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艾达 著

图书标签:

• 数据产品
• 产品设计
• 数据分析
• 产品经理
• 入门
• 数字化产品
• 数据思维
• 用户体验
• 商业模式
• 数据驱动

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121323751

商品编码：20384978499

开本：16开

出版时间：2017-11-01

页数：1

字数：1

内容简介

数据产品就是把数据、数据分析、决策逻辑尽可能多地固化到一个软件系统中， 以更快的更新频率、更准确的分析结果、更智能的提醒方式为人们提供数据价值。 《数据产品设计》是一本关于数据产品经理入门级的学习指南，主要内容包括初识数据产品、寻求需求领域、数据指标设计、数据可视化设计、数据展现逻辑设计、产品管理、常用工具软件。其中第1章从数据产品的定义、分类、职业规划等方面入手，讲解什么是数据产品、数据流通价值链、数据产品经理的职业规划等内容。第2章至第5章介绍了数据产品设计的一般流程。第6章介绍了一般产品经理需要具备的产品管理相关知识。第7章介绍了数据产品经理需要掌握的一些软件工具。《数据产品设计》定位为数据产品经理入门级的学习资料，适合初级学员阅读，对在职的数据产品经理可以作为一个补充性的学习资料。

图书目录

第1章　初识数据产品 1
1.1　为什么需要数据产品 2
1.1.1 无处不在的决策 2
1.1.2 数据价值的提供方式 3
1.2　数据产品流通价值链 5
1.2.1 数据生产阶段 5
1.2.2 数据整理阶段 6
1.2.3 数据研究阶段 9
1.2.4 数据展现阶段 11
1.2.5 数据价值体现阶段 13
1.3　数据产品的定义及分类 14
1.3.1 辅助决策型数据产品 15
1.3.2 智能决策型数据产品 16
1.4　数据产品经理 20
1.4.1 招聘岗位分析 21
1.4.2 工作技能要求 23
1.4.3 职业转型方向 24
1.5　数据产品设计流程 25
第2章　寻找需求领域 29
2.1　需求理论 30
2.1.1 马斯洛的需求层次理论 30
2.1.2 乔布斯的用户需求理论 32
2.2　数据产品的需求领域 34
2.2.1 决策需求 34
2.2.2 数据需求 36
2.3　获得用户需求的方法 37
2.3.1 深入观察用户行为 37
2.3.2 定性的用户访谈记录 37
2.3.3 定量的用户调查数据 38
2.4　需求分析注意事项 38
2.4.1 合适的样本量 38
2.4.2 识别需求假象 39
2.4.3 专注于问题本身 40
2.4.4 对用户进行分类 41
第3章　数据指标设计 43
3.1　什么是数据指标 44
3.1.1 居民消费价格指数 44
3.1.2 洗车指数 46
3.2　数据指标分类 51
3.2.1 时间特点 52
3.2.2 总体特征性质 52
3.2.3 数据依据 53
3.2.4 计量单位的特点 54
3.2.5 指标属性 54
3.3　数据指标设计原则 55
3.3.1 可信的数据源 55
3.3.2 计算逻辑透明、清晰 55
3.3.3 考虑适用场景范围 56
3.3.4 有易理解的指导意见 56
3.4　数据指标体系设计 57
3.4.1 查阅罗列 58
3.4.2 分类设计 59
3.4.3 明确实现 61
第4章　数据可视化设计 63
4.1　可视化是人类的天性 64
4.2　数据可视化设计要素 65
4.2.1 设计目的 65
4.2.2 数据展现形式 66
4.2.3 受众群体 66
4.2.4 传播场景 68
4.3　趋势型数据可视化 68
4.3.1 点线图 68
4.3.2 拟合曲线图 71
4.3.3 柱状图 74
4.3.4 阶梯图 75
4.4　对比型数据可视化 76
4.4.1 柱状图 76
4.4.2 面积图 77
4.4.3 气泡图 78
3.3　数据指标设计原则 55
3.3.1 可信的数据源 55
3.3.2 计算逻辑透明、清晰 55
3.3.3 考虑适用场景范围 56
3.3.4 有易理解的指导意见 56
3.4　数据指标体系设计 57
3.4.1 查阅罗列 58
3.4.2 分类设计 59
3.4.3 明确实现 61
4.4.4 单词云图 79
4.4.5 星状图 80
4.4.6 脸谱图 82
4.4.7 热力图 83
4.5　比例型数据可视化 86
4.5.1 饼图 86
4.5.2 环形图 87
4.5.3 百分比堆砌柱状图 87
4.5.4 百分比堆砌面积图 88
4.6　分布型数据可视化 88
4.6.1 直方图 90
4.6.2 茎叶图 92
4.6.3 箱线图 93
4.6.4 概率密度图 95
4.7　关系型数据可视化 98
4.7.1 维恩图 98
4.7.2 矩形树图 99
4.7.3 漏斗图 102
4.7.4 桑基图 104
4.7.5 节点关系图 106
4.8　地理型数据可视化 108
4.8.1 二维地图 108
4.8.2 三维地图 111
4.8.3 地图应用 112
第5章　数据展现逻辑设计 117
5.1　时间逻辑 118
5.2　空间逻辑 121
5.3　用户角色逻辑 123
5.4　指标属性逻辑 125
5.5　业务分析流程逻辑 127
5.6　用户自定义逻辑 131
第6章　产品管理 133
6.1　产品经理管理职责 134
6.2　产品战略管理 135
6.3　产品需求管理 136
6.4　产品市场管理 139
6.5　产品研发管理 142
6.6　产品生命周期管理 146
6.7　产品经理管理考核 149
第7章　常用工具软件 151
7.1　需求分析工具 152
7.1.1 思维导图工具 152
7.1.2 问卷调查工具 157
7.2　数据探索工具 159
7.2.1 数据库管理工具 160
7.2.2 数据分析类工具 163
7.3　数据可视化工具 167
7.3.1 商业智能工具 168
7.3.2 前端图表插件 169
7.4　产品设计工具 171
7.4.1 流程图设计工具 172
7.4.2 原型图设计工具 177
结语 179
参考文献 181

