數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理高效學習手冊：產(chǎn)品設計、技術常識與機器學習 作者： 張威 著 出版時間： 2020 內(nèi)容簡介 《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理高效學習手冊 產(chǎn)品設計、技術常識與機器學習》主要講解了產(chǎn)品設計思維框架和具體操作流程，幫助讀者快速了解產(chǎn)品設計的全過程；同時講解了產(chǎn)品研發(fā)的技術常識，包括前端研發(fā)、后端研發(fā)、數(shù)據(jù)庫設計等，幫助讀者成為“懂技術”的產(chǎn)品經(jīng)理；此外，還通俗易懂地講解了機器學習原理，幫助讀者成為一個掌握前沿知識的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。 本書適合對數(shù)據(jù)產(chǎn)品感興趣的讀者，有志于從事數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理職業(yè)的讀者，希望了解產(chǎn)品研發(fā)技術常識、需要提升自我能力的產(chǎn)品經(jīng)理，以及希望了解機器學習原理，想要轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理或人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的讀者。 目錄 第1章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的產(chǎn)品設計流程 1．1 產(chǎn)品設計環(huán)節(jié)有哪些 8 1．2 用戶需求如何發(fā)掘 8 1．2．1 用戶需求調(diào)研 8 1．2．2 用戶需求梳理 10 1．3 產(chǎn)品設計邏輯是什么 16 1．3．1 信息路徑設計 16 1．3．2 信息點功能設計 21 1．4 產(chǎn)品原型及需求文檔 22 1．4．1 產(chǎn)品原型 22 1．4．2 需求文檔 23 第2章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的數(shù)據(jù)庫知識 2．1 數(shù)據(jù)庫是什么 27 2．1．1 為什么應該了解數(shù)據(jù)庫 27 2．1．2 應知的數(shù)據(jù)庫基本常識 27 2．2 數(shù)據(jù)庫應該怎么設計 29 2．3 關系型數(shù)據(jù)庫是什么 31 2．3．1 數(shù)據(jù)庫表和字段 32 2．3．2 操作語言SQL 34 2．4 非關系型數(shù)據(jù)庫是什么 38 2．4．1 NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么 38 2．4．2 數(shù)據(jù)庫文件和鍵值對 38 2．5 數(shù)據(jù)倉庫又是什么 40 2．5．1 數(shù)據(jù)倉庫是什么 40 2．5．2 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫比較 41 第3章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的客戶端知識 3．1 Web內(nèi)容傳輸過程 44 3．2 網(wǎng)站建設流程 46 3．2．1 創(chuàng)建HTML網(wǎng)頁 46 3．2．2 發(fā)布到Web服務器 47 3．3 簡單介紹Web頁面 48 3．3．1 HTML 49 3．3．2 CSS 52 3．3．3 JavaScript 53 3．4 簡單介紹Android系統(tǒng) 55 3．4．1 界面布局 55 3．4．2 點九圖 57 3．5 簡單介紹iOS系統(tǒng) 58 第4章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的服務端知識 4．1 為什么需要了解服務端 60 4．2 客戶端和服務端的關系 60 4．2．1 數(shù)據(jù)交互過程 60 4．2．2 客戶端與服務端比較 61 4．3 數(shù)據(jù)接口類型 62 4．3．1 XML 62 4．3．2 JSON 63 4．3．3 兩種數(shù)據(jù)接口比較 64 第5章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的編程語言 5．1 編程語言的關系脈絡 66 5．1．1 什么是機器碼 66 5．1．2 什么是匯編語言 66 5．1．3 什么是高級語言 67 5．1．4 編程語言的區(qū)別和聯(lián)系 68 5．2 入門語言JavaScript 68 5．2．1 JavaScript 歷史趣事 69 5．2．2 JavaScript 如何運行 69 5．2．3 JavaScript 基礎知識 71 5．2．4 了解JavaScript的數(shù)組 75 5．2．5 了解JavaScript的函數(shù) 79 5．2．