第1章 初识数据产品经理
1.1 为什么要有数据产品经理
1.1.1 大数据行业现状
1.1.2 数据产品经理的前世今生
1.2 数据产品经理的日常工作
1.2.1 一切从业务出发
1.2.2 离不开的产品原型与需求文档
1.2.3 与研发工程师做朋友
1.2.4 多和用户聊聊
1.3 数据产品经理的思维方式
1.3.1 归纳与演绎思维
1.3.2 数据思维
1.3.3 用户思维
1.3.4 产品思维
1.3.5 工程思维
1.3.6 其他一些思维方式和方法论
第2章 数据产品经理基础知识
2.1 数据产品经理常用的工具
2.1.1 玩转Excel
2.1.2 数据产品经理怎能不会SQL
2.1.3 掌握一些R相关知识
2.1.4 产品原型工具
2.2 产品需求管理
2.2.1 需求来源与需求判断
2.2.2 产品需求池管理
2.2.3 从需求跟进到需求落地
2.3 软实力
2.3.1 快速成长的能力
2.3.2 沟通表达的能力
2.3.3 推动项目的能力
2.3.4 数据感知的能力
第3章 数据分析思维与实践
3.1 数据产品经理和数据分析师的区别
3.1.1 数据产品经理和数据分析师的岗位职责与岗位要求
3.1.2 数据产品经理和数据分析师需要具备的素质
3.2 数据产品经理常用的分析方法
3.2.1 常规分析
3.2.2 统计模型分析
3.2.3 自建模型分析
3.3 应用实例
3.3.1 商城积分与DAU的关联分析
3.3.2 基于时间序列预测订单量
第4章 数据仓库理论与应用
4.1 了解大数据基础Hadoop
4.1.1 Hadoop三驾马车
4.1.2 其他常用工具
4.2 大数据平台层级结构
4.2.1 ODS层
4.2.2 数据仓库
4.2.3 数据的应用
4.3 数据埋点
4.3.1 埋点方式
4.3.2 埋点事件
4.3.3 数据埋点实例
4.4 指标字典
4.4.1 指标字典的基本概念
4.4.2 指标定义的规范
4.5 数据管理系统
4.5.1 数据质量的重要性
4.5.2 数据管理系统的质量检测
4.5.3 数据管理系统的功能
第5章 大数据分析平台实践
5.1 大数据分析平台的前世今生
5.1.1 大数据分析平台构建的背景
5.1.2 企业实现大数据分析平台的方式
5.2 大数据分析平台应用实战
5.2.1 可拓展的报表分析平台
5.2.2 自助式分析平台
5.2.3 智能化分析平台
5.2.4 业务场景分析平台
5.3 移动端大数据分析平台
5.3.1 如何选择移动端
5.3.2 移动端大数据分析平台实战
5.4 大数据分析平台走进传统行业
第6章 用户行为分析平台实践
6.1 用户行为分析平台的前世今生
6.1.1 用户行为分析平台的背景
6.1.2 用户行为分析平台的应用场景
6.2 用户行为分析平台的功能
6.2.1 事件分析
6.2.2 留存分析
6.2.3 转化分析
6.2.4 用户分群
6.2.5 用户行为细查
6.2.6 用户行为路径分析
6.2.7 其他功能
6.3 用户行为分析平台的迭代方向
第7章 AB实验平台
7.1 AB实验平台的背景
7.1.1 为什么需要AB实验平台
7.1.2 AB实验平台的应用场景
7.2 AB实验平台的实战
7.2.1 创建实验的流程
7.2.2 相关概念
7.2.3 实验分流
7.2.4 实验数据统计
7.2.5 实验上线与报警
7.2.6 波动分析工具
7.3 AB实验设计方法
7.4 AB实验平台的应用实例
第8章 大数据产品在各个领域中的应用
8.1 大数据产品在电商领域中的应用
8.1.1 大数据精准营销
8.1.2 购物行为与销量预测
8.2 大数据产品在汽车领域中的应用
8.2.1 汽车细分领域的用户画像
8.2.2 为汽车品牌商寻找与品牌匹配的自媒体
8.3 大数据产品在游戏领域中的应用
8.3.1 大数据产品在游戏行业中的重要性
8.3.2 游戏行业在不同场景下的数据产品需求
8.3.3 游戏领域的数据产品介绍
8.4 大数据产品在内容领域中的应用
8.4.1 内容产品及行业简介
8.4.2 传统编辑对内容领域中数据的应用
8.4.3 大数据在自媒体领域中的应用
8.4.4 自媒体用户画像数据的应用
8.4.5 用户消费内容漏斗分析
8.4.6 视频类内容数据的应用
8.4.7 内容时代我们还能用数据做些什么
8.5 大数据产品在交通领域中的应用
8.5.1 地图可视化在交通领域中的应用
8.5.2 交通大数据助力城市规划