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艾達著 著

圖書標籤:

• 數據産品
• 産品設計
• 數據分析
• 用戶體驗
• 數據科學
• 數字化轉型
• 商業智能
• 數據可視化
• 敏捷開發
• 産品經理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121323751

商品編碼：21637667054

齣版時間：2017-11-01

作  者:艾達 著 定  價:69 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年11月01日 頁  數:182 裝  幀:平裝 ISBN:9787121323751 ●第1章初識數據産品1
●1.1為什麼需要數據産品2
●1.1.1無處不在的決策2
●1.1.2數據價值的提供方式3
●1.2數據産品流通價值鏈5
●1.2.1數據生産階段5
●1.2.2數據整理階段6
●1.2.3數據研究階段9
●1.2.4數據展現階段11
●1.2.5數據價值體現階段13
●1.3數據産品的定義及分類14
●1.3.1輔助決策型數據産品15
●1.3.2智能決策型數據産品16
●1.4數據産品經理20
●1.4.1招聘崗位分析21
●1.4.2工作技能要求23
●1.4.3職業轉型方嚮24
●1.5數據産品設計流程25
●第2章尋找需求領域29
●2.1需求理論30
●部分目錄

內容簡介

數據産品就是把數據、數據分析、決策邏輯盡可能多地固化到一個軟件係統中， 以更快的更新頻率、更準確的分析結果、更智能的提醒方式為人們提供數據價值。 《數據産品設計》是一本關於數據産品經理入門級的學習指南，主要內容包括初識數據産品、尋求需求領域、數據指標設計、數據可視化設計、數據展現邏輯設計、産品管理、常用工具軟件。其中靠前章從數據産品的定義、分類、職業規劃等方麵入手，講解什麼是數據産品、數據流通價值鏈、數據産品經理的職業規劃等內容。第2章至第5章介紹瞭數據産品設計的一般流程。第6章介紹瞭一般産品經理需要具備的産品管理相關知識。第7章介紹瞭數據産品經理需要掌握的一些軟件工具。《數據産品設計》定位為數據産品經理入門級的學習資料，適閤初級學員閱讀，對在職的數據産品經理可以作為一個補充性的學習資料。 艾達 著 艾達，畢業於浙江大學，數據産品和機器學習算法領域的專業人士，在數據領域有多年工作經驗；從事過算法工程師、數據産品經理等多個不同崗位，具有豐富的企業實戰經驗。

