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數據產品經理 解決方案與案例分析 版權信息
- ISBN：9787111711056
- 條形碼：9787111711056 ; 978-7-111-71105-6
- 裝幀：一般純質紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據產品經理 解決方案與案例分析 本書特色
適讀人群 ：1.想向數據產品經理轉型的功能產品經理2.想成為數據產品經理的數據崗位工作者，比如數據分析師、算法工程師等3.其他想成為數據產品經理的讀者（1）作者經驗豐富：所有作者都在數據和產品領域有多年工作經驗，多位作者現在或曾經在阿里、京東、小米等大廠工作。 （2）行業涉略廣泛：為電商、零售、快銷、游戲、視頻、安防、金融、廣告等近10個行業提供數據產品解決方案和案例分析。 （3）案例生動詳細：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。
數據產品經理 解決方案與案例分析 內容簡介
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復盤，為近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于其他行業。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，分為三部分：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為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、游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，成為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，這些案例都屬于數據產品的一個分支——策略產品的范疇，有的案例主要以AI技術實現。
數據產品經理 解決方案與案例分析 目錄
作者簡介前言**部分 數據建設第1章 自動化數據分析平臺的搭建0021.1 問題和現狀0021.1.1 項目管理0031.1.2 重復勞動0031.1.3 工作流程0041.1.4 數據交付0051.1.5 小結0061.2 需求分析0061.2.1 流程梳理0061.2.2 數據需求方0071.2.3 數據分析師0081.2.4 產品經理0081.2.5 開發人員0081.2.6 小結0081.3 平臺搭建0091.3.1 功能架構0091.3.2 數據需求單0091.3.3 數據分析單0111.3.4 數據分析過程0141.3.5 數據源0171.3.6 數據倉庫對接0181.3.7 底表管理0191.3.8 數據探索0191.3.9 自動任務調度0211.3.10 數據交付0241.3.11 賬號體系0241.3.12 小結0251.4 項目問答0251.4.1 需求方是誰0251.4.2 哪些方面花的精力多0261.4.3 本項目的產品經理需要掌握哪些技能0261.4.4 如何平衡成本與收益026第2章 數據埋點的應用場景、工作流程與案例分析0282.1 數據埋點的應用場景0282.1.1 數據埋點的作用0292.1.2 后端數據埋點的分類0292.2 數據埋點的工作流程0302.2.1 數據埋點的流程圖0302.2.2 數據埋點的日常流程0332.2.3 數據埋點工作中的常見問題及應對措施0342.3 埋點需求實戰案例0362.3.1 業務線坑位埋點位置0362.3.2 業務線坑位截圖0362.3.3 頁面坑位埋點0362.3.4 上線時間0372.3.5 需求計劃時間里程碑0382.3.6 埋點測試報告0382.3.7 上線公告?0382.3.8 上線驗收說明0392.3.9 驗收結果報告0392.4 埋點規范樣例與測試樣例0392.4.1 App端曝光埋點、點擊埋點樣例說明0402.4.2 本次埋點的曝光、點擊測試0402.5 埋點“七字訣”048第二部分 數據營銷第3章 數據中臺和業務中臺如何賦能自動化營銷0523.1 我們做自動化營銷的起因與整體思路0533.2 方法論：用戶運營體系0533.3 產品功能架構0553.4 數據中臺為營銷側提供數據服務0573.5 模塊一：營銷自動化0583.6 模塊二：線上活動管理062第4章 零售行業大數據平臺的構建和商業應用0684.1 平臺背景0694.2 平臺核心價值0704.3 平臺實現過程0714.3.1 數據準備0734.3.2 數據分析與建模0774.3.3 商業應用場景舉例0904.4 產品經理工作方法總結097第5章 輿情大數據助力精準化營銷0995.1 ?