妙 192
9.10.2 时间序列分析的正经 194
9.11 集成学习：三个臭皮匠赛过诸葛亮 195
9.11.1 多拜师与拜大师 196
9.11.2 向大家与失败学习 197
9.12 文本挖掘：让机器读懂你 199
9.13 社交网络：隐私无处遁形 202
9.14 排序：简约而不简单的事 205
9.14.1 排序的规则方法 205
9.14.2 排序的操作机理 207
9.15 推荐系统：“今日头条”背后的秘密 208
9.16 用户画像：隐私是个“伪命题” 213
9.17 算法思想中的哲学内涵 216
第10章 面向产品经理的数据可视化
10.1 别人家的可视化：阳春白雪 222
10.2 工作中的可视化：下里巴人 227
10.3 用可视化“说谎” 230
10.3.1 数据的误导 230
10.3.2 逻辑的谬误 234
10.4 准备一份数据报告 238
第11章 向数据科学家再迈一步
11.1 能文：陪运营跟踪产品看效果 244
11.1.1 传统运营的基本功 245
11.1.2 数字化运营“三”话你知 248
11.2 能武：追研发把控进度出成果 251
11.2.1 数据采集 251
11.2.2 数据存储 254
11.2.3 数据计算 256
11.2.4 数据分析 258
11.3 能聊：跟随销售面向市场找思路 258
第四部分 数据产品经理的自我修养
第12章 学习力：借方法论加速
12.1 方法论知多少 266
12.1.1 概念阐述 266
12.1.2 分类总结 267
12.2 学习过程的“满灌”与“脱敏” 269
12.2.1 理解提炼 269
12.2.2 我的方法论 271
第13章 表达力：用逻辑学帮衬
13.1 写得一手好文案 274
13.1.1 为公务员考试正名 274
13.1.2 写作实战简明教程 275
13.2 讲故事给同事听 278
第14章 领导力：以经济学诠释
14.1 事情背后的选择 285
14.1.1 选择价值链上游：剪刀差效应 285
14.1.2 学会审时度势：美林时钟 286
14.1.3 谨慎选择别人的经验：推绳子效应 286
14.1.4 平衡是一个难题：萨伊定律与凯恩斯法则 287
14.2 人员之间的协同 288
14.2.1 你闪开，让我来：绝对优势与相对优势 288
14.2.2 无条件开放：零和博弈与合作共赢 289
14.2.3 教会团队成员什么是沉没成本 290
第15章 软实力：靠心理学打造
15.1 向内求：耐心、谦逊、热心 294
15.1.1 让自己“延迟满足” 294
15.1.2 对表扬免疫 295
15.1.3 不怕丢脸地分享 297
15.2 对外看：大局、妥协、有趣 297
15.2.1 看问题需要“上帝视角” 298
15.2.2 率真对内，圆滑对外 298
15.2.3 一切从简，有趣有梦 299
· · · · · · (收起)
读后感
我只能说，我非常后悔在这本书上浪费的半小时。 整本书都在罗列一些概念，感觉不到有任何指导意义，而且废话特别多，很多内容与主题无相关性。我很怀疑作者写作的目的不是为了说清楚知识，而是为了凑字数，一堆不知所云的描述是为了显示自己高大上？另外，文中随处可见某某人说...
评分我只能说，我非常后悔在这本书上浪费的半小时。 整本书都在罗列一些概念，感觉不到有任何指导意义，而且废话特别多，很多内容与主题无相关性。我很怀疑作者写作的目的不是为了说清楚知识，而是为了凑字数，一堆不知所云的描述是为了显示自己高大上？另外，文中随处可见某某人说...
