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第一部分 产品经理的前世今生4

第1章 产品经理的前世4

1.1产品经理究竟是什么4

1.1.1咬文嚼字说产品经理4

1.1.2产品经理的历史溯源5

1.2泛产品经理与产品经理6

1.2.1产品经理的专业取向7

1.2.2产品经理的泛化8

1.3互联网产品经理的规定动作12

1.3.1需求调研12

1.3.2竞品分析14

1.3.3原型设计16

第2章 产品经理的今生20

2.1卖家秀：自我提升的几项技能20

2.1.1从需求文档到动机文档20

2.1.2从竞品分析到广义竞品分析22

2.1.3从原型设计到交互设计24

2.2买家秀：弄垮团队的若干“要领”28

2.2.1越过产品雷池28

2.2.2踏入团队雷池29

2.2.3迈向公司雷池30

第3章 产品经理的入行34

3.1入行做产品的几种可能34

3.1.1源自技术岗34

3.1.2源自业务岗35

3.1.3源自应届生36

3.2上岗后的第一件事37

3.2.1产品全图38

3.2.2行业全图39

3.2.3产业全图40

3.3工作中如何学习41

第二部分 古往今来的数据思维46

第4章 历史中的数据思维46

4.1人口普查：最早的数据埋点策略46

4.1.1埋点的技术视角46

4.1.2埋点的时机与策略48

4.2命令与征服：可视化最早的用意49

4.2.1可视化大家说50

4.2.2可视化与历史51

4.3科技革命：助力数据产品落地54

4.3.1手工统计55

4.3.2机械统计55

4.3.3电子统计57

4.4数据驱动决策的历史溯源57

4.4.1美国建立时用数据分权58

4.4.2南北战争时用数据进军59

4.4.3经济发展时用数据裁判60

4.5管理咨询：使用数据降本增效61

4.5.1咨询指引数据产品方向62

4.5.2管理启迪思维模式更新63

4.6聊聊统计学64

4.6.1政治算术64

4.6.2频率学派65

4.6.3概率学派66

4.7 LEHD：美国的第一个大数据项目67

4.7.1信息逐步开放67

4.7.2大数据项目开展68

4.8历史给我们数据思维的启示69

4.8.1用数据说话69

4.8.2向贤者取经69

4.8.3渐进性创新70

4.8.4需求创造供给70

第5章 行业拥抱数据思维72

5.1大数据从何而来72

5.1.1大数据历史73

5.1.2自身发展75

5.2大数据的全球格局与中国面貌76

5.2.1全球格局76

5.2.2中国面貌77

5.2.3行业概览78

5.3大数据+“治理与交通”81

5.3.1治理81

5.3.2交通83

5.4大数据+“零售与金融”84

5.4.1零售84

5.4.2金融88

5.5大数据+“体育与教育”89

5.5.1体育89

5.5.2教育91

5.6大数据+“医疗与旅游”93

5.6.1医疗93

5.6.2旅游94

5.7大数据+“农业与制造”96

5.7.1农业96

5.7.2制造97

5.8大数据行业成熟了吗97

5.8.1行业成熟度98

5.8.2大数据理念99

5.8.3大数据趋势100

5.9大数据在产业中的位置103

5.9.1行业组成104

5.9.2产业构成106

第6章 当产品经理遇见数据思维110

6.1下一站：数据科学家110

6.1.1数据科学的历史由来110

6.1.2数据科学与商业智能111

6.1.3数据科学的职业分类112

6.1.4数据分析的技能进阶114

6.2数据产品经理的职业新要求115

第三部分 数据产品经理的技能进阶128

第7章 面向产品经理的数据预处理128

7.1数据分析的标准姿势128

7.2淘洗数据沙砾（数据清洗）130

7.2.1缺失值130

7.2.2异常值132

7.2.3归一化133

7.3聚细沙成佛塔（数据集成）135

7.3.1实体识别135

7.3.2冗余性识别136

7.4换个姿势再来一次（数据变换）137

7.4.1离散化137

7.4.2属性构造139

7.5少即是美（数据规约）139

7.5.1特征规约140

7.5.2样本规约141

第8章 面向产品经理的统计分析144

8.1说有信息量的话（非时序数据的统计量）144

8.1.1集中趋势145

8.1.2离散趋势146

8.1.3数据分布148

8.2股票指数是什么（时序数据的统计量）148

8.2.1“三比”149

8.2.2股票指数150