輿情大數據平臺的意義0995.2 產品實現1005.2.1 研發背景1015.2.2 平臺業務架構設計1025.2.3 業務數字化過程1045.2.4 私有化部署1175.3 產品商業應用1225.3.1 大數據支持產品創新全流程1235.3.2 消費者產品體驗全網觸點覆蓋1245.3.3 營銷效果監測1285.3.4 品牌資產建設1295.3.5 電商監測（銷量和輿情）1305.3.6 渠道重點客戶畫像1315.4 輿情大數據精準營銷商業價值131第6章 利用社會化聆聽輔助商業決策1356.1 社會化聆聽的定義與商業價值1366.1.1 社會化聆聽的定義1366.1.2 社會化聆聽的商業價值1376.2 如何進行社會化聆聽1426.2.1 確定業務目標1426.2.2 確定數據來源1436.2.3 選擇合適的工具1446.2.4 將分析結果轉化為有價值的商業情報1446.3 案例：凱迪拉克的口碑數據挖掘1456.3.1 數據獲取1466.3.2 分析目的1476.3.3 數據特征及分類1476.3.4 消費者購車目的分析1496.3.5 了解消費者關注的典型話題1516.3.6 從消費者的負面評價中挖掘待改進的方面1546.3.7 挖掘影響消費者購車的重要因素1556.3.8 基于微博數據的消費者興趣挖掘1576.3.9 基于評論內容的品牌調性挖掘1616.4 社會化聆聽產品化解決方案的大致思路1656.4.1 數據采集來源1656.4.2 業務分類體系1666.4.3 統計分析挖掘1706.4.4 可視化呈現1706.5 題外話：數據產品經理的相關技能1726.5.1 產品經理在這個項目中的角色1726.5.2 這個項目的產品經理需要具備哪些技能173第7章 商品分析方法1747.1 商品分析總覽1747.2 商品分析目標1757.3 商品分析核心環節1757.3.1 銷1767.3.2 存1787.3.3 進1817.4 商品分析的相關部門183第8章 游戲商業化的關鍵問題和解決方案1858.1 體驗與商業化能力可否兼得1868.1.1 什么是好游戲1868.1.2 手游商業模式1868.1.3 通過數據平臺找到平衡點1878.2 游戲商業化過程中常見的關鍵問題1888.2.1 禮包推薦的核心問題1888.2.2 內購盈利模式下的二八定律1898.2.3 游戲平衡性問題1908.2.4 不同地域人群的偏好1908.2.5 短期利益與長期利益的權衡1908.2.6 反作弊的權衡問題1918.2.7 廣告成本問題1928.3 基于規則引擎的多試驗組測試1938.3.1 IAP商業化問題拆解1938.3.2 規則引擎產品架構解析1948.3.3 禮包生產模塊1948.3.4 規則模塊1968.3.5 復雜實驗的創建1978.4 專題案例：構建廣告成本優化模型1988.4.1 如何節省投放成本1988.4.2 模型核心邏輯198第9章 在B端初創公司做數據運營2009.1 什么是數據運營 2009.1.1 數據運營的定義2019.1.2 數據運營與數據分析、數據產品的區別2019.1.3 在公司不同發展階段數據運營人員的重點工作2019.2 初創公司是否需要數據運營 2039.2.1 初創公司的共同特征2039.2.2 數據運營為初創公司的發展提速2039.3 我在初創公司如何做數據運營 2049.3.1 市場探索期? 2049.3.2 產品打磨期 2049.3.3 市場增長期 2059.3.4 商業變現期2089.4 數據運營的成功要素 208第三部分 數據驅動第10章 海量語音數據的文本轉寫、分析、挖掘與商業應用21210.1 項目特色21310.2 研發目標21510.3 關鍵點及難點21610.4 技術實現過程21710.4.1 技術架構21710.4.2 ASR模型優化21810.4.3 系統構成21910.5 對語音識別出的文本數據的應用22210.5.1 全面質檢模型22210.5.2 智能匹配客戶22410.5.3 智能服務語言推薦22710.6 項目效益22910.6.1 經濟效益22910.6.2 工作方式的改變23010.6.3 語音轉文本數據的深度挖掘230第11章 提升網約車安全性的數據化解決方案23111.1 出行安全的背景23111.2 網約車安全的定義23211.2.1 交通安全23211.2.2 司乘安全23311.3 安全解決方案的制定23311.3.1 交通安全解決方案23411.3.2 司乘安全解決方案23911.4 交通安全的四階段展望240第12章 視頻數據分析實戰：智慧安防中的智能視頻產品24212.1 智慧安防整體介紹24312.1.1 智慧安防的概念24312.1.2 智慧安防的效果24312.1.3 智慧安防的使用場景24312.1.4 智慧安防的核心應用——智慧視頻產品24512.2 智能視頻產品24512.2.1 視頻搜索查詢24712.2.2 圖像識別查詢249第13章 AI產品經理的工作日常與AI技術在視頻平臺上的應用25313.1 AI知識簡單科普25313.2 AI產品經理的工作內容與路線25413.2.1 AI產品經理的日常工作內容25513.2.2 AI產品經理的工作路線25713.3 AI技術在視頻平臺上的應用25913.3.1 案例1：智能審核26013.3.2 案例2：智能封面圖26213.3.3 案例3：智能拆條263第14章 數據產品經理在推薦中的價值26614.1 推薦系統簡介26614.1.1 什么是推薦系統26714.1.2 推薦系統的技術架構26814.2 關于推薦系統三要素的思考27114.2.1 信息維度27214.2.2 用戶維度27414.2.3 平臺維度27614.3 推薦系統的A/B測試27714.4 關于經典應用場景的思考27814.4.1 電商信息流27814.4.2 長視頻底層頁推薦28014.4.3 短視頻實時插入推薦28114.5 短視頻平臺推薦系統的分析28214.5.1 產品經理競品分析的基礎架構28214.5.2 推薦系統競品分析的特點28314.5.3 抖音和快手的推薦系統分析284后記288
