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艾达著 著

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• 数据产品
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• 数据分析
• 用户体验
• 数据科学
• 数字化转型
• 商业智能
• 数据可视化
• 敏捷开发
• 产品经理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121323751

商品编码：21637667054

出版时间：2017-11-01

作  者:艾达 著 定  价:69 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年11月01日 页  数:182 装  帧:平装 ISBN:9787121323751 ●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
●部分目录

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。其中靠前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。 艾达 著 艾达，毕业于浙江大学，数据产品和机器学习算法领域的专业人士，在数据领域有多年工作经验；从事过算法工程师、数据产品经理等多个不同岗位，具有丰富的企业实战经验。

《数据产品设计》 内容概述： 本书深入探讨了如何系统性地进行数据驱动的产品设计，以期构建出真正能够创造价值、解决用户痛点并实现商业目标的数据产品。全书围绕“理解需求——定义产品——设计实现——优化迭代”这一核心流程展开，理论与实践并重，旨在为产品经理、数据科学家、设计师以及所有对数据产品感兴趣的从业者提供一套行之有效的框架和方法论。 第一部分：数据产品的时代背景与价值认知 本部分首先将读者置于当前数字化浪潮之中，阐述数据作为核心生产要素的时代特征。我们将深入分析数据产品为何能在众多产品形态中脱颖而出，其独特的商业价值和用户价值体现在何处。内容包括： 数据时代的机遇与挑战： 探讨大数据、人工智能等技术如何重塑商业模式和用户体验，以及数据产品在其中的关键作用。 数据产品的定义与分类： 区分不同类型的数据产品，如辅助决策类、自动化执行类、智能服务类等，并分析它们各自的应用场景和核心竞争力。 为何需要系统化设计数据产品： 揭示传统产品设计在面对海量、复杂、动态变化的数据时所遇到的局限性，强调数据产品设计的独特性和必要性。 数据产品的核心价值链： 从数据采集、清洗、处理、分析，到洞察提取、模型构建、产品化呈现，梳理数据产品的完整生命周期，并突出在每个环节中设计的重要性。 成功数据产品的案例剖析（外部）： 列举行业内标杆性的数据产品，分析其成功背后的设计理念、技术实现和商业模式，但仅作为引导，不深入探讨具体细节。 第二部分：理解用户与业务：数据产品设计的基石 任何成功的产品都源于对用户需求的深刻理解和对业务目标的清晰把握。本部分将聚焦于数据产品设计的前端工作，即如何通过严谨的方法发现、定义和验证用户需求与业务目标。 用户研究方法论在数据产品中的应用： 用户画像的构建与深化： 结合用户行为数据、反馈数据以及传统的定性研究方法，构建更精细、更具洞察力的用户画像，识别用户在使用数据时可能遇到的障碍和期望。 场景分析与用户旅程图： 详细描绘用户在不同场景下与数据交互的完整旅程，识别痛点和机会点，为产品设计提供切实的依据。 数据驱动的用户需求挖掘： 如何从海量用户行为数据中提炼出显性与隐性的用户需求，例如通过聚类分析发现相似用户群体的偏好，通过漏斗分析找出用户流失的关键环节。 业务目标与数据战略的对齐： 识别核心业务问题： 如何将宏观的业务目标分解为可以通过数据产品解决的具体问题。 数据产品的商业价值评估： 建立量化的指标体系，用于评估数据产品对业务增长、成本优化、风险控制等方面的贡献。 数据战略与产品路线图的联动： 确保数据产品的设计和开发能够服务于长期的企业数据战略。 数据可获得性与约束的早期识别： 数据源评估与可行性分析： 在设计初期就需要评估所需数据的可用性、质量、成本以及合规性，避免“纸上谈兵”。 技术与工程约束的考量： 了解数据处理、存储、计算的技术能力和资源限制，这直接影响到产品设计的可行性和实现周期。 第三部分：定义数据产品：从需求到解决方案的转化 在充分理解用户和业务的基础上，本部分将指导读者如何将抽象的需求转化为具体、可执行的数据产品定义。 数据产品核心价值主张的提炼： 清晰地阐述数据产品为谁提供什么价值，以及其区别于其他方案的独特之处。 产品功能与数据能力的映射： 功能拆解与数据支撑： 如何将用户需求转化为具体的产品功能，并一一对应到所需的数据能力（例如，一个“个性化推荐”功能需要用户偏好数据、商品数据、协同过滤算法等）。 