解锁数据价值，构建驱动增长的数据产品 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最重要的资产之一。然而，如何将海量、零散的数据转化为有价值的产品，并驱动业务增长，是每一个渴望在数字化浪潮中脱颖而出的企业和个人所面临的关键挑战。本书并非一本关于“数据产品设计”或“数据产品经理入门”的书籍，它探讨的是一个更宏观、更基础，却又至关重要的议题：如何系统性地识别、理解并满足用户在数据场景下的真实需求，并通过创新性的产品设计，将数据转化为可触达、可使用、可创造价值的解决方案。 我们生活在一个被数据包围的世界，从个性化推荐到智能交通，从精准医疗到风险控制，数据无处不在，深刻地改变着我们的生活方式和工作模式。然而，支撑这些改变的背后，是无数的思考、探索和实践，旨在将冰冷的数据转化为温暖、智能、高效的服务。本书旨在带领读者走进这个过程的核心，深入剖析“数据”与“产品”之间千丝万缕的联系，以及如何在这两者之间搭建起一座坚实的桥梁。 一、 洞察数据背后的需求：为何我们需要“为数据而产品”？ 在深入探讨产品设计之前，我们必须首先回答一个根本性问题：为什么我们要以“产品”的思维来审视和利用数据？ 传统的视角往往将数据视为技术产物，是IT部门的责任，是后台的支撑。然而，这种观念已经无法跟上时代发展的步伐。 数据是洞察的源泉： 每一个数据点都蕴含着用户的行为、偏好、习惯，甚至是潜在的痛点。忽视这些洞察，就等于丢弃了理解用户、优化服务的金矿。 用户需求驱动价值： 产品的核心在于满足用户的需求。这些需求可能隐藏在他们模糊的描述中，可能体现在他们的行为模式里，也可能需要我们主动去挖掘和预测。而数据，正是我们理解这些需求最直接、最丰富的信息来源。 从“工具”到“解决方案”的转变： 过去，我们更多地提供数据分析工具，让用户自己去寻找答案。而现在，用户期望的是直接的解决方案，是能够帮助他们做出决策、解决问题、提升效率的“智能助手”。这些助手，就是我们所谈论的“数据驱动的产品”。 构建数据与业务的闭环： 数据并非孤立存在，它们与业务场景紧密相连。通过产品化的方式，我们可以将数据分析的结果反馈到业务流程中，形成一个持续优化的闭环，不断提升业务的精准度和效率。 本书将带领读者从认知层面，理解为何“为数据而产品”是这个时代企业数字化转型的必然选择。我们将探讨如何跳出纯粹的技术思维，拥抱以用户为中心的产品设计理念，将数据从后台的“仓库”转变为前台的“服务”。 二、 挖掘数据的“可用性”与“可感知性” 数据本身是原始的，要将其转化为有用的产品，首先需要解决数据的“可用性”和“可感知性”问题。 可用性： 指的是数据是否能够被准确、高效地获取、清洗、整合，并以适合产品消费的格式呈现。这涉及到数据治理、数据质量、数据集成等一系列技术和流程。本书将重点阐述，在产品设计过程中，我们应如何与数据技术团队协同，确保数据的“底子”是干净、可靠的。我们将探讨： 数据源的梳理与评估： 如何判断不同数据源的价值、质量与可靠性，并将其纳入产品设计考量。 数据清洗与预处理的策略： 如何根据产品需求，制定合理的数据清洗规则，去除噪声，填补缺失，确保数据的准确性。 数据模型的设计与优化： 如何构建灵活、高效的数据模型，以支持产品的快速迭代和复杂查询。 数据安全与隐私的考量： 在数据利用的过程中，如何严守法律法规，保护用户隐私，构建安全的数据使用环境。 可感知性： 指的是用户能否直观地理解、信任并有效利用产品提供的数据洞察。即使数据本身非常准确，如果用户无法理解其含义，或者无法将其转化为实际行动，那么这个数据产品就失去了意义。本书将深入剖析： 可视化设计的艺术与科学： 如何运用图表、仪表盘、交互式界面等可视化手段，将复杂的数据关系和洞察以最直观、最易懂的方式呈现给用户。我们将讨论不同图表类型的适用场景、色彩搭配、布局原则等。 叙事性与情境化： 如何通过数据故事、案例分析、场景模拟等方式，帮助用户理解数据背后的含义，并将其与自身的业务场景联系起来。 交互与引导： 如何设计流畅的交互流程，让用户能够轻松地探索数据、发现规律，并通过及时的反馈和引导，增强用户对数据的信任感和使用信心。 