數據產品經理：解決方案與案例分析
楊楠楠 李凱東 姚問雁 高長寬
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16.2萬字總字數
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楊楠楠 李凱東 姚問雁 高長寬
這是一本能幫助讀者快速獲取數據產品實戰能力數據項目實戰能力的著作。全書內容以案例方式組織，圍繞數據建設、數據營銷、數據驅動3大主題，用14個綜合案例進行完整再現和深度覆盤，爲近10個行業的數據產品提供了可直接參考的解決方案，這些方案同時也適用於其他行業。每個案例從項目背景、方案設計、實現過程、總結與思考等維度展開闡述，層次清晰，可參考性強。全書共14章，分爲三部分：數據建設、數據營銷和數據驅動。第1部分 數據建設（第1~2章）數據建設是數據運轉的基礎，是數據發揮價值的關鍵。良好的數據建設能夠降低數據應用的開發成本，提升數據使用者的效率。本部分包含兩章，分別介紹了自動化數據分析平臺的搭建和數據埋點的工作流程等。第二部分 數據營銷（第3~9章）營銷是每個公司的業務核心，良好的數據營銷平臺爲營銷提供非常大的助力。本部分主要介紹如何利用數據中臺、大數據平臺助力營銷，如何利用社會化聆聽輔助商業決策，重點分析金融、零售、快消、汽車、遊戲等多個行業的項目，具有較高的參考價值。此外，還介紹了商品分析方法和初創公司數據運營實踐。第三部分 數據驅動（第10~14章）數據產品經理可以進駐公司的每個部門，驅動該部門的業務發展，成爲公司運轉的核心和動力。本部分介紹的案例包括語音數據處理與商業應用、網約車安全性的數據化解決方案、智慧安防中的智能視頻產品、AI技術在視頻平臺上的應用、數據產品經理在推薦中的價值，這些案例都屬於數據產品的一個分支——策略產品的範疇，有的案例主要以AI技術實現。
我看了兩章，就看不下去了。前兩篇文章分別是自動化數據分析平臺的搭建，數據埋點場景兩篇文章，講真太外行了。 第一章：自動化搭建，完全是一個沒有實際建設過分析平臺的人噫想的內容，把流程性的創單接單研發流程管理需求都融合進來，做一個大而全的分析平臺，是數據分析師的需求嗎？還分階段建設，有詳細的產品設計方案嗎？說一些假大空的話。實際做出來的產品是什麼樣的？能講明白嗎？至少我看是沒有的 第二章：這個比第一個還誇張，直接出現常識性問題，文章說介紹後端埋點，然後舉的例子說小程序和App的曝光，點擊這些採集，這些要後端來埋點嗎？這些交互相關的事件不應該前端埋點更合適？ 剩下章節沒看，不發表評論。
垃圾書，看五分鐘都是浪費時間，太過於業餘，還沒邏輯
部分章節可以作爲很好的參考資料，用來做思路梳理。
本書並非專注於寫數據產品經理應該具備的能力及實操案例，涉及多種產品能力的聚合。
這書沒有邏輯呀。前面兩章還有點興趣，講了一些通用的數據產品概念，平臺搭建，行業業務解決方案等，講得很通用，但是沒有針對性和深入。 後面的章節是個啥？案例分享嗎？我都蒙了，這也能寫書真的栓Q。然後就匆匆翻看了一下。 寫書還是要有觀點，有邏輯，有深有淺，而這些往往是商業類書所欠缺的。東拼西湊，異想天開，胡亂引章據典，斷章取義，毫無邏輯。不想吐槽了，給個差評吧，大家憋踩坑。
只看了前兩章，邏輯不清晰，有點東拼西湊的感覺，不是很專業。
這書得多麼外行才能寫出來，一看就是幾個不懂技術，也不懂數據，更不懂產品的人看了幾篇公衆號攢出來的
舉例埋點的章節，還不如公衆號某些文章講得清楚，每個小點都蜻蜓點水一下，但是又不知道說的啥
1.對於內容型數據產品而言，本書平臺型數據產品的案例對我提供了相對完整的視角。 2. 不同章節作者背景不同，行業不同，方法論也不同。能一次看到不同場景的數據產品構建思路，算是有啓發。 3. 我對本書的預期是形成輪廓，細節和邏輯沒有苛求，如果有類似場景可以橫向比較看看。 整體一般，實踐類書籍細節不重要，形成框架，抓住方法論比較重要。如需參考。常翻就是。
這這這，，，，有史以來邏輯最混亂的一本書，東拼西湊的