《數據産品設計》 內容概述： 本書深入探討瞭如何係統性地進行數據驅動的産品設計，以期構建齣真正能夠創造價值、解決用戶痛點並實現商業目標的數據産品。全書圍繞“理解需求——定義産品——設計實現——優化迭代”這一核心流程展開，理論與實踐並重，旨在為産品經理、數據科學傢、設計師以及所有對數據産品感興趣的從業者提供一套行之有效的框架和方法論。 第一部分：數據産品的時代背景與價值認知 本部分首先將讀者置於當前數字化浪潮之中，闡述數據作為核心生産要素的時代特徵。我們將深入分析數據産品為何能在眾多産品形態中脫穎而齣，其獨特的商業價值和用戶價值體現在何處。內容包括： 數據時代的機遇與挑戰： 探討大數據、人工智能等技術如何重塑商業模式和用戶體驗，以及數據産品在其中的關鍵作用。 數據産品的定義與分類： 區分不同類型的數據産品，如輔助決策類、自動化執行類、智能服務類等，並分析它們各自的應用場景和核心競爭力。 為何需要係統化設計數據産品： 揭示傳統産品設計在麵對海量、復雜、動態變化的數據時所遇到的局限性，強調數據産品設計的獨特性和必要性。 數據産品的核心價值鏈： 從數據采集、清洗、處理、分析，到洞察提取、模型構建、産品化呈現，梳理數據産品的完整生命周期，並突齣在每個環節中設計的重要性。 成功數據産品的案例剖析（外部）： 列舉行業內標杆性的數據産品，分析其成功背後的設計理念、技術實現和商業模式，但僅作為引導，不深入探討具體細節。 第二部分：理解用戶與業務：數據産品設計的基石 任何成功的産品都源於對用戶需求的深刻理解和對業務目標的清晰把握。本部分將聚焦於數據産品設計的前端工作，即如何通過嚴謹的方法發現、定義和驗證用戶需求與業務目標。 用戶研究方法論在數據産品中的應用： 用戶畫像的構建與深化： 結閤用戶行為數據、反饋數據以及傳統的定性研究方法，構建更精細、更具洞察力的用戶畫像，識彆用戶在使用數據時可能遇到的障礙和期望。 場景分析與用戶旅程圖： 詳細描繪用戶在不同場景下與數據交互的完整旅程，識彆痛點和機會點，為産品設計提供切實的依據。 數據驅動的用戶需求挖掘： 如何從海量用戶行為數據中提煉齣顯性與隱性的用戶需求，例如通過聚類分析發現相似用戶群體的偏好，通過漏鬥分析找齣用戶流失的關鍵環節。 業務目標與數據戰略的對齊： 識彆核心業務問題： 如何將宏觀的業務目標分解為可以通過數據産品解決的具體問題。 數據産品的商業價值評估： 建立量化的指標體係，用於評估數據産品對業務增長、成本優化、風險控製等方麵的貢獻。 數據戰略與産品路綫圖的聯動： 確保數據産品的設計和開發能夠服務於長期的企業數據戰略。 數據可獲得性與約束的早期識彆： 數據源評估與可行性分析： 在設計初期就需要評估所需數據的可用性、質量、成本以及閤規性，避免“紙上談兵”。 技術與工程約束的考量： 瞭解數據處理、存儲、計算的技術能力和資源限製，這直接影響到産品設計的可行性和實現周期。 第三部分：定義數據産品：從需求到解決方案的轉化 在充分理解用戶和業務的基礎上，本部分將指導讀者如何將抽象的需求轉化為具體、可執行的數據産品定義。 數據産品核心價值主張的提煉： 清晰地闡述數據産品為誰提供什麼價值，以及其區彆於其他方案的獨特之處。 産品功能與數據能力的映射： 功能拆解與數據支撐： 如何將用戶需求轉化為具體的産品功能，並一一對應到所需的數據能力（例如，一個“個性化推薦”功能需要用戶偏好數據、商品數據、協同過濾算法等）。 數據驅動的功能設計： 思考哪些功能的設計本身就需要數據來驅動和優化，而非簡單地依賴於靜態規則。 數據産品的用戶體驗（UX）設計： 信息架構與數據可視化： 如何組織和呈現數據，使其易於理解和交互。重點關注圖錶選擇、布局設計、交互邏輯等，使數據“說話”。 交互設計與用戶引導： 設計用戶與數據産品互動的流程，如何引導用戶發現、理解和利用數據。 可解釋性與信任度構建： 對於依賴數據洞察的産品，如何嚮用戶解釋數據來源、分析過程和結論，建立用戶信任。 數據産品的技術選型與架構思考（産品視角）： 數據産品所需的技術棧概覽： 簡要介紹支撐數據産品所需的技術領域，如數據倉庫、數據湖、BI工具、機器學習平颱等，並說明産品設計如何影響技術選擇。 數據産品架構的設計原則： 模塊化、可擴展性、可維護性、安全閤規性等。 産品文檔與規範的製定： 産品需求文檔（PRD）的關鍵要素： 針對數據産品，PRD需要包含哪些獨特的信息，例如數據需求、算法模型簡述、評估指標等。 數據字典與元數據管理： 建立清晰的數據定義和來源，方便團隊協作和未來維護。 第四部分：數據産品的實現與技術協同 本部分將重點關注數據産品從設計到落地的過程，強調産品經理、數據科學傢、工程師之間的協作。 數據采集與處理流程的設計： 數據質量保障機製： 如何在數據采集和清洗階段建立質量控製點，確保數據的準確性和完整性。 ETL/ELT流程的設計考慮： 産品需求如何驅動數據提取、轉換和加載的邏輯。 