6 什么是面向?qū)ο缶幊?82 5．2．7 HTML是很關鍵的知識 84 5．2．8 使用DOM做什么 89 5．2．9 使用jQuery做什么 92 5．2．10 使用Node．js做什么 95 第6章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的數(shù)據(jù)分析 6．1 數(shù)據(jù)從哪里來 97 6．1．1 外部數(shù)據(jù)從何來 98 6．1．2 內(nèi)部數(shù)據(jù)從何來 100 6．2 數(shù)據(jù)指標體系如何搭建 103 6．2．1 關聯(lián)指標法 105 6．2．2 AARRR指標法 105 6．3 數(shù)據(jù)分析典型方法 107 6．3．1 數(shù)據(jù)分析的領域知識 107 6．3．2 常見的數(shù)據(jù)分析類型 108 第7章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的機器學習 7．1 通俗講解機器學習是什么 112 7．1．1 究竟什么是機器學習 112 7．1．2 機器學習分為幾類 114 7．2 跟著例子熟悉機器學習 116 7．2．1 一個回歸預測的例子 116 7．2．2 一個分類預測的例子 120 7．3 準備數(shù)據(jù)包括什么 127 7．3．1 數(shù)據(jù)采集 127 7．3．2 數(shù)據(jù)清洗 128 7．3．3 數(shù)據(jù)采樣 129 7．3．4 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 129 7．3．5 數(shù)據(jù)標準化 130 7．3．6 特征工程 131 7．4 如何選擇算法 133 7．4．1 單一算法模型 133 7．4．2 集成學習模型 133 7．4．3 算法選擇路徑 138 7．5 調(diào)參優(yōu)化怎么處理 139 7．5．1 關于調(diào)參的幾個常識 139 7．5．2 模型欠擬合與過擬合 140 7．5．3 常見算法調(diào)參的內(nèi)容 141 7．5．4 算法調(diào)參的實踐方法 141 7．6 如何進行性能評價 142 7．6．1 回歸預測性能度量 142 7．6．2 分類任務性能度量 143 7．7 通俗講解算法原理 144 7．7．1 線性回歸 144 7．7．2 邏輯回歸 149 7．7．3 決策樹 153 第8章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的數(shù)據(jù)可視化 8．1 數(shù)據(jù)可視化原則 164 8．2 數(shù)據(jù)可視化流程 165 8．3 信息路徑設計 166 8．3．1 信息接收規(guī)律 167 8．3．2 用戶使用場景 168 8．3．3 常見信息路徑 169 8．4 信息點可視化設計 170 8．4．1 信息點可視化流程 170 8．4．2 圖表適用場景 173 第9章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的后臺模塊 9．1 常見后臺產(chǎn)品模塊 182 9．2 權限管理模塊 183 9．2．1 權限設計內(nèi)容 184 9．2．2 權限設計核心邏輯 185 9．2．3 權限設計子模塊 187 9．3 訂單管理模塊 189 9．3．1 訂單系統(tǒng)內(nèi)容 189 9．3．2 訂單流程引擎 192 9．4 消息管理模塊 194 9．4．1 消息管理模塊分類 194 9．4．2 消息管理模塊設計 196 9．5 幫助中心模塊 197 9．5．1 幫助中心模塊組成 197 9．5．2 幫助中心模塊設計 197 第10章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的戰(zhàn)略知識 10．1 波特的戰(zhàn)略觀 200 10．1．1 運營效益不是戰(zhàn)略 200 10．1．2 生產(chǎn)率邊界的限制 200 10．1．3 戰(zhàn)略是獨特的配稱 201 10．1．4 配稱的數(shù)學原理 202 10．2 一種嶄新的戰(zhàn)略觀：戰(zhàn)略數(shù)學式 203 10．2．1 戰(zhàn)略數(shù)學式邏輯起點 203 10．2．2 戰(zhàn)略數(shù)學式的應用 205 第11章 產(chǎn)品經(jīng)理必知的運營效率知識 11．1 企業(yè)效率分析框架 209 11．2 單點效率法則 209 11．2．1 單點效率來源 209 11．2．2 員工能動性激發(fā) 210 11．2．3 員工能力培養(yǎng) 213 11．3 協(xié)作效率法則 215 11．3．1 分工與協(xié)作 216 11．3．2 組織協(xié)調(diào)四群人 218 11．3．3 組織協(xié)調(diào)的四種方式 220 11．3．4 組織協(xié)調(diào)的修理工： 流程優(yōu)化 225 11．4 環(huán)境法則 232 11．4．1 組織文化環(huán)境 232 11．4．2 如何變革組織文化 232