寫給數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理新人的工作筆記

第1部分
第1章　成為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：角色創(chuàng)建和角色轉(zhuǎn)變
1.1　給“小萌新”的信心和冷水——?dú)g迎打開這個(gè)新世界的大門　/ 003
1.1.1　新人的困惑　/ 003
1.1.2　新角色的技能樹　/ 004
1.2　從數(shù)據(jù)分析師轉(zhuǎn)型做數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理——從解構(gòu)到創(chuàng)造　/ 006
1.2.1　兩種角色的巨大差異　/ 007
1.2.2　從數(shù)據(jù)分析師轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)　/ 008
1.3　從數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)型做數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理——從具體到抽象　/ 010
1.3.1　從數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)型的困惑　/ 010
1.3.2　從數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵點(diǎn)　/ 011
1.4　從其他產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型做數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理——從信息到數(shù)據(jù)　/ 014
1.4.1　從后臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型做數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理　/ 014
1.4.2　前端產(chǎn)品經(jīng)理也能轉(zhuǎn)型做數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理　/ 016
1.5 工作筆記：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理技能樹　/ 016

第2章　數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和其他角色的關(guān)系
2.1　角色之間的關(guān)系和他們面對(duì)的問題　/ 019
2.1.1　數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)角色　/ 019
2.1.2　角色之間的輸入/ 輸出　/ 022
2.2　你的用戶是誰(shuí)：數(shù)據(jù)產(chǎn)品的“用戶分析”　/ 023
2.2.1　數(shù)據(jù)角色相關(guān)用戶　/ 023
2.2.2　非數(shù)據(jù)角色相關(guān)用戶　/ 026
2.3　不同階段，不同定義　/ 028
2.3.1　從平臺(tái)到中臺(tái)　/ 028
2.3.2 　明確公司所處的階段和狀態(tài) 　/ 029

第2 部分
第3 章　需求溝通過程
3.1　發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)需求的本質(zhì)　/ 030
3.1.1　數(shù)據(jù)需求類型　/ 030
3.1.2　不同需求類型對(duì)應(yīng)的實(shí)現(xiàn)方式　/ 035
3.1.3　識(shí)別需求背后需要解決的問題　/ 037
3.1.4　需求溝通中的提問技巧　/ 040
3.2　避免做太多臨時(shí)的事——需求沉淀　/ 042
3.2.1　和大家達(dá)成一些合作共識(shí)　/ 042
3.2.2　信息記錄和信息反饋　/ 045
3.2.3　不停地回顧——需求復(fù)盤方法　/ 047
3.3　當(dāng)我們?cè)谟懻摗邦A(yù)測(cè)”時(shí)，是在討論什么　/ 050
3.3.1　理解概率結(jié)論的不確定性　/ 050
3.3.2　不確定感帶來的焦慮　/ 051
3.3.3　充分描述歷史數(shù)據(jù)　/ 052
3.4　工作筆記：一個(gè)需求溝通框架　/ 052

第4 章　指標(biāo)體系搭建
4.1　指標(biāo)體系　/ 054
4.1.1　什么是指標(biāo)體系　/ 054
4.1.2　指標(biāo)體系如何描述業(yè)務(wù)　/ 056
4.1.3　案例：某媒體網(wǎng)站的指標(biāo)體系搭建　/ 059
4.1.4　從指標(biāo)體系到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程　/ 061
4.2　指標(biāo)定義和維度定義　/ 062
4.2.1　指標(biāo)和維度　/ 062
4.2.2　抽象定義和操作定義　/ 063
4.2.3　計(jì)算口徑之爭(zhēng)　/ 063
4.3　基礎(chǔ)監(jiān)控的建立——報(bào)表很重要　/ 065
4.3.1　從寬表到報(bào)表　/ 065
4.3.2　從頂層監(jiān)控到多維度拆分　/ 070
4.3.3　迭代和反饋機(jī)制　/ 070
4.4　工作筆記：一個(gè)指標(biāo)體系的產(chǎn)品化方式　/ 071

第5 章　Excel 是最完美的數(shù)據(jù)產(chǎn)品
5.1　Excel 常用功能盤點(diǎn) 　/ 076
5.1.1　重點(diǎn)函數(shù)和動(dòng)態(tài)圖表　/ 078
5.1.2　數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖、切片器　/ 084
5.2　使用Excel 做思維訓(xùn)練　/ 088
5.2.1　數(shù)據(jù)和可視化的關(guān)系　/ 088
5.2.2　案例：Excel 迷你動(dòng)態(tài)模板開發(fā)實(shí)戰(zhàn)　/ 089