數據建模與算法選型（産品視角）： 模型選擇與業務場景的匹配： 如何根據業務目標和數據特性選擇閤適的算法模型（例如，分類、迴歸、聚類、推薦算法等）。 模型評估指標與産品效果的關聯： 明確模型評估指標（如準確率、召迴率、F1分數、RMSE等）與最終産品用戶價值和業務目標之間的關係。 數據産品原型與MVP（最小可行産品）的構建： 低保真原型與高保真原型的應用： 如何利用原型工具進行數據産品的概念驗證和用戶反饋收集。 MVP的定義與迭代策略： 如何快速構建核心功能的數據産品，並收集用戶反饋進行迭代優化。 數據科學團隊與産品團隊的協作模式： 明確的溝通機製與協作流程： 如何建立高效的溝通渠道，確保雙方對産品目標、數據需求和技術實現有共同的理解。 敏捷開發在數據産品中的實踐： 如何運用敏捷方法論加速數據産品的開發和迭代。 第五部分：數據産品的上綫、運營與持續優化 産品上綫並非終點，持續的運營和優化是數據産品生命周期中的關鍵環節，尤其對於數據産品而言。 數據産品上綫前的準備： 測試與驗證： 數據準確性測試、功能邏輯測試、性能測試、用戶驗收測試（UAT）。 上綫發布與用戶培訓： 製定詳細的上綫計劃，並為用戶提供必要的培訓和支持。 數據産品的運營指標體係（KPIs）： 用戶活躍度與留存率： 衡量産品是否被用戶持續使用。 數據使用量與深度： 評估用戶對數據的探索和利用程度。 業務成果指標： 直接關聯到産品為業務帶來的價值（如轉化率提升、成本降低等）。 數據質量與係統穩定性： 監控數據流的健康度和産品的可用性。 數據驅動的産品迭代與優化： 用戶反饋的收集與分析： 建立多渠道的用戶反饋機製，並進行係統性分析。 A/B測試與實驗設計： 如何設計有效的A/B測試，驗證産品改進的效果。 數據挖掘與洞察發現： 持續挖掘用戶行為數據和産品使用數據，發現新的優化機會。 模型調優與算法升級： 根據運營數據和用戶反饋，不斷優化模型和算法，提升産品性能。 數據産品的生命周期管理與退市： 長期規劃與演進： 思考數據産品未來的發展方嚮，如何應對技術和市場變化。 産品退市策略： 在必要時，如何平穩地退役不再滿足需求的産品，並對用戶數據進行妥善處理。 第六部分：高級主題與前沿展望 本部分將觸及一些更深層次的議題，並展望數據産品設計的未來趨勢。 數據倫理、隱私與閤規性在數據産品設計中的考量： GDPR、CCPA等法規解讀： 如何在設計中遵守相關數據隱私法規。 差分隱私、聯邦學習等隱私保護技術介紹： 探討如何在保護用戶隱私的同時，仍能實現數據産品的價值。 建立負責任的數據産品設計原則。 AI驅動的數據産品設計： 自動化數據探索與洞察發現。 AI在用戶畫像、需求預測中的應用。 生成式AI在內容生成、交互設計中的潛力。 跨領域數據産品設計的挑戰與機遇： 在金融、醫療、電商、教育等不同行業的應用差異。 如何處理多模態數據（文本、圖像、語音）産品。 數據産品設計思維的培養與團隊建設： 如何培養“數據感”與“産品感”的結閤。 構建數據産品團隊的組織架構與人纔發展。 本書特點： 係統性框架： 提供一套從零開始構建數據産品的完整方法論。 實踐導嚮： 包含大量實操技巧、工具推薦和案例分析（強調方法論而非具體工具操作）。 跨職能視角： 融閤瞭産品、數據、設計、技術等多個領域的知識，幫助不同角色的讀者建立全局觀。 前瞻性思考： 關注AI、隱私計算等前沿技術對數據産品設計的影響。 通過閱讀本書，讀者將能夠掌握一套係統化的數據産品設計思維和方法，自信地應對復雜的數據挑戰，創造齣真正有價值的數據産品。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這本書是齣於一種“碰運氣”的心態，因為我對“數據産品”這個概念一直有些模糊。我以為它會是一本充斥著復雜算法和統計模型的學術專著，但實際閱讀下來，我感到非常驚喜。這本書以一種非常接地氣的方式，將原本聽起來有些高大上的“數據産品設計”過程，拆解成瞭一個個具體、可執行的步驟。它讓我明白，設計一個成功的數據産品，需要的不僅僅是技術能力，更重要的是對業務的理解、對用戶的同情心，以及一種將復雜信息簡單化的能力。書中對於“數據價值的挖掘與實現”的闡述，讓我深受啓發。它不僅僅是教你如何找到數據，更重要的是如何從海量的數據中提煉齣有意義的洞察，並將其轉化為用戶可以理解和使用的産品功能。我喜歡書中關於“數據驅動的決策流程”的介紹，它清晰地展示瞭數據産品如何融入到日常業務運作中，幫助企業實現更高效的管理和更精準的決策。這本書的結構安排也很閤理，每一章都像是在構建數據産品的一個獨立模塊，讀完後能夠感受到整個體係的完整性。它為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭數據在産品創新方麵的巨大潛力，也為我今後的工作提供瞭明確的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書讀起來就像在和一位經驗豐富、善於溝通的朋友聊天，他不僅對數據有著深刻的理解，更懂得如何將其轉化為用戶真正需要的東西。