8.3男女真的有别吗（分类数据的统计量）152

8.3.1卡方是什么152

8.3.2卡方怎么算153

8.4相关性不是因果性（连续数据的统计量）156

8.4.1 Pearson156

8.4.2 Spearman157

8.4.3 Kendall158

8.5数据不能承受之“熵”159

8.5.1物理中的“熵”159

8.5.2信息中的“熵”160

第9章 面向产品经理的数据挖掘164

9.1学数据挖掘，只需要高中数学164

9.1.1重温“加减乘除”164

9.1.2重温“比值”165

9.1.3重温“函数”165

9.1.4重温“符号”165

9.2线性回归：人为什么没有严重两极分化166

9.2.1优生学趣闻166

9.2.2空间中的直线167

9.3逻辑回归：种群增长的S型曲线169

9.3.1种群的增长曲线169

9.3.2 S型曲线的秘密171

9.4朴素贝叶斯：面相占卜工作原理172

9.4.1外貌协会与街头看相173

9.4.2无处不在的贝叶斯174

9.5决策树：爱情选择背后的心理学意义176

9.5.1爱情选择条件多177

9.5.2不纠结的小技巧178

9.6 K-means：寻找物理学上的质心181

9.6.1向中心看齐181

9.6.2站错队的后果183

9.7层次聚类：分而治之与抱团取暖184

9.7.1分而治之185

9.7.2抱团取暖185

9.8 DBScan：帝国崛起的定居、建国与扩张186

9.8.1密度打败划分187

9.8.2相似的帝国发展路径188

9.9关联规则挖掘：“啤酒和尿布”是个谎言188

9.9.1讹传已久的商业故事189

9.9.2关联规则的三重门190

9.10时间序列分析：聊聊《周易》192

9.10.1时间序列分析的玄妙192

9.10.2时间序列分析的正经194

9.11集成学习：三个臭皮匠赛过诸葛亮195

9.11.1多拜师与拜大师196

9.11.2向大家与失败学习197

9.12文本挖掘：让机器读懂你199

9.13社交网络：隐私无处遁形202

9.14排序：简约而不简单的事205

9.14.1排序的规则方法205

9.14.2排序的操作机理207

9.15推荐系统：“今日头条”背后的秘密208

9.16用户画像：隐私是个“伪命题”213

9.17算法思想中的哲学内涵216

第10章 面向产品经理的数据可视化222

10.1别人家的可视化：阳春白雪222

10.2工作中的可视化：下里巴人227

10.3用可视化“说谎”230

10.3.1数据的误导230

10.3.2逻辑的谬误234

10.4准备一份数据报告238

第11章 向数据科学家再迈一步244

11.1能文：陪运营跟踪产品看效果244

11.1.1传统运营的基本功245

11.1.2数字化运营“三”话你知248

11.2能武：追研发把控进度出成果251

11.2.1数据采集251

11.2.2数据存储254

11.2.3数据计算256

11.2.4数据分析258

11.3能聊：跟随销售面向市场找思路258

第四部分 数据产品经理的自我修养266

第12章 学习力：借方法论加速266

12.1方法论知多少266

12.1.1概念阐述266

12.1.2分类总结267

12.2学习过程的“满灌”与“脱敏”269

12.2.1理解提炼269

12.2.2我的方法论271

第13章 表达力：用逻辑学帮衬274

13.1写得一手好文案274

13.1.1为公务员考试正名274

13.1.2写作实战简明教程275

13.2讲故事给同事听278

第14章 领导力：以经济学诠释285

14.1事情背后的选择285

14.1.1选择价值链上游：剪刀差效应285

14.1.2学会审时度势：美林时钟286

14.1.3谨慎选择别人的经验：推绳子效应286

14.1.4平衡是一个难题：萨伊定律与凯恩斯法则287

14.2人员之间的协同288

14.2.1你闪开，让我来：绝对优势与相对优势288

14.2.2无条件开放：零和博弈与合作共赢289

14.2.3教会团队成员什么是沉没成本290

第15章 软实力：靠心理学打造294

15.1向内求：耐心、谦逊、热心294

15.1.1让自己“延迟满足”294

15.1.2对表扬免疫295

15.1.3不怕丢脸地分享297

15.2对外看：大局、妥协、有趣297

15.2.1看问题需要“上帝视角”298

15.2.2率真对内，圆滑对外298

15.2.3一切从简，有趣有梦299