个性化与定制化： 如何根据不同用户的角色、需求和偏好，提供个性化的数据视图和洞察，让数据产品真正成为用户的“私人助理”。 三、 构建用户体验驱动的数据产品：从需求到实现 有了对数据可用性和可感知性的深入理解，接下来，我们将重点放在如何将这些转化为真正能够解决用户问题的产品。 深度用户研究： 产品的成功，在于对用户的深刻理解。本书将强调，数据产品的设计，同样需要将用户研究置于核心地位。我们将探讨： 用户画像的构建： 如何通过数据分析和用户访谈，描绘出目标用户的画像，了解他们的痛点、目标、行为习惯以及他们在使用数据时的常见障碍。 用户场景的提炼： 如何从用户的日常工作和生活中，提炼出他们最常遇到的、与数据相关的典型场景，并分析在这些场景下，他们需要什么样的信息和支持。 需求的多维度分析： 如何将用户的显性需求和隐性需求进行区分，并理解他们对数据的期望，例如，是需要宏观趋势的概览，还是微观细节的深入分析？是需要预测性洞察，还是诊断性分析？ 创新产品设计方法： 基于对用户需求和数据特性的理解，我们将引入一系列创新的产品设计方法，帮助读者构建出色的数据产品。 MVP（最小可行产品）理念在数据产品中的应用： 如何快速验证核心数据洞察和功能，从而在早期迭代中收集用户反馈，并降低开发风险。 “数据驱动”的设计流程： 如何在设计过程中，不断利用数据来指导和优化产品决策，实现“让数据说话”的设计理念。 用户旅程地图的绘制： 如何清晰地描绘用户在使用数据产品过程中的每一个接触点和环节，识别潜在的痛点和机会点。 原型设计与用户测试： 如何通过低保真和高保真原型，快速迭代产品概念，并通过真实用户的测试，发现和解决设计缺陷。 跨部门协作与沟通： 数据产品并非孤军奋战，它需要市场、销售、运营、技术等多个部门的紧密协作。本书将提供关于如何： 与业务团队建立共识： 如何用业务语言清晰地沟通数据产品的价值，并获得业务部门的支持。 与技术团队紧密合作： 如何理解技术实现的限制和可能性，并与技术团队共同制定数据架构和开发计划。 建立数据产品团队的协作模式： 如何构建一个高效、协同的数据产品团队，确保信息畅通，目标一致。 四、 数据产品的生命周期管理与持续优化 一个成功的数据产品，并非一成不变，而是需要不断地适应市场变化和用户需求。本书将深入探讨数据产品的生命周期管理。 发布与推广： 如何将数据产品有效地推向目标用户，并确保他们能够充分了解和使用。 用户反馈的收集与分析： 如何建立有效的反馈机制，收集用户的意见和建议，并将其转化为产品改进的方向。 数据产品的迭代与演进： 如何根据用户反馈、业务发展和技术进步，对数据产品进行持续的迭代和优化，保持其竞争力和生命力。 度量与评估： 如何定义和追踪关键指标，例如用户活跃度、数据洞察的采纳率、产品带来的业务价值等，来评估数据产品的成功与否，并指导未来的优化方向。 本书将为你提供一个系统性的框架，帮助你从全新的视角审视数据的价值，掌握构建用户喜爱、驱动增长的数据产品的核心能力。无论你是渴望在数字化浪潮中崭露头角的产品经理，还是希望更有效地利用数据的业务决策者，亦或是对数据赋能充满好奇的学习者，本书都将是你不可或缺的指南。 让我们一起，用产品思维，解锁数据的无限潜能，创造属于你的数据驱动的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是我在数据产品领域摸索多年的及时雨！我一直对数据驱动的决策和产品有着浓厚的兴趣，但总觉得缺少一个清晰的框架和方法论。翻开这本书，我像是找到了理论与实践之间的桥梁。作者的叙述非常接地气，没有枯燥的理论堆砌，而是通过大量的案例分析，生动地展现了数据产品从概念到落地的整个过程。尤其让我印象深刻的是关于“数据产品定义”的那部分，作者提出了几个非常实用的思考维度，帮助我理解如何从用户痛点出发，找到数据产品的核心价值，而不是仅仅为了“用数据”而用数据。 我之前尝试过构建一些基于数据的分析报告，但总感觉离真正的“产品”还有距离，用户参与度和反馈也很难获得。