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數據產品經理 解決方案與案例分析 作者簡介
楊楠楠數據產品專家，擅長數據分析，為多家世界500強企業提供數據分析服務，能在數據、產品、運營、市場等多個方面發揮數據價值。擅長策略產品，在廣告、電商等領域擁有豐富的經驗，為多家廠商提供過流量變現服務。維護數據產品經理的知乎專欄和社群，合著有《數據產品經理：實戰進階》一書。 李凱東某視頻媒體的大數據負責人，前京東數據中臺應用數據平臺部負責人、京東商城算法專家委員會核心委員，阿里天池數據科學家。京東研發z 高成就獎項“杰出成就獎”獲得者，在京東期間曾主導智慧營銷，單條產品線GMV增長數十億元；創辦京東大數據比賽平臺JData，并舉辦z 大的單體大數據比賽。有9年創業經歷，在社交、電商、O2O等領域有多年經驗和深刻見解，所創公司于2014年以4000萬元估值被收購。 姚問雁阿里云新零售客戶成功經理，前中國移動網絡通信專家、伊利大數據產品總監。擁有9年通信、零售、互聯網行業頭部公司工作經歷，涉及平臺研發、端到端閉環產品落地及商業應用推廣、新零售數據中臺與業務中臺大型項目總控。具備多個數據產品從藍圖規劃、產品設計到上線的全生命周期管理經驗，涉及地理空間大數據、消費者輿情大數據、數據中臺、業務中臺、IoT等。 高長寬某獨角獸數據公司資深AI產品經理，擁有6年數據分析和數據產品經驗，擅長文本語義分析和社會化聆聽，曾參與多個政務輿情項目和企業級社會化聆聽項目。人人都是產品經理和PMCAFF社區專欄作家，發表數十篇文本語義應用的實戰文章，受到廣泛好評。 李慶輝精通Python數據科學及Python Web開發，曾獨立開發公司的自動化數據分析平臺，參與jiaoyu部“1 X”數據分析（Python）職業技能等級標準評審。中國人工智能學會會員，企業數字化、數據產品和數據分析講師，在個人網站“蓋若”上編寫的技術和產品類教程廣受歡迎，著有《深入淺出Pandas：利用Python進行數據處理與分析》一書。 鄭欣資深數據產品經理，曾在攜程、蘇寧易購等知名互聯網公司從事數據產品相關工作。擅長數據平臺規劃和產品設計、數據埋點與數據指標建設、策略產品和流量分發、流量反作弊及訂單反作弊等。曾參與電商公司數據埋點平臺及流量分發從0到1的構建，以及互聯網公司訂單風控平臺、電商平臺反作弊平臺的構建。 俞京江某知名地產集團金融事業群產品負責人。有10年互聯網金融行業產品設計經驗，多年產品團隊管理經驗，精通金融行業產品的業務流程及功能設計。獨立負責過五百億交易規模的App的版本迭代，以及過單日破億交易額的營銷活動。有豐富的用戶增長和營銷獲客實戰經驗，善于搭建體系化的營銷服務管理系統，包括精細化運營平臺、自動化營銷平臺、SCRM等。 馬曉冬小米中國區市場部用戶研究負責人。深耕市場研究、數字化領域15年，具有優秀的商業分析能力和敏銳的數據洞察力，擅長消費者洞察、數據分析與挖掘、數據產品規劃設計及推廣應用。長期供職于小米、伊利等全球500強企業市場部門，負責的零售大數據平臺項目獲得某全球500強企業集團年度數字化創新獎。深度參與多行業、跨領域的商業實踐，兼具互聯網和傳統行業經驗，全方位洞悉手機、快消、互聯網等行業的發展趨勢和業務管理特點。 張龍祥數據產品經理，擅長數據分析的體系化和產品化，在電商和增長領域有一定的經驗。 赫子敬次元降維創始人，專注于在視覺領域的AI產品創新。有8年數據產品和數據分析經驗，曾在多家大型企業擔任數據負責人，精通全棧數據鏈路和數據策略。滴滴現代交通安全數據奠基人，2016年幫助滴滴平臺將安全事故降低20%，在技術方面實現重大突破；2018年全面負責愛奇藝AI產品線，幫助愛奇藝在內容制作、生產、分發環節全鏈路應用AI產品，大幅提升業務指標。 停云高級數據產品經理，某公司數據部門負責人，曾就職于高朋網、平安集團、順豐集團。擁有10年互聯網行業從業經驗，熟悉數據平臺建設與數據運營、數據部門管理。對數據如何支持業務有深刻見解，曾在多家公司從0到1搭建過數據平臺與數據運營體系。作為數據部門負責人，負責全公司的數據建設和數據應用，利用數據產品對內提升企業效率，對外銷售數據產品。 程發林某互聯網物流領域上市公司數據產品經理及業務分析專家，熟悉市場上主流BI產品及指標體系的搭建，擅長從0到1完整搭建數據產品體系，包括埋點設計與采集、離線/實時數據倉庫、用戶畫像、ASR語音數據應用等。 華筱筱7年教育行業經驗，在頭部教育企業主導過多個從0到1的教學與學習產品。曾與教研、技術、運營團隊密切合作，圍繞教育知識圖譜搭建自適應學習產品，打造自適應學習產品的標桿產品，并獲得多項專利及軟件著作權。 徐湲策某安防公司前安全檢測平臺負責人，擁有8 年B端和G端產品經理經驗，負責過多個省級政企平臺的產品設計和實施管理工作。
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