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145千字 字数
2019-03-01 发行日期
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主编推荐语

大数据产品经理必备手册：业务实践结合，涵盖基础至进阶。

内容简介

本书由摩拜资深产品经理结合自身经历写的一本业务结合实践的大数据产品经理必备手册，既可以适用准备转型或者从事数据产品岗位的新人来了解数据产品，也适用于各行业大数据产品经理结合业务使用。本书通过7章的内容，尽可能全面、详尽地介绍了数据产品经理职责、数据产品工具介绍、数据产品经理常用业务分析方法、数据产品经理数据仓库必备知识、数据产品经理BI平台建设、数据产品经理业务工具产品化、数据产品经理产品规划及进阶。从基础到进阶，结合业务实践，剥开数据产品经理的神秘面纱，适合作为数据产品经理的第一本书。

目录

  • 封面
  • 版权页
  • 序言
  • 读者服务
  • 目录
  • 第1章 初识数据产品经理
  • 1.1 为什么要有数据产品经理
  • 1.1.1 大数据行业现状
  • 1.1.2 数据产品经理的前世今生
  • 1.2 数据产品经理的日常工作
  • 1.2.1 一切从业务出发
  • 1.2.2 离不开的产品原型与需求文档
  • 1.2.3 与研发工程师做朋友
  • 1.2.4 多和用户聊聊
  • 1.3 数据产品经理的思维方式
  • 1.3.1 归纳与演绎思维
  • 1.3.2 数据思维
  • 1.3.3 用户思维
  • 1.3.4 产品思维
  • 1.3.5 工程思维
  • 1.3.6 其他一些思维方式和方法论
  • 第2章 数据产品经理基础知识
  • 2.1 数据产品经理常用的工具
  • 2.1.1 玩转Excel
  • 2.1.2 数据产品经理怎能不会SQL
  • 2.1.3 掌握一些R相关知识
  • 2.1.4 产品原型工具
  • 2.2 产品需求管理
  • 2.2.1 需求来源与需求判断
  • 2.2.2 产品需求池管理
  • 2.2.3 从需求跟进到需求落地
  • 2.3 软实力
  • 2.3.1 快速成长的能力
  • 2.3.2 沟通表达的能力
  • 2.3.3 推动项目的能力
  • 2.3.4 数据感知的能力
  • 第3章 数据分析思维与实践
  • 3.1 数据产品经理和数据分析师的区别
  • 3.1.1 数据产品经理和数据分析师的岗位职责与岗位要求
  • 3.1.2 数据产品经理和数据分析师需要具备的素质
  • 3.2 数据产品经理常用的分析方法
  • 3.2.1 常规分析
  • 3.2.2 统计模型分析
  • 3.2.3 自建模型分析
  • 3.3 应用实例
  • 3.3.1 商城积分与DAU的关联分析
  • 3.3.2 基于时间序列预测订单量
  • 第4章 数据仓库理论与应用
  • 4.1 了解大数据基础Hadoop
  • 4.1.1 Hadoop三驾马车
  • 4.1.2 其他常用工具
  • 4.2 大数据平台层级结构
  • 4.2.1 ODS层
  • 4.2.2 数据仓库
  • 4.2.3 数据的应用
  • 4.3 数据埋点
  • 4.3.1 埋点方式
  • 4.3.2 埋点事件
  • 4.3.3 数据埋点实例
  • 4.4 指标字典
  • 4.4.1 指标字典的基本概念
  • 4.4.2 指标定义的规范
  • 4.5 数据管理系统
  • 4.5.1 数据质量的重要性
  • 4.5.2 数据管理系统的质量检测
  • 4.5.3 数据管理系统的功能
  • 第5章 大数据分析平台实践
  • 5.1 大数据分析平台的前世今生
  • 5.1.1 大数据分析平台构建的背景
  • 5.1.2 企业实现大数据分析平台的方式
  • 5.2 大数据分析平台应用实战
  • 5.2.1 可拓展的报表分析平台
  • 5.2.2 自助式分析平台
  • 5.2.3 智能化分析平台
  • 5.2.4 业务场景分析平台
  • 5.3 移动端大数据分析平台
  • 5.3.1 如何选择移动端
  • 5.3.2 移动端大数据分析平台实战
  • 5.4 大数据分析平台走进传统行业
  • 第6章 用户行为分析平台实践
  • 6.1 用户行为分析平台的前世今生
  • 6.1.1 用户行为分析平台的背景
  • 6.1.2 用户行为分析平台的应用场景
  • 6.2 用户行为分析平台的功能
  • 6.2.1 事件分析
  • 6.2.2 留存分析
  • 6.2.3 转化分析
  • 6.2.4 用户分群
  • 6.2.5 用户行为细查
  • 6.2.6 用户行为路径分析
  • 6.2.7 其他功能
  • 6.3 用户行为分析平台的迭代方向
  • 第7章 AB实验平台实践
  • 7.1 AB实验平台的背景
  • 7.1.1 为什么需要AB实验平台
  • 7.1.2 AB实验平台的应用场景
  • 7.2 AB实验平台构建
  • 7.2.1 创建实验的流程
  • 7.2.2 相关概念
  • 7.2.3 实验分流
  • 7.2.4 实验数据统计
  • 7.2.5 实验上线与报警
  • 7.2.6 波动分析工具
  • 7.3 AB实验设计方法
  • 7.4 AB实验平台的应用实例
  • 第8章 大域数中据的产应品用在各个领
  • 8.1 大数据产品在电商领域中的应用
  • 8.1.1 大数据精准营销
  • 8.1.2 购物行为与销量预测
  • 8.2 大数据产品在汽车领域中的应用
  • 8.2.1 汽车细分领域的用户画像
  • 8.2.2 为汽车品牌商寻找与品牌匹配的自媒体
  • 8.3 大数据产品在游戏领域中的应用
  • 8.3.1 大数据产品在游戏行业中的重要性
  • 8.3.2 游戏行业在不同场景下的数据产品需求
  • 8.3.3 游戏领域的数据产品介绍
  • 8.4 大数据产品在内容领域中的应用
  • 8.4.1 内容产品及行业简介
  • 8.4.2 传统编辑对内容领域中数据的应用
  • 8.4.3 大数据在自媒体领域中的应用
  • 8.4.4 自媒体用户画像数据的应用
  • 8.4.5 用户消费内容漏斗分析
  • 8.4.6 视频类内容数据的应用
  • 8.4.7 内容时代我们还能用数据做些什么
  • 8.5 大数据产品在交通领域中的应用
  • 8.5.1 地图可视化在交通领域中的应用
  • 8.5.2 交通大数据助力城市规划
  • 后记
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。