这本书彻底颠覆了我之前的认知，它强调了数据产品同样需要用户体验设计、迭代优化，甚至还需要考虑商业模式。作者在“数据产品化思维”方面的讲解，让我茅塞顿开。他详细阐述了如何将数据转化为用户可感知、可触达的价值，以及如何通过不断的用户反馈来驱动产品的迭代。我特别喜欢书中关于“数据产品经理的角色与职责”的论述，它清晰地描绘了一个数据产品经理应该具备的能力画像，这对我未来的职业发展规划提供了非常明确的方向。 读这本书的过程中，我时不时会停下来，回想自己过去的一些项目经历，发现很多当时没有想清楚的问题，在这本书里都有了答案。比如，在“数据产品构建流程”的部分，作者详细介绍了从需求收集、方案设计、技术选型、开发上线到运营推广的每一个环节，并给出了许多具体的实践建议。我尤其欣赏作者在“数据治理与质量保障”方面的讲解，这在很多数据产品相关的书籍中都被忽略了，但却是数据产品成功的基石。书中关于数据埋点、数据清洗、数据标注等方面的细致指导，让我对如何构建高质量的数据产品有了更深的理解。 作为一名初学者，我最怕看到那些晦涩难懂的术语和理论。幸运的是，这本书完全没有这个问题。作者的语言风格非常流畅易懂，即使是对于数据领域不太熟悉的读者，也能轻松理解。他善于用生活中的例子来类比数据产品的概念，使得原本有些抽象的内容变得生动有趣。在“数据产品衡量指标”的章节，作者列举了多种常用的指标，并详细说明了它们的应用场景和计算方法，这对于我评估数据产品的效果，以及向团队解释数据价值非常有帮助。我甚至觉得，这本书可以作为我数据产品知识体系的入门教材，系统地学习。 这本书的价值远不止于理论知识的传授，更在于它提供了一套完整且可操作的实战指南。我从书中学习到了如何进行用户访谈，如何设计用户故事，如何绘制数据产品原型，甚至是如何与工程师有效沟通。作者在“数据产品创新与趋势”部分的思考，也让我看到了数据产品未来的发展方向，这让我对这个领域充满了期待。读完这本书，我不再感到迷茫，而是充满了自信，准备将书中的知识运用到实际工作中，打造出真正有价值的数据产品。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，如何让数据变得有价值，并转化为用户真正需要的产品，是我一直思考的问题。这本书就像一盏明灯，为我照亮了数据产品设计的方向。作者的讲解非常系统，从最基础的数据产品概念，到复杂的数据产品策略，都进行了深入浅出的阐述。我尤其喜欢他在“数据产品架构设计”部分的讲解，详细介绍了不同类型的数据产品所需要的技术栈和架构模式，这对于我理解数据产品的技术实现非常有帮助。 我之前在负责某个数据分析项目时，总是难以把握用户需求的本质，导致产品上线后效果不佳。这本书中的“用户需求深度挖掘”章节，彻底改变了我的思维方式。作者提出了一系列访谈技巧和分析方法，帮助我学会如何透过表面现象，找到用户潜藏的真实需求，并将其转化为可执行的产品需求。他强调的“以用户为中心”的设计理念，让我更加深刻地认识到，数据产品最终还是要服务于人。 书中关于“数据产品指标体系的构建”的部分，非常详尽。它不仅罗列了常用的指标，更重要的是，作者分析了不同指标之间的关联性，以及如何根据产品目标来选择和设计指标。这让我明白，一个好的指标体系，能够有效衡量产品的价值，并为后续的优化提供数据支持。我甚至觉得，仅仅为了学习这部分内容，也值得购买这本书。 这本书的写作风格非常严谨，但又不失趣味性。作者善于引用一些经典的商业案例，并将其与数据产品设计的原理相结合，使得理论和实践紧密联系。我特别喜欢他关于“数据产品竞争分析”的章节，它让我学会如何在高强度的市场竞争中，找到数据产品的差异化优势，并将其放大。这对于我理解数据产品的市场定位非常有指导意义。 总体而言，这本书是一本非常难得的数据产品设计百科全书。它不仅提供了丰富的理论知识，更蕴含了作者多年实践经验的精华。我从中学习到了如何从宏观层面规划数据产品战略，到微观层面设计产品细节。我强烈建议所有希望在数据产品领域有所建树的人，都认真阅读这本书。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数据产品不仅仅是技术的产物，更是商业策略的载体。