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用户评价
这本书的阅读体验非常像在听一位经验丰富的创业者分享他的“从0到1”心路历程，其中夹杂着无数次尝试和失败的教训，但表达方式却充满了积极的建设性。它的语言非常接地气，没有太多晦涩难懂的术语，即便是那些涉及复杂算法或数据架构的概念，作者也总能用最朴素的比喻来加以阐释。例如，在描述数据中台的构建时，它没有直接进入技术选型，而是先从“解决烟囱式数据孤岛”的业务痛点入手，让你从根本上理解为什么需要这样的架构。我最喜欢的是它对“数据产品经理的领导力”的探讨，这部分内容通常在技术书籍中被忽略。书中强调了数据产品经理作为非直接管理者的角色，如何通过清晰的愿景和强大的数据洞察力来影响和驱动跨部门团队协作。这种对人际动力学和项目管理的深入挖掘，让这本书的价值远远超出了技术指导手册的范畴，更像是一本职场成长宝典。阅读过程中，我经常会停下来思考自己的日常工作，并立刻尝试应用书中的方法来优化沟通效率。
评分这本书给我最大的震撼在于它的“实战驱动”的彻底性。它不是那种纸上谈兵的理论合集，而是像一本操作手册，手把手教你如何处理实际工作中的各种难题。作者在讲解如何定义数据产品的成功指标时，引入了一种非常辩证的思维方式，即“指标的有效性是动态变化的”。它教会我如何识别那些看似重要实则虚荣的指标（Vanity Metrics），转而聚焦于真正驱动业务增长的关键结果指标（Key Results）。我特别欣赏作者对于“数据产品文档”撰写的细致指导，包括PRD、用户故事和数据字典的构建范式，这些都是日常工作中极易被忽视但对项目成功至关重要的细节。通过书中的步骤，我发现自己过去撰写的文档结构混乱、重点不突出等问题，都有了清晰的改进方向。这本书的优势在于，它始终围绕一个核心问题在展开：“如何将原始数据转化为能产生实际商业价值的工具？” 这种专注度使得全书内容聚焦且高效，读起来让人感到非常充实，收获感极强。
评分这本书的叙事节奏把握得恰到好处，读起来就像在跟一位经验丰富的导师面对面交流，没有那种高高在上的理论说教，而是充满了实战的烟火气。从一开始的“小白”阶段，作者就非常细致地拆解了数据产品的核心概念，不像有些书籍上来就抛出一堆行业术语让人望而却步。我特别欣赏它将复杂的流程进行了可视化处理，让我这个初入行的人能迅速构建起一个清晰的知识框架。比如说，在用户画像构建的那一章，它不仅讲解了技术上的 ETL 过程，更深入地探讨了如何从业务痛点反推数据需求的优先级，这种由果溯因的分析方法，对我理解“为什么要做这个数据产品”比“怎么做”更重要。全书的案例选择也非常贴近当下互联网行业的实际场景，无论是电商推荐系统的数据埋点策略，还是金融风控模型的数据指标优化，都让人有“原来如此”的感觉。它没有停留在浅尝辄止的介绍层面，而是深入到了如何与技术团队、业务团队高效沟通的“软技能”层面，这在很多技术导向的教材中是缺失的宝贵内容。读完之后，我感觉自己不再是那个对数据产品经理工作内容一知半解的新人，而是一个心中有了地图的探险家，知道该往哪个方向迈出第一步。
评分说实话，市面上关于数据和产品的书籍多如牛毛，大多都是泛泛而谈，或者堆砌着前几年的陈旧案例。但这本书给我的感受是，它紧跟行业脉搏，甚至带有一丝前瞻性。特别是在讲解“数据治理”和“数据伦理”的部分，作者的观点非常超前和谨慎。我尤其赞赏其中关于“数据产品如何赋能业务决策的闭环”的论述，它清晰地阐释了从数据采集、清洗、分析、建模到最终反馈给业务层的完整生命周期管理。这种全景式的视角，帮助我跳出了过去只关注“报表美不美观”或“模型准确率高不高”的局限性。它让我意识到，一个优秀的数据产品经理，必须是一个优秀的“翻译官”，能够将复杂的底层技术逻辑，转化为管理层和一线业务人员能理解的商业语言。书中的图表清晰明了，逻辑链条严密，即便是首次接触数据治理复杂概念的读者，也能在作者的引导下，逐步理解数据质量对最终产品决策影响的深远性。读完后，我感觉自己的职业视野被极大地拓宽了，不再局限于某个单一的工具或技术栈。
评分我必须承认，这本书的结构设计简直是为我这种有一定技术背景但对产品经理思维感到迷茫的人量身定做的。它没有陷入纯粹的工具介绍泥潭，而是将重点放在了“产品经理的思维模式转型”上。最让我眼前一亮的是关于“数据产品价值衡量”的那几个章节，作者提供了一套非常务实、可落地的评估体系，避免了许多初级PM容易犯的错误——沉迷于指标的数量而非质量。书中对 A/B 测试的设计哲学分析得入木三分，它不仅仅是教你如何设置对照组和实验组，而是探讨了如何在高并发、强约束的商业环境中，设计出既能得出有效结论、又不会对现有业务造成重大负面影响的实验方案。这种对“平衡艺术”的探讨，体现了作者深厚的实战积累。我甚至把书中关于“MVP（最小可行产品）”在数据产品中的应用那部分内容反复研读了好几遍，它提供了一种理性的克制，教会我如何在资源有限的情况下，快速迭代并验证核心假设。这本书的文字风格是那种冷静、精确、充满逻辑力量的，读起来毫不拖沓，每一个段落似乎都承载着重要的信息密度，非常适合需要快速吸收和应用知识的专业人士。
评分不适合
评分写的有点乱，有些内容还是很有价值的，但是讲历史篇幅太多
评分我好像看错书了？还是书写错了？..????
评分深入浅出数据分析和产品入门
评分这本书算是广度优先的书吧，涉及的东西比较多，讲得也都是点到为止。作者的文案功力不错。
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