具体描述
《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，《产品经理数据修炼30问》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《产品经理数据修炼30问》讨论的基础上展开系统性学习。
作者简介
目录信息
第1问 重新定义产品，应从哪开始？ 3
1.1 寻找一个切入点 3
1.2 宏观：领域与生态 4
1.3 中观：产品全局 4
1.4 微观：产品功能与用户 5
1.5 归纳与重新定义 7
第2问 怎样理解产品中那些酷炫的数据指标？ 10
2.1 指标背后的要素：时间粒度和口径 10
2.2 值得思考的“终极问题” 12
2.3 为数据指标分类 15
第3问 产品中有那么多功能，怎样摸清它们的脉络？ 18
3.1 画一张属于自己的产品地图 18
3.2 已登录or未登录 21
3.3 好友or陌生人 21
3.4 流量or Wi-Fi联网 22
第4问 了解产品用户，应选择用户画像还是用户特征？ 23
4.1 用户画像vs用户特征 23
4.2 关注不发声的大多数用户 25
4.3 警惕无效的用户特征 25
4.4 识别用户反馈带来的伪需求 27
第5问 关于产品与数据，还有哪些值得注意的概念？ 29
5.1 这些用词的区别在哪里 29
5.2 保持名称的一致性 33
5.3 近似值和数值的位数 33
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？ 39
6.1 数据产品经理 40
6.2 数据分析师 40
6.3 数据项目经理 41
6.4 开发工程师 41
6.5 测试工程师 41
6.6 运维工程师 42
6.7 基础研究员 42
第7问 物力：数据产品是怎么来的？ 44
7.1 是的，依然来自需求 44
7.2 不一样的需求过程 45
7.3 同样存在伪需求 48
第8问 除了报表平台，数据产品还包括什么？ 51
8.1 先给数据产品分个层次 51
8.2 数据采集层 52
8.3 数据接入层 53
8.4 数据处理层 53
8.5 数据应用层 54
第9问 数据上报前需要做哪些准备工作？ 56
9.1 准备一：允许上报什么样的数据 56
9.2 准备二：定义数据协议和数据Topic 58
9.3 准备三：统一文本编码 59
第10问 埋点就是数据采集吗？ 61
10.1 标准动作三步走：埋点、采集、上报 61
10.2 采集组件的两类功能：机制型功能和服务型功能 63
10.3 对采集组件优化的思考 64
第11问 数据上报到哪里去了？ 66
11.1 不得不谈的技术流程 66
11.2 数据仓库vs数据库 67
11.3 用可视化方式达成约定 69
第12问 我们可以直接使用上报的数据吗？ 72
12.1 数据处理的基本操作：归并和计算 72
12.2 任务调度平台，自动化处理引擎 75
12.3 横表vs纵表 79
12.4 事实表vs维度表 80
第13问 数据处理好了，我可以享用哪些服务？ 82
13.1 数据门户的家族成员 82
13.2 报表呈现的奥秘 83
13.3 运筹帷幄的Dashboard 85
13.4 火眼金睛的用户分析平台 86
13.5 温暖人心的数据订阅 89
13.6 万能的SQL，灵活的即席查询 91
第14问 体验优良的数据产品有哪些表现？ 94
14.1 交互是体验的一部分 94
14.2 别让我思考，值得强化的基础体验 95
14.3 别让我孤单，多方位的支持服务 99
14.4 别让我犯错，严格对待权限与安全 102
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？ 107
15.1 认清运营的焦点：用户 107
15.2 理解用户数据的六步循环 109
15.3 明确数据化运营与数据产品体系的关系 110
第16问 数据啊，数据，我的产品怎样才能成功？ 112
16.1 感性地提出一个问题 112
16.2 将问题分解为能够量化的指标 112
16.3 理性地回答问题 114
第17问 怎样制定合适的数据上报策略？ 116
17.1 大声说出你想了解的内容 116