这本书恰好契合了我的这一观点，它从商业的视角出发，深入剖析了数据产品的设计与实现。作者在“数据产品的价值主张”部分的论述，让我看到了数据产品如何能够创造独特的商业价值，并为企业带来竞争优势。他提出的“数据驱动的商业增长模型”，给我带来了很多关于如何利用数据产品实现业务增长的灵感。 我曾经在尝试构建某个数据报表系统时，遇到了很多技术难题，也对如何才能让这个报表系统真正发挥作用感到困惑。这本书的“数据产品开发流程详解”章节，为我提供了全方位的指导。作者详细阐述了从需求分析、技术选型、原型设计，到编码实现、测试上线、版本迭代的每一个步骤，并提供了大量的实用建议。我尤其欣赏他对“敏捷开发在数据产品中的应用”的讲解，这让我对如何高效地推进数据产品项目有了更深的认识。 书中关于“数据产品的风险管理”的章节，引起了我极大的关注。作者深入探讨了数据产品可能面临的各种风险，包括技术风险、市场风险、合规风险等，并提供了相应的应对策略。这让我认识到，一个成功的数据产品，不仅要关注其带来的价值，更要关注如何规避潜在的风险。他对“数据安全与隐私保护”的强调，更是让我深刻理解到作为数据产品经理的责任。 这本书的写作风格非常大气，作者的视野开阔，能够将数据产品置于更广阔的商业环境中去思考。我从书中学习到了如何将数据产品与企业战略相结合，如何通过数据产品驱动企业转型升级。作者在“数据产品未来的发展趋势”部分的预测，也让我对这个行业充满了期待。他对于人工智能、机器学习等前沿技术在数据产品中的应用进行了深入的探讨，为我指明了未来的发展方向。 总而言之，这本书是一本极具启发性的数据产品设计实战手册。它不仅仅是告诉我们如何设计数据产品，更是教我们如何用数据产品去创造商业价值。我强烈推荐给所有希望在数据产品领域有所建树的从业者，相信它会为你带来意想不到的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是一本数据产品经理的“葵花宝典”，对于我这种刚入行的数据产品新人来说，简直是救星！我之前一直纠结于如何将庞大的数据转化为看得见摸得着的“产品”，这本书给了我清晰的思路。从用户洞察出发，如何挖掘数据背后的价值，再到如何设计用户友好的数据界面，书中都给出了非常详细且可操作的指导。我尤其喜欢作者关于“数据产品生命周期管理”的阐述，它让一个数据产品不再是孤立的存在，而是可以持续迭代、不断进化的生命体。 让我印象深刻的是，书中关于“商业化数据产品”的章节，作者并没有止步于技术层面的探讨，而是深入分析了数据产品的商业模式和盈利策略。这对于我这种技术背景出身，但对商业运作不太了解的产品经理来说，无疑是打开了新世界的大门。他提出的“数据资产化”和“数据服务化”的概念，让我开始思考如何让数据产品产生实际的经济效益。书中通过多个真实案例，生动地展示了不同类型的商业化数据产品是如何成功的，这给我带来了很多启发。 这本书的语言风格非常平实，没有华丽的辞藻，但字字珠玑。作者像是把我带入了一个数据产品的“游乐场”，让我亲身体验了从零开始构建一个数据产品的全过程。他对“用户体验在数据产品中的重要性”的强调，让我意识到数据产品绝不能仅仅是冰冷的技术堆砌，而是需要关注用户的感受和需求。书中关于“数据可视化设计原则”的讲解，非常实用，它教我如何用最直观的方式呈现数据，让用户轻松理解。 我特别欣赏作者在书中反复强调的“数据伦理与安全”的重要性。在数据爆炸的时代，如何负责任地使用数据，保护用户隐私，这本书给出了非常深刻的见解。这不仅仅是技术问题，更是产品经理的社会责任。作者通过案例分析，让我明白了数据滥用的潜在风险，以及如何从产品设计层面去防范这些风险。这让我觉得，这本书不仅仅是一本工具书，更是一本富有思想性的读物。 总而言之，这本书为我提供了一个非常全面的数据产品设计框架。它不仅教会我“做什么”，更教会我“怎么做”，以及“为什么这样做”。我感觉自己像是拥有了一张地图，能够清晰地指引我在数据产品设计的道路上前进。这本书的实用性和前瞻性都非常高，我强烈推荐给所有对数据产品感兴趣的人。