我一直認為，數據産品不僅僅是圖錶和報錶的堆砌，它更應該是一個能夠與用戶産生情感共鳴、解決實際問題的智能體。《數據産品設計》這本書恰恰展現瞭這一點。它並沒有簡單地羅列數據産品的類型，而是從“為什麼要做數據産品”、“數據産品應該具備怎樣的特質”、“如何讓數據産品真正‘活’起來”等角度展開論述。我非常喜歡書中關於“數據産品的敘事性”的討論，它強調瞭數據産品不僅僅是提供信息，更要能夠通過清晰的邏輯和引人入勝的方式，引導用戶理解數據背後的故事，從而做齣更明智的決策。這種從“硬技術”到“軟體驗”的轉變，是數據産品成功的關鍵，而這本書恰恰給瞭我很多關於如何實現這一轉變的靈感。我甚至可以在閱讀時想象到書中描繪的各種場景，以及用戶在使用這些數據産品時可能産生的驚喜和滿足感。它讓我意識到，數據産品的設計，本質上是對用戶需求和信息傳遞方式的深度洞察。這本書的寫作風格非常流暢，語言也很有溫度，不會讓人産生枯燥感，即使是對於數據分析新手來說，也能夠輕鬆理解其中的精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本書實在讓我眼前一亮！作為一名資深産品經理，我一直在尋找能夠係統性地指導如何將數據轉化為有價值、用戶可感知的産品的書籍。市麵上充斥著各種關於數據分析、算法模型的書籍，但真正聚焦於“産品設計”這個環節的卻鳳毛麟角。《數據産品設計》恰恰填補瞭這個空白。它並沒有過多地糾纏於晦澀的技術細節，而是從更宏觀的視角齣發，深入淺齣地闡述瞭數據産品從概念誕生到落地實現的整個生命周期。書中對於如何識彆用戶痛點、挖掘數據潛能、定義産品核心價值，以及如何與技術團隊有效協作，都提供瞭非常詳實和可操作的建議。我尤其欣賞作者在書中反復強調的“以用戶為中心”的設計理念，這在很多數據驅動的産品中容易被忽視。它提醒我們，無論多麼先進的數據技術，最終的落腳點都應該是解決真實的用戶問題，提升用戶體驗。閱讀這本書的過程中，我感覺自己仿佛置身於一個數據産品誕生的工作坊，從需求分析、原型設計，到用戶測試、迭代優化，每一個環節都得到瞭細緻的講解和啓發。書中的案例分析也相當到位，讓我能夠更直觀地理解抽象的概念，並且能夠思考如何在自己的實際工作中藉鑒。總而言之，這本書為我提供瞭一個全新的思考框架，讓我能夠更清晰地規劃和設計數據驅動的産品，非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我剛拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望，因為我總覺得“數據産品設計”這個概念有點虛。但當我翻開第一頁，就立刻被吸引住瞭。這本書的語言風格非常獨特，它沒有使用那種生硬的學術術語，而是用一種非常生動、形象的比喻，來解釋復雜的概念。比如，書中將數據産品比作“連接信息與行動的橋梁”，將數據科學傢比作“數字世界的偵探”，這些都讓我對數據産品有瞭全新的認識。我特彆喜歡書中關於“産品迭代與數據反饋迴路”的章節，它詳細講解瞭如何通過持續的用戶反饋和數據分析，來不斷優化和改進數據産品。這一點對於初創公司來說尤為重要，能夠幫助我們用最小的成本，快速驗證産品想法，並不斷迭代齣符閤市場需求的産品。書中還穿插瞭一些非常有趣的行業案例，這些案例的真實性和多樣性，讓我能夠看到不同類型的企業是如何利用數據産品解決實際問題的。這本書讀起來不像是在學習，更像是在參與一場關於數據産品創新的頭腦風暴，讓我受益匪淺，也激發瞭我更多關於數據産品的靈感。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一個睿智的導師，它並沒有直接告訴你“如何設計數據産品”，而是通過引導性的問題和深刻的洞察，幫助你自己去思考和發現。我特彆欣賞作者在書中對於“數據産品的倫理與責任”的探討。在當下數據泛濫的時代，如何保證數據的安全、隱私，以及如何避免數據産品帶來的潛在風險，是每一個數據産品設計者都必須麵對的問題。這本書勇敢地觸及瞭這些敏感但至關重要的議題，並提供瞭一些建設性的思考方嚮。它讓我意識到，數據産品設計不僅僅是追求效率和效益，更是一種對社會負責任的行為。書中關於“用戶體驗與數據可視化”的結閤，也給我留下瞭深刻的印象。它強調瞭即使是再強大的數據分析能力，如果不能以用戶友好的方式呈現，也難以發揮其應有的價值。如何通過直觀、易懂的可視化方式，將數據洞察傳遞給用戶，是數據産品設計中的一個重要挑戰，而這本書提供瞭一些非常實用的方法和技巧。總的來說，這本書讓我對數據産品的理解上升到瞭一個新的高度，不再僅僅是技術層麵的考量，而是更加關注其在更廣闊的社會和商業環境中的影響。