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本书共8章，全面和详尽地介绍了数据产品经理的日常工作、需要的基础知识和常用的分析方法，也介绍了数据仓库的理论与应用，以及大数据分析平台、用户行为分析平台、AB实验平台等数据产品的建设，最后介绍了数据产品在各个业务领域中的应用。从基础知识到项目进阶，本书内容充分结合业务实践，剥开数据产品经理的神秘面纱。本书讲解了数据产品领域的术与道，不是泛泛地讲报表设计，而是更偏重于产品逻辑和设计思路，详细地介绍了数据产品经理的核心能力、必备技能以及产品实践。在各大互联网公司大数据项目基础上，本书详细地讲述了数据产品经理的成长历程。

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

序　言
1.为什么要写这本书
工作以后，我喜欢把工作中遇到的问题和思路做一些总结，然后整理成文章，并通过“人人都是产品经理”社区把这些文章发表出来，慢慢地，积累了一些读者，也收到了很多读者的一些反馈和疑问，正是读者的这些问题，一直督促我不断更新、完善自己的专栏。
直到有一天，电子工业出版社博文视点公司的石悦编辑联系到我，问我有没有兴趣写一本数据产品经理方面的书，现在市面上这类书不多。这与我写专栏的目的不谋而合，我写专栏就是想让更多的人了解数据产品经理，与别人分享做数据产品经理的心得和体会，写书会更系统地传播这些知识。于是，我就欣然接受了。
在面试别人的时候，我总爱问：“你最近看了数据产品经理方面的什么书？”面试者大部分都会说市面上讲数据产品经理的太少了，大部分都是讲数据分析的，例如《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》《深入浅出数据分析》等。确实，因为数据产品经理是随着大数据成熟应用以后才有的职位，只有三五年的时间，所以这方面的书远没有数据分析这个已经相对成熟的行业多。甚至有些人，根本分不清数据产品和数据分析，或者干脆一起投递简历了。
目前，大数据在各个领域的应用越来越广，数据驱动产品和精细化运营已经是企业经营的制胜法宝。把数据产品化，并通过数据产品真正驱动业务增长，越来越受到人们关注。但是，现在市面上相关实战经验的书籍还比较少，市场还相对空白，数据产品经理还是一个新的岗位。因此，我会充分结合业务的情况来讲述数据产品经理的日常工作，同时，讲述大数据产品化及应用、落地与具体业务，内容更具有实践性，可以为数据产品经理的日常工作提供指导。我联合网易、今日头条的大数据产品经理一起奉献数据产品领域的术与道，希望能够让你全面了解数据产品经理。
2.本书面向的读者
本书主要面向工作0~3年的数据产品经理，你们可能刚刚迈出校园，意气风发地准备在大数据这一行大有所为，希望用数据产品驱动世界改变。本书也面向已经在公司实现了一款以上的数据产品或者项目，正在为公司后续数据产品做更多规划的数据产品经理。你们都可以通过此书获取一定的灵感，即使书中提到的项目你正在做或者已经完成了。阅读本书在某种程度上也是复习和验证，并可以用来进一步完善现有的数据产品功能。我希望此书能够打开你的思路，使你早日成为一个合格、优秀的数据产品经理。
另外，为了让更多刚入门的数据产品经理能够读懂此书，我在书中介绍了一些数据产品经理需要的基础知识。本书也同样适用于想转行做数据产品经理的读者，可以帮助你了解数据产品经理的日常工作和需要的能力，使你能够快速入门。这些内容没有太多认知上的难度，更容易被理解。
3.我与本书的局限
我是本着给读者分享做数据产品经理这几年的心得和体会才开始写本书的，感谢专栏的粉丝和朋友们的鼓励，让我得以坚持下来。写书就像跑马拉松，我看着每次写下的文字感觉又向终点迈出了一步，特别是在本书接近完成的时候，情不自禁地加快脚步希望本书能与读者尽快见面。
尽管如此，我与本书仍然存在一些局限性：
（1）书中的内容是我在数据产品领域实践经验的总结与分享，并非权威理论，书中如果有疏漏，还请读者见谅。当然，我还要感谢王瑞杰和李岩贡献自己工作以来的一些经验和成果，他们让本书显得更完整。
（2）我只是把自己这些年来的工作经历和经验做一个总结，并且努力地追求专业。无论是阅读本书还是阅读我的专栏，你都可以看到一个真实的数据产品经理。由于涉及业务的保密性，书中提到的一些例子不能够特别具体，甚至图片都是经过替代和处理的，而不是完全引用原始数据或者产品功能，还请各位读者
见谅。
（3）有幸工作以来，我加入的公司都很重视数据产品，无论是美团还是摩拜，大数据都有着广泛的应用场景，并且通过数据驱动精细化运营。但是书中有些内容，并不适用于所有公司，例如自建大数据分析平台等，读者可以根据自己公司的实际情况选择适用的部分阅读。
（4）书中的内容主要针对大数据领域，或者说，更多的是针对数据产品经理这个职位，但是有一些通用的方法和思路还是可以适用于更多领域的。
我只是一名普通的作者，本书也只是经验分享，请对我多一些宽容和鼓励，欢迎读者把阅读中发现的问题反馈给我，读者的反馈会让我更好地迭代数据产品领域的知识，然后整理更多的内容分享给大家。
最后，本书只是我整理工作过程中的一些心得体会，不能完全当成一本工具书或者万能宝典看，数据产品经理这个职位刚兴起，很多理论和知识还在完善中，你可以把书中提到的一些知识与实践结合起来，并通过实现更多的数据产品项目，提升自己在数据产品经理这个职位上的经验，并打开思路。

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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