产品增长力：数据驱动的产品设计、运营和优化

　　本书由京东资深数据产品经理撰写，重新定义了数据与产品、业务的关系，从数据分析方法、数据价值挖掘、数据结果倒逼业务优化3个层次，以及设计、运营和优化3个维度，为产品增长提供了科学的依据和方法论，得到了PMCaff创始人阿德、GrowingIO创始人&CEO张溪梦、增长官研究院创始人范冰、腾讯高级产品经理刘涵宇等专家的高度评价。全书内容以理论为主线，以实操为目标，萃取技术实操与管理思维中的精华，形成相对完整的逻辑体系。第1~3章是基础，讲解了数据分析及其可视化的方法，包括数据的通用“规则”、常见的数据分析模型，以及常用的数据统计图表。第4~5章是核心，讲解了数据驱动的理念，以及数据驱动产品设计和运营的具体方法。第6~9章是深化，进一步讲解了数据驱动的理念和方法在产品整个生命周期中各个重要环节上的应用。第10章是拓展，基于数据分析系统化、智能化的大背景，在数据分析系统与分析团队的影响力等方面提出了一些建议。

　　李阳（笔名：“御豪”）资深数据产品经理，2015年获得PMI Agile CertifiedPractitioner认证，2016年获PMCaff产品经理社区“年度受欢迎作者”。现任京东金融数据产品经理，目前专注于业务系统逻辑和数据分析领域。 对经济和金融领域有较深入研究，历经宏观经济数据的存储与维护、“TB级”量化投资数据分析及策略平台搭建、个人用户投资及理财数据分析、BI数据分析平台搭建等项目。对宏观经济、P2P、量化投资及个人用户投资领域的数据处理、分析过程，有系统、深入的理解。

目　录
前　言
第1章　数据的“规则”
1.1　数据的应用是一个“拼图游戏” 001
1.2　对比与比率 006
1.3　本章小结 011
第2章　常见分析方法和指标详解
2.1　访问量与点击量 013
2.2　转化率与漏斗模型 017
2.3　用户画像与用户分群 020
2.4　产品推荐与精准营销 025
2.5　广告投放与商业变现 029
2.6　本章小结 033
第3章　常见的统计图
3.1　基本统计图 035
3.1.1　条形图 037
3.1.2　饼图 039
3.1.3　折线图 040
3.2　其他重要统计图 041
3.2.1　散点图 042
3.2.2　堆积图 043
3.2.3　复杂的饼图 046
3.3　本章小结 047
?第4章　搭建数据驱动
4.1　数据分析≠数据驱动 048
4.2　数据应用的阶段 055
4.2.1　数据展示：展示自动化 057
4.2.2　数据分析：分析自动化 066
4.2.3　数据驱动：驱动自动化 073
4.2.4　大数据在哪？ 079
4.3　建立数据驱动的基本任务 080
4.4　本章小结 083
?第5章　数据驱动的产品设计和运营
5.1　数据驱动的产品思维 084
5.1.1　业务和产品认知 085
5.1.2　建立产品的“数据原型” 090
5.1.3　良好的技术架构和实现 097
5.2　数据驱动与产品工作 101
5.2.1　数据与产品需求 104
5.2.2　数据与产品业务 109
5.2.3　数据与产品功能交互 114
5.2.4　数据与产品运营 120
5.3　从执行者到管理者 125
5.4　本章小结 126
?第6章　数据之上的需求
6.1　优化的需求分析法 127
6.2　获得数据支持 132
6.2.1　设置内部埋点 132
6.2.2　获取外部数据 136
6.3　用数据定位需求 140
6.4　本章小结 146
?第7章　数据之上的业务
7.1　用数据保证业务 148
7.2　客观条件的量化 149
7.3　用数据监控业务 153
7.3.1　制订业务目标 154
7.3.2　达到目标的过程 156
7.4　本章小结 159
?第8章　数据之上的功能和交互
8.1　用数据思考功能 162
8.2　用数据实现功能 167
8.3　本章小结 171
?第9章　数据之上的运营和优化
9.1　运营要解决的问题 174
9.2　梳理运营流程 175
9.3　本章小结 178
?第10章　数据平台的定位和布局
10.1　数据平台产品的定位与发展 179
10.2　几种布局策略 184
10.2.1　数据源布局 185
10.2.2　传输接入布局 189
10.2.3　存储和计算能力布局 192
10.2.4　可视化布局 196
10.3　团队中的数据应用发展 201
10.4　本章小结 205
?后　记　未来一瞥：有灵魂的数据