第6 章　不同的工具解決不同的問題
6.1　基礎(chǔ)工具設(shè)計(jì)　/ 107
6.1.1　通用報(bào)表工具　/ 108
6.1.2　數(shù)據(jù)治理工具：維表、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理　/ 112
6.1.3　自助查詢和開發(fā)類工具　/ 116
6.2　可視化平臺(tái)設(shè)計(jì)　/ 118
6.2.1　可視化平臺(tái)結(jié)構(gòu)的分類　/ 119
6.2.2　不同圖表類型的作用和數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)　/ 120
6.2.3　可視化平臺(tái)功能點(diǎn)最好能夠標(biāo)準(zhǔn)化　/ 134
6.2.4　Power BI 和Tableau 的對(duì)比評(píng)測(cè)　/ 135
6.3　工作筆記：一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的PRD 結(jié)構(gòu)　/ 141

第7 章　數(shù)據(jù)應(yīng)用和第三方平臺(tái)
7.1　數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品　/ 143
7.1.1　多版本測(cè)試及其工具　/ 144
7.1.2　用戶畫像和用戶標(biāo)簽　/ 150
7.1.3　策略庫(kù)的形成和數(shù)據(jù)閉環(huán)　/ 151
7.2　第三方平臺(tái)產(chǎn)品　/ 153
7.2.1　DMP 到底是什么　/ 154
7.2.2　類似神策、GrowingIO 等平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)和適用范圍　/ 155
7.3　工作筆記：一套融入業(yè)務(wù)工作流的數(shù)據(jù)應(yīng)用方案包含什么　/ 159

第3部分
第8 章　必須理解的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)
8.1　報(bào)表的本質(zhì)：描述性統(tǒng)計(jì)解決日常90% 的問題　/ 162
8.1.1　隨機(jī)變量的分布　/ 163
8.1.2　集中趨勢(shì)1：最值、中位數(shù)、眾數(shù)和均值　/ 164
8.1.3　集中趨勢(shì)2：標(biāo)準(zhǔn)差和方差　/ 166
8.2　統(tǒng)計(jì)學(xué)和因果論：相關(guān)性和因果關(guān)系　/ 167
8.2.1　相關(guān)性和因果關(guān)系的定義和區(qū)別　/ 169
8.2.2　數(shù)據(jù)使用中常見的邏輯謬誤　/ 171
8.2.3　貝葉斯法則背后的哲學(xué)觀點(diǎn)　/ 172
8.3　假設(shè)檢驗(yàn)過程代表著一種思維方法　/ 173
8.3.1　什么是假設(shè)檢驗(yàn)過程　/ 173
8.3.2　一種有點(diǎn)“反人類”卻十分有效的思維方式　/ 174

第9 章　必須了解的數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)
9.1　數(shù)據(jù)平臺(tái)存在的形態(tài)：數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)　/ 175
9.1.1　了解每一個(gè)組件解決什么問題　/ 176
9.1.2　Hadoop：一個(gè)情報(bào)處的組織架構(gòu)　/ 178
9.2　數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)同步　/ 179
9.2.1　用戶行為采集：埋點(diǎn)和無(wú)埋點(diǎn)的技術(shù)原理　/ 179
9.2.2　數(shù)據(jù)同步和數(shù)據(jù)接入：做好數(shù)據(jù)的搬運(yùn)工　/ 183
9.3　數(shù)據(jù)建模：核心思想是“分類”　/ 185
9.3.1　了解主流“門派”：維度建模，從ODS 到數(shù)據(jù)集市　/ 185
9.3.2　計(jì)算資源分配：調(diào)度和依賴　/ 187
9.3.3　實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)：流式SQL 的出現(xiàn)　/ 187
9.4　產(chǎn)品經(jīng)理要學(xué)一點(diǎn)代碼　/ 188
9.4.1　SQL 也許不能叫作代碼，卻不可替代　/ 188
9.4.2　團(tuán)隊(duì)里存在的技術(shù)棧，要知道它們的原理和難度　/ 188

第10 章　不得不說的“坑”和紅線
10.1　直面數(shù)據(jù)質(zhì)量問題　/ 190
10.1.1　統(tǒng)一名詞庫(kù)的必要性和困難　/ 191
10.1.2　第三方系統(tǒng)數(shù)據(jù)的接入和打通　/ 193
10.1.3　不可避免的體力活——埋點(diǎn)及其維護(hù)　/ 194
10.2　數(shù)據(jù)平臺(tái)的內(nèi)功修煉和面向業(yè)務(wù)的輸出很難平衡　/ 195
10.2.1　面對(duì)刷數(shù)、遷移、反復(fù)校驗(yàn)的每一天　/ 196
10.2.2　千萬(wàn)不要企圖做“爛好人”　/ 197
10.3　數(shù)據(jù)安全　/ 197
10.3.1　我們?yōu)槭裁纯偸窃谕鲅蜓a(bǔ)牢　/ 198
10.3.2　數(shù)據(jù)權(quán)限管理、流程和規(guī)則　/ 199
10.3.3　數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理能為數(shù)據(jù)安全做什么　/ 200