数据驱动的功能设计： 思考哪些功能的设计本身就需要数据来驱动和优化，而非简单地依赖于静态规则。 数据产品的用户体验（UX）设计： 信息架构与数据可视化： 如何组织和呈现数据，使其易于理解和交互。重点关注图表选择、布局设计、交互逻辑等，使数据“说话”。 交互设计与用户引导： 设计用户与数据产品互动的流程，如何引导用户发现、理解和利用数据。 可解释性与信任度构建： 对于依赖数据洞察的产品，如何向用户解释数据来源、分析过程和结论，建立用户信任。 数据产品的技术选型与架构思考（产品视角）： 数据产品所需的技术栈概览： 简要介绍支撑数据产品所需的技术领域，如数据仓库、数据湖、BI工具、机器学习平台等，并说明产品设计如何影响技术选择。 数据产品架构的设计原则： 模块化、可扩展性、可维护性、安全合规性等。 产品文档与规范的制定： 产品需求文档（PRD）的关键要素： 针对数据产品，PRD需要包含哪些独特的信息，例如数据需求、算法模型简述、评估指标等。 数据字典与元数据管理： 建立清晰的数据定义和来源，方便团队协作和未来维护。 第四部分：数据产品的实现与技术协同 本部分将重点关注数据产品从设计到落地的过程，强调产品经理、数据科学家、工程师之间的协作。 数据采集与处理流程的设计： 数据质量保障机制： 如何在数据采集和清洗阶段建立质量控制点，确保数据的准确性和完整性。 ETL/ELT流程的设计考虑： 产品需求如何驱动数据提取、转换和加载的逻辑。 数据建模与算法选型（产品视角）： 模型选择与业务场景的匹配： 如何根据业务目标和数据特性选择合适的算法模型（例如，分类、回归、聚类、推荐算法等）。 模型评估指标与产品效果的关联： 明确模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、RMSE等）与最终产品用户价值和业务目标之间的关系。 数据产品原型与MVP（最小可行产品）的构建： 低保真原型与高保真原型的应用： 如何利用原型工具进行数据产品的概念验证和用户反馈收集。 MVP的定义与迭代策略： 如何快速构建核心功能的数据产品，并收集用户反馈进行迭代优化。 数据科学团队与产品团队的协作模式： 明确的沟通机制与协作流程： 如何建立高效的沟通渠道，确保双方对产品目标、数据需求和技术实现有共同的理解。 敏捷开发在数据产品中的实践： 如何运用敏捷方法论加速数据产品的开发和迭代。 第五部分：数据产品的上线、运营与持续优化 产品上线并非终点，持续的运营和优化是数据产品生命周期中的关键环节，尤其对于数据产品而言。 数据产品上线前的准备： 测试与验证： 数据准确性测试、功能逻辑测试、性能测试、用户验收测试（UAT）。 上线发布与用户培训： 制定详细的上线计划，并为用户提供必要的培训和支持。 数据产品的运营指标体系（KPIs）： 用户活跃度与留存率： 衡量产品是否被用户持续使用。 数据使用量与深度： 评估用户对数据的探索和利用程度。 业务成果指标： 直接关联到产品为业务带来的价值（如转化率提升、成本降低等）。 数据质量与系统稳定性： 监控数据流的健康度和产品的可用性。 数据驱动的产品迭代与优化： 用户反馈的收集与分析： 建立多渠道的用户反馈机制，并进行系统性分析。 A/B测试与实验设计： 如何设计有效的A/B测试，验证产品改进的效果。 数据挖掘与洞察发现： 持续挖掘用户行为数据和产品使用数据，发现新的优化机会。 模型调优与算法升级： 根据运营数据和用户反馈，不断优化模型和算法，提升产品性能。 数据产品的生命周期管理与退市： 长期规划与演进： 思考数据产品未来的发展方向，如何应对技术和市场变化。 产品退市策略： 在必要时，如何平稳地退役不再满足需求的产品，并对用户数据进行妥善处理。 第六部分：高级主题与前沿展望 本部分将触及一些更深层次的议题，并展望数据产品设计的未来趋势。 数据伦理、隐私与合规性在数据产品设计中的考量： GDPR、CCPA等法规解读： 如何在设计中遵守相关数据隐私法规。 差分隐私、联邦学习等隐私保护技术介绍： 探讨如何在保护用户隐私的同时，仍能实现数据产品的价值。 建立负责任的数据产品设计原则。 AI驱动的数据产品设计： 自动化数据探索与洞察发现。 AI在用户画像、需求预测中的应用。 生成式AI在内容生成、交互设计中的潜力。 跨领域数据产品设计的挑战与机遇： 在金融、医疗、电商、教育等不同行业的应用差异。 如何处理多模态数据（文本、图像、语音）产品。 数据产品设计思维的培养与团队建设： 如何培养“数据感”与“产品感”的结合。 构建数据产品团队的组织架构与人才发展。 本书特点： 系统性框架： 提供一套从零开始构建数据产品的完整方法论。 实践导向： 包含大量实操技巧、工具推荐和案例分析（强调方法论而非具体工具操作）。 跨职能视角： 融合了产品、数据、设计、技术等多个领域的知识，帮助不同角色的读者建立全局观。 前瞻性思考： 关注AI、隐私计算等前沿技术对数据产品设计的影响。 通过阅读本书，读者将能够掌握一套系统化的数据产品设计思维和方法，自信地应对复杂的数据挑战，创造出真正有价值的数据产品。