评分☆☆☆☆☆

对于一个在数据领域摸爬滚打多年的产品经理来说，寻找一本能够系统梳理数据产品设计思路的书籍，一直是个难题。直到我遇见了这本书，它就像一本“武林秘籍”，将数据产品设计的精髓娓娓道来。作者的讲解非常深入浅出，他将复杂的数据产品概念，用通俗易懂的语言进行解释，让我这个非技术背景出身的读者也能轻松理解。 我印象最深刻的是书中关于“数据产品运营与推广”的章节。很多数据产品往往只注重开发，而忽略了后期的运营和推广，导致产品效果大打折扣。这本书却对此进行了详细的阐述，它教我如何通过用户画像分析，制定有效的运营策略，如何通过内容营销、社群运营等方式，将数据产品推广给更多的用户。这让我意识到，数据产品和传统产品一样，都需要精心的运营和持续的推广。 书中关于“数据产品迭代与优化”的讲解，也让我受益匪浅。作者提出了“数据反馈闭环”的概念，强调了如何通过收集用户反馈和数据分析，来不断优化产品功能，提升用户体验。他列举了许多关于如何设计 A/B 测试，如何进行用户行为分析的实例，这让我对如何科学地迭代数据产品有了更清晰的认识。 这本书的写作风格非常独特，作者善于运用一些比喻和类比，将抽象的概念具象化，使得内容更加生动有趣。我从书中学习到了如何将用户场景与数据分析相结合，如何用数据产品解决用户的实际问题。作者在“数据产品的创新思维”部分的讨论，也让我看到了数据产品在未来发展的无限可能。 总而言之，这本书是一本非常全面且实用的数据产品设计指南。它不仅涵盖了数据产品设计的各个环节，更重要的是，它传递了一种以用户为中心、以价值为导向的产品设计理念。我强烈推荐给所有希望提升数据产品设计能力的人，相信你读完之后，会和我一样，对数据产品有全新的认识。