数据产品经理:实战进阶

数据产品经理:实战进阶

作者:杨楠楠李凯东陈新涛 萧饭饭 等

出版社:机械工业

出版年:2020年8月

ISBN:9787111662396

所属分类:人物传记

书刊介绍

《数据产品经理:实战进阶》内容简介

这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业,涉及不同的行业,让本书拥有了更广泛的视角,能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的最终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系,快速实现从入门到进阶的突破。
全书一共11章,重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点,可以概括为四个部分。第一部分基础知识(第1章):首先介绍了数据产品的定义、组成、分类,其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型,最后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。第二部分通用能力(第2~3章):讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力(产品路线图)。第三部分数据管理(第4~9章):依次讲解了数据埋点、数据中台、数据指标体系、A/B测试、数据管理、数据服务等知识点,涵盖数据采集、治理、应用、能力输出的整个链条。第四部分策略产品(第10~11章):重点讲解了搜索系统和用户画像等策略产品相关的知识。
杨楠楠,资深数据产品经理,擅长数据分析,为多家世界500强公司提供数据分析服务,能在数据、产品、运营、市场等多个方面发挥数据价值。擅长策略产品,在广告、电商等领域有较多经验,为多家厂商提供流量变现服务。维护有数据产品经理的知乎专栏和社群,本书的合作者全部来自专栏的粉丝。
李凯东,某视频媒体的大数据负责人,前京东数据中台应用数据平台部负责人、京东商城算法专家委员会核心委员,阿里天池数据科学家。京东研发最高成就奖项“杰出成就奖”获得者,在京东期间曾主导智慧营销,单条产品线GMV增长数十亿;创办京东大数据比赛平台JData,并成功举办全世界最大的单体大数据比赛。有9年创业经历,在社交、电商、O2O等领域有多年经验和深刻见解,公司于2014年以4000万估值被收购。
陈新涛,58转转前数据总监、美团外卖首任数据负责人,拥有多年数据产品及分析经验,擅长带领团队搭建企业级数据中台,以及结合企业战略分析数据并提供增长策略。曾负责从0到1搭建美团外卖数据平台,其中智能业绩系统为外卖事业部赢得首个美团点评集团大奖。任转转数据总监期间,带领数据产品及分析团队,搭建公司数据中台,为各业务线提供分析支持,并连续两年培养出公司最佳员工,获得高管团队及合作方的高度认可。
萧饭饭,高级数据产品经理,擅长用算法解决业务问题。资深策略产品经理,从0到1负责过完整的搜索、推荐、个性化push及用户画像项目,并持续优化,曾打造亿级DAU产品策略。精通用户增长策略,尤其擅长C端产品的打磨和创新型功能设计,以提升新老留存为路径的增长模式。

作品目录

赞誉
序一
序二
作者简介
前言
第1章:全面认识数据产品经理
1.1、什么是数据产品
1.2、数据产品详解
1.3、数据产品经理能力模型
1.4、数据产品经理分类
1.5、数据产品经理的应聘与招聘
1.6、数据产品相关案例
第2章:数据分析方法论
2.1、数据分析的基础流程
2.2、有价值的数据结论
2.3、数据分析基础方法
2.4、数据分析方法使用案例
第3章:产品路线图
3.1、制定产品战略目标
3.2、收集并整理需求
3.3、确定优先级
3.4、规划路线图
3.5、我们是如何进行路线图规划的
第4章:数据埋点体系
4.1、数据埋点概述
4.2、如何做好埋点
4.3、埋点技术
第5章:数据中台
5.1、数据中台是什么
5.2、数据中台的产品形态
5.3、如何构建数据中台
第6章:数据指标体系
6.1、数据指标体系的概念与价值
6.2、数据指标的分类
6.3、数据指标体系的建设
6.4、数据指标在各行业的应用
第7章:A/B测试系统搭建
7.1、A/B测试简介
7.2、A/B测试流程
7.3、A/B测试系统设计
7.4、A/B测试案例分析
7.5、A/B测试经验建议
第8章:数据管理
8.1、数据的类型和主要特点
8.2、主数据管理
8.3、元数据管理
第9章:数据服务
9.1、数据服务概述
9.2、基于标准指标的数据服务
9.3、基于Hive表的数据服务
9.4、相关问题
9.5、数据服务构想
第10章:策略产品详解:以搜索系统为例
10.1、策略产品经理的前世今生
10.2、策略产品经理常用思维方式和分析方法
10.3、如何维持搜索系统的迭代和运转
10.4、搜索产品案例实践
第11章:用户画像
11.1、用户画像概述
11.2、用户画像从0到100的构建思路
11.3、单个用户标签的做法
11.4、标签案例一:算法标签的一般生产流程
11.5、标签案例二:加入内容标签的用户标签生产流程
11.6、用户画像的效果验收
11.7、做好标签系统需要注意的事项
后记
一个老数据人的杂谈

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