评分☆☆☆☆☆

这本书读起来就像在和一位经验丰富、善于沟通的朋友聊天，他不仅对数据有着深刻的理解，更懂得如何将其转化为用户真正需要的东西。我一直认为，数据产品不仅仅是图表和报表的堆砌，它更应该是一个能够与用户产生情感共鸣、解决实际问题的智能体。《数据产品设计》这本书恰恰展现了这一点。它并没有简单地罗列数据产品的类型，而是从“为什么要做数据产品”、“数据产品应该具备怎样的特质”、“如何让数据产品真正‘活’起来”等角度展开论述。我非常喜欢书中关于“数据产品的叙事性”的讨论，它强调了数据产品不仅仅是提供信息，更要能够通过清晰的逻辑和引人入胜的方式，引导用户理解数据背后的故事，从而做出更明智的决策。这种从“硬技术”到“软体验”的转变，是数据产品成功的关键，而这本书恰恰给了我很多关于如何实现这一转变的灵感。我甚至可以在阅读时想象到书中描绘的各种场景，以及用户在使用这些数据产品时可能产生的惊喜和满足感。它让我意识到，数据产品的设计，本质上是对用户需求和信息传递方式的深度洞察。这本书的写作风格非常流畅，语言也很有温度，不会让人产生枯燥感，即使是对于数据分析新手来说，也能够轻松理解其中的精髓。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我刚拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为我总觉得“数据产品设计”这个概念有点虚。但当我翻开第一页，就立刻被吸引住了。这本书的语言风格非常独特，它没有使用那种生硬的学术术语，而是用一种非常生动、形象的比喻，来解释复杂的概念。比如，书中将数据产品比作“连接信息与行动的桥梁”，将数据科学家比作“数字世界的侦探”，这些都让我对数据产品有了全新的认识。我特别喜欢书中关于“产品迭代与数据反馈回路”的章节，它详细讲解了如何通过持续的用户反馈和数据分析，来不断优化和改进数据产品。这一点对于初创公司来说尤为重要，能够帮助我们用最小的成本，快速验证产品想法，并不断迭代出符合市场需求的产品。书中还穿插了一些非常有趣的行业案例，这些案例的真实性和多样性，让我能够看到不同类型的企业是如何利用数据产品解决实际问题的。这本书读起来不像是在学习，更像是在参与一场关于数据产品创新的头脑风暴，让我受益匪浅，也激发了我更多关于数据产品的灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一个睿智的导师，它并没有直接告诉你“如何设计数据产品”，而是通过引导性的问题和深刻的洞察，帮助你自己去思考和发现。我特别欣赏作者在书中对于“数据产品的伦理与责任”的探讨。在当下数据泛滥的时代，如何保证数据的安全、隐私，以及如何避免数据产品带来的潜在风险，是每一个数据产品设计者都必须面对的问题。这本书勇敢地触及了这些敏感但至关重要的议题，并提供了一些建设性的思考方向。它让我意识到，数据产品设计不仅仅是追求效率和效益，更是一种对社会负责任的行为。