正文前碎碎念：其實(shí)看完感覺(jué)這個(gè)“數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理”比起其他的產(chǎn)品，無(wú)非也就是一些理解、整理需求，優(yōu)化展示，以及想到更多策略的工作。非得說(shuō)與其他的產(chǎn)品經(jīng)理不一樣地方的話，可能是多一些對(duì)數(shù)據(jù)的敏感，多了解一些數(shù)據(jù)分析的皮毛吧。
//為了節(jié)約時(shí)間（lan），部分筆記直接cv書中原文。（Handoff真好用?。?/i>
為啥看這個(gè)書：
同上本書，工作中接觸到了很多數(shù)據(jù)的概念，搜了一堆書慢慢看。這本看的最主要原因是：被提過(guò)“把這個(gè)xx數(shù)據(jù)一起整一下”的需求。在當(dāng)時(shí)聽到的時(shí)候其實(shí)還是略懵的，因?yàn)樵谖掖譁\的認(rèn)知中，只是一個(gè)取數(shù)據(jù)展示的過(guò)程，要我參與干什么「手動(dòng)狗頭」，看到這個(gè)新鮮的書名，順手一看，看看能否釋疑。
一句話概括：
人話版：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理干點(diǎn)啥：
針對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求做相關(guān)產(chǎn)出。
讀后：
按自己的理解，其實(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的本質(zhì)還是產(chǎn)品，只是需要多一些數(shù)據(jù)方面的知識(shí)儲(chǔ)備。本書很多數(shù)據(jù)方面的內(nèi)容跟之前看的《數(shù)據(jù)中臺(tái)》重合，說(shuō)明還是需要一定的數(shù)據(jù)分析能力。
筆記：
一、初識(shí)
數(shù)據(jù)產(chǎn)品：企業(yè)內(nèi)部；商業(yè)型（Google Analytics、GrowingIO、神策數(shù)據(jù)、BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)等）；C端免費(fèi)
數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：會(huì)更細(xì)、更深入地挖掘用戶對(duì)數(shù)據(jù)的潛在需求，分析對(duì)業(yè)務(wù)的貢獻(xiàn)價(jià)值，服務(wù)于公司內(nèi)的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，甚至第三方公司，輔助他們更好地運(yùn)營(yíng)，但是沒(méi)有脫離產(chǎn)品的本質(zhì)，核心問(wèn)題都是解決目前痛點(diǎn)問(wèn)題和引導(dǎo)用戶的未來(lái)需求。真正的數(shù)據(jù)產(chǎn)品是建立在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘并且體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值后的產(chǎn)品化，最后再融合進(jìn)業(yè)務(wù)產(chǎn)品流程中做輔助業(yè)務(wù)和驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。除了通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題之外，運(yùn)營(yíng)人員和老板更關(guān)心的是解決痛點(diǎn)問(wèn)題，這才是大數(shù)據(jù)價(jià)值的體現(xiàn)，而不僅僅是整合數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)展現(xiàn)，更多的是發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，真正指導(dǎo)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)發(fā)展。
思維方式：歸納與演繹，數(shù)據(jù)思維，用戶思維，產(chǎn)品思維、工程思維；5W2H，SMART，任務(wù)拆解法，Todo事項(xiàng)列表，優(yōu)先級(jí)
二、基礎(chǔ)
常用工具：Excel，SQL，R，原型
需求管理
需求池管理
需求文檔
能力：成長(zhǎng)，溝通，感知，推動(dòng)
三、數(shù)據(jù)分析思維
與數(shù)據(jù)分析師區(qū)別：偏：用戶，產(chǎn)品，邏輯，而分析師偏重分析思維
分析方法：常規(guī)分析，統(tǒng)計(jì)模型分析，自建模型分析
四、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
Hadoop
其他：Elasticsearch，Memcached，Redis
層級(jí)架構(gòu)：略
應(yīng)用：描述性，預(yù)測(cè)性，指導(dǎo)性
埋點(diǎn)：略
數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)：數(shù)據(jù)流管理、任務(wù)管理、數(shù)據(jù)管理
五、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
選型：開源，商業(yè)，自建
階段：可拓展的報(bào)表分析平臺(tái)、自助式分析平臺(tái)（自動(dòng)配置多種圖展現(xiàn)）、智能化分析平臺(tái)（數(shù)據(jù)下鉆、聯(lián)動(dòng)、標(biāo)注、異常檢測(cè)）、業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析平臺(tái)（面向人群定位）
移動(dòng)端平臺(tái)：略
六、用戶行為分析平臺(tái)
功能：事件分析、留存分析、轉(zhuǎn)化分析、用戶分群、用戶行為細(xì)查、行為路徑分析、其他
七、AB平臺(tái)
流程：分析現(xiàn)狀，建立假設(shè)，設(shè)定實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)，分析效果，調(diào)整或應(yīng)用
八、領(lǐng)域的應(yīng)用
略
引用書籍：
《數(shù)據(jù)化管理：洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》
《深入淺出數(shù)據(jù)分析》
書籍信息：
《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊(cè)：從零基礎(chǔ)到大數(shù)據(jù)產(chǎn)品實(shí)踐》 電子工業(yè)出版社2019-03出版 梁旭鵬