17.2 数据化各实体，寻找定义要素 117
17.3 用语义表达法试验上报策略 120
第18问 哪些用户数据值得收集？ 125
18.1 对用户行为的三步思考 125
18.2 操作不仅仅是“单击” 128
18.3 操作时长数据的上报 130
18.4 用户属性的时效问题 131
第19问 怎样为数据赋予运营的意义？ 132
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 132
19.2 口径对数据事实的影响 134
19.3 累积处理要赶早 135
第20问 怎样对待未登录用户和小号用户？ 139
20.1 匿名访客，你的需求同样重要 139
20.2 自然人识别，揭开用户ID背后的真相 142
第21问 为什么要进行用户建模和用户分层？ 146
21.1 用户建模，基于已知探索未知 146
21.2 用户分层，让群体特征更明显 149
21.3 四象限法，实现双维度分组 152
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 154
22.2 用数据控制两组用户的差异变量 155
22.3 虚拟A/B测试，只靠数据就能搞定 158
第23问 数据是怎样推动产品灰度发布的？ 162
23.1 灰度发布，为产品引路的金丝雀 162
23.2 对参与用户的筛选 165
23.3 对参与用户的数据跟踪 165
23.4 把质量数据作为能否进行下一轮发布的依据 166
23.5 灰度发布的注意事项 166
第24问 “随机播放”为什么让用户感觉不随机？ 168
24.1 请随机播放几首歌曲 168
24.2 还没有注册，就让我登录？ 169
24.3 天啊，刚刚发生了什么？ 172
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？ 177
25.1 数据报告中常用的图表 177
25.2 统计与分析的选择 180
25.3 产品经理的最爱 182
25.4 不宜滥用的图表 184
25.5 图表高效表达的四大原则 186
第26问 相比Excel，R语言更适合绘制图表吗？ 189
26.1 R语言不仅擅长绘图 190
26.2 R语言更是统计分析能手 194
第27问 Excel中有哪些一学就会的高级技巧？ 198
27.1 “单击即用”的隐藏功能 198
27.2 一定要会的几个公式 203
第28问 怎样通过SQL自由地查询数据？ 212
28.1 在Access中运行一段SQL代码 212
28.2 聚合查询 214
28.3 合并查询 216
28.4 联结查询 216
第29问 人工智能可以带给我们哪些启发？ 219
29.1 怎样理解人工智能 219
29.2 机器学习与大数据 221
29.3 人工智能产品思维 223
第30问 有哪些现成的数据可在运营中参考？ 226
30.1 大数据指数 226
30.2 互联网行业和产品资讯 229
30.3 政府机构统计数据 232
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书的语言风格极其鲜活，读起来完全没有传统技术书籍那种沉闷的压迫感，反而像是在与一位知识渊博但又不失幽默感的朋友进行深度交流。作者在阐述一些高深的数据架构和指标体系时，总能找到非常生活化的比喻，使得原本晦涩难懂的概念瞬间变得生动起来。举个例子，在解释数据湖和数据仓库的区别时，作者没有用刻板的定义，而是用了“一个巨大的、未分类的天然宝藏库”与“一个井井有条、只存放精炼贵金属的银行保险柜”来类比，这种画面感极强的方式，让我一下子就抓住了两者在设计哲学和使用场景上的根本差异。这种高情商的表达，让我在阅读过程中保持了极高的专注度，甚至忍不住会心一笑。更难能可贵的是，这种生动的笔触并没有以牺牲专业性为代价，恰恰相反，正是因为理解到位，才能用最精炼的语言去描绘最复杂的逻辑。它成功地搭建了一座桥梁，连接了宏观的战略思考和微观的数据执行层面，让那些平日里觉得数据分析高不可攀的同仁们也能从中受益匪浅。