书中关于“用户体验与数据可视化”的结合，也给我留下了深刻的印象。它强调了即使是再强大的数据分析能力，如果不能以用户友好的方式呈现，也难以发挥其应有的价值。如何通过直观、易懂的可视化方式，将数据洞察传递给用户，是数据产品设计中的一个重要挑战，而这本书提供了一些非常实用的方法和技巧。总的来说，这本书让我对数据产品的理解上升到了一个新的高度，不再仅仅是技术层面的考量，而是更加关注其在更广阔的社会和商业环境中的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在让我眼前一亮！作为一名资深产品经理，我一直在寻找能够系统性地指导如何将数据转化为有价值、用户可感知的产品的书籍。市面上充斥着各种关于数据分析、算法模型的书籍，但真正聚焦于“产品设计”这个环节的却凤毛麟角。《数据产品设计》恰恰填补了这个空白。它并没有过多地纠缠于晦涩的技术细节，而是从更宏观的视角出发，深入浅出地阐述了数据产品从概念诞生到落地实现的整个生命周期。书中对于如何识别用户痛点、挖掘数据潜能、定义产品核心价值，以及如何与技术团队有效协作，都提供了非常详实和可操作的建议。我尤其欣赏作者在书中反复强调的“以用户为中心”的设计理念，这在很多数据驱动的产品中容易被忽视。它提醒我们，无论多么先进的数据技术，最终的落脚点都应该是解决真实的用户问题，提升用户体验。阅读这本书的过程中，我感觉自己仿佛置身于一个数据产品诞生的工作坊，从需求分析、原型设计，到用户测试、迭代优化，每一个环节都得到了细致的讲解和启发。书中的案例分析也相当到位，让我能够更直观地理解抽象的概念，并且能够思考如何在自己的实际工作中借鉴。总而言之，这本书为我提供了一个全新的思考框架，让我能够更清晰地规划和设计数据驱动的产品，非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书是出于一种“碰运气”的心态，因为我对“数据产品”这个概念一直有些模糊。我以为它会是一本充斥着复杂算法和统计模型的学术专著，但实际阅读下来，我感到非常惊喜。这本书以一种非常接地气的方式，将原本听起来有些高大上的“数据产品设计”过程，拆解成了一个个具体、可执行的步骤。它让我明白，设计一个成功的数据产品，需要的不仅仅是技术能力，更重要的是对业务的理解、对用户的同情心，以及一种将复杂信息简单化的能力。书中对于“数据价值的挖掘与实现”的阐述，让我深受启发。它不仅仅是教你如何找到数据，更重要的是如何从海量的数据中提炼出有意义的洞察，并将其转化为用户可以理解和使用的产品功能。我喜欢书中关于“数据驱动的决策流程”的介绍，它清晰地展示了数据产品如何融入到日常业务运作中，帮助企业实现更高效的管理和更精准的决策。这本书的结构安排也很合理，每一章都像是在构建数据产品的一个独立模块，读完后能够感受到整个体系的完整性。它为我打开了一扇新的大门，让我看到了数据在产品创新方面的巨大潜力，也为我今后的工作提供了明确的方向。