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数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践

数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践 PDF 超清版

  • 更新:2019-10-23
  • 大小:51 MB
  • 类别:大数据产品
  • 作者:梁旭鹏
  • 出版:电子工业出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
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数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践 PDF

《数据产品经理修炼手册——从零基础到大数据产品实践》共 8 章,全方位和详细地详细介绍了统计数据产品运营的日常事务、必须的基本知识和常见的统计分析方法,也详细介绍了数据仓库的基础理论与运用,及其大数据分析系统、用户行为分析服务平台、AB 试验服务平台等统计数据商品的基本建设,*后详细介绍了统计数据商品在每个业务范围中的运用。从基本知识到新项目升阶,《统计数据产品运营修炼手册——从初学者到互联网大数据商品实践活动》內容充足融合业务流程实践活动,剥掉统计数据产品运营的神密面具。

《数据产品经理修炼手册——从零基础到大数据产品实践活动》解读了统计数据商品行业的术与道,并不是泛泛地讲表格设计方案,只是更侧重于商品逻辑性和 设计理念,详尽地详细介绍了统计数据产品运营的核心竞争力、必需专业技能及其商品实践活动。在各大互联网技术 企业互联网大数据新项目基本上,这书详尽地叙述了统计数据产品运营的成长过程。

《数据产品经理修炼手册——从初学者到互联网大数据商品实践活动》适用将要从业统计数据商品工作中的新手,另外也适用早已在统计数据商品行业工作中 3 年 之内的统计数据产品运营,这书合适做为统计数据产品运营的第1这书。

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
  • 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实验平台的实战
  • 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 大数据产品在各个领域中的应用
  • 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

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