评分这本书的结构设计得非常巧妙，它不像市面上那些干巴巴的技术手册，而是用一种非常贴近实际工作场景的方式来展开论述。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时的那种娓娓道来，仿佛不是在讲解理论，而是在分享一位资深前辈的实战经验。例如，书中对用户行为路径分析的章节，它并没有直接堆砌复杂的统计公式，而是通过一个虚构的电商平台案例，一步步引导读者去思考“为什么用户会在这个环节流失”，以及“我们能通过哪些数据指标来量化这种流失的严重性”。这种叙事方式极大地降低了阅读门槛，让即便是数据分析新手也能迅速抓住重点，并且立刻联想到自己手头正在进行的项目。更让我惊喜的是，它对A/B测试的讲解，不只是停留在如何设置对照组和实验组，而是深入到了如何科学地解释“显著性”以及如何避免常见的认知偏差，这在我过去的工作中是常常被忽略的盲区。读完这一部分，我感觉自己对数据驱动决策的理解上升到了一个新的高度，不再是盲目相信数字，而是学会了如何“审问”数据背后的真实意图。这种对细节的打磨和对实践的关注，是这本书最吸引我的地方，它真正做到了理论指导实践，而不是空谈。
评分这本书对于现代产品管理中的“不确定性”处理，展现了非常成熟的视角。它没有过度鼓吹“数据万能论”，反而非常坦诚地讨论了数据局限性，以及如何在信息不完全甚至存在噪音的情况下，依然能够做出大胆而审慎的决策。作者清晰地划分了“可量化”和“难以量化”的领域，并为后者提供了替代性的验证方法，比如定性访谈与小规模快速原型测试的结合。这在当前产品迭代速度极快、用户需求不断变化的背景下，显得尤为重要。它让我意识到，数据是用来辅助人类智慧的，而不是取代它。书中关于“数据故事化”的章节，更是点睛之笔，它强调了数据报告的最终目的不是展示数字有多漂亮，而是要清晰、有说服力地影响听众的决策。我特别喜欢作者提出的那种“带着结论先行”的汇报逻辑，这与我以往那种“先展示过程，再抛出结论”的习惯形成了鲜明对比，极大地提升了我内部沟通的效率和影响力。
评分我必须强调这本书在方法论上的系统性构建。很多数据相关的书籍往往是零散的知识点集合，读完后感觉自己像收集了一堆散落的零件，却不知道如何组装成一台完整的机器。然而，这本书的核心价值在于，它提供了一套从“提出问题”到“数据支撑决策”的完整闭环流程。它不仅仅告诉你应该看哪些指标，更重要的是，它教会你如何基于业务目标，倒推出需要构建怎样的数据监控体系，以及在数据采集、清洗、分析到最终报告的每一个环节中，应该注意哪些关键的“陷阱”。特别是关于指标定义的标准化这一章，对我触动很大。过去我们团队对于“活跃用户”的定义经常产生分歧，这本书提供了一个权威且逻辑自洽的框架来解决这类协作冲突。它倡导的是一种结构化的思维，而不是临时的“打补丁”式解决问题。读完后，我立刻组织了一次内部分享会，应用书中的框架来重新梳理我们产品线上的核心KPI，发现了很多以往被我们忽略的逻辑漏洞。这种工具书的实用性和方法论的深度，是它超越一般参考指南的关键所在。
评分从排版和阅读体验来看，这本书也做得相当用心。它在内容密度和视觉休息之间找到了一个很好的平衡点。清晰的章节标题、恰当的留白，以及穿插在正文中的那些精心设计的图示和流程图，都极大地优化了学习体验。我发现自己可以非常高效地利用碎片时间进行阅读，因为关键概念的总结和提炼非常到位，不需要反复回溯前文去寻找上下文。例如，那些流程图不仅美观，而且逻辑流向清晰，很多复杂的跨部门数据流转关系，通过一张图就能一目了然，远比大段的文字描述来得直接有效。这种对阅读体验的关注，体现了作者对读者群体的尊重和深入的理解，毕竟产品经理们的时间是极其宝贵的。总的来说，这本书不仅仅是一本知识的载体，更像是一个经过精心打磨的学习工具，它让枯燥的数据学习过程变得高效且令人愉悦，是值得反复翻阅的案头必备良品。
评分广度够，深度还差点。瑕不掩瑜，值得一读。
评分数据产品经理入门。
评分用户到底是什么定义？怎样才算一个用户？像这种习以为常的概念，往往会被模糊掉。这本书的30个问题就是类似这种。
评分读完对数据产品经理的工作内容和所需技能有了大致的了解，适合入门。书中还加了二维码的互动，算是个比较好的形式，相当于选修的部分。
评分内容还挺丰富的
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