為了寫讀書筆記，重新把《數(shù)據(jù)邏輯之美》快速瀏覽了一遍，留下最深印象的是“底層邏輯”這個概念。
就是說，如果不懂底層邏輯、系統(tǒng)知識，產(chǎn)品經(jīng)理就只能在系統(tǒng)中做簡單的評估和改進，很難系統(tǒng)性地優(yōu)化方案。產(chǎn)品經(jīng)理不需要知道算法怎么實現(xiàn)，而是要知道算法的原理，才能更好地把產(chǎn)品需求轉(zhuǎn)為策略，并且和算法工程師成就更好的解決方案。
很多關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理是否需要懂技術(shù)，需要懂哪些技術(shù)的討論。
作者給出的答案是，從邏輯的角度來講，產(chǎn)品經(jīng)理應該不設(shè)置邊界地討論問題，只要是可能提升產(chǎn)品的知識，都應該去了解，如系統(tǒng)設(shè)計、信息架構(gòu)、搜索推薦、用戶體系、運營，甚至是客戶端通信機制或算法。只要是自己負責產(chǎn)品范圍相關(guān)的內(nèi)容，產(chǎn)品都應該在理解的基礎(chǔ)上，思考如何優(yōu)化產(chǎn)品的設(shè)計。產(chǎn)品經(jīng)理的邏輯就包括：基礎(chǔ)產(chǎn)品邏輯、數(shù)理邏輯、產(chǎn)品思維邏輯、業(yè)務(wù)邏輯、系統(tǒng)邏輯。
關(guān)于提高產(chǎn)品經(jīng)理的邏輯，主要是：
1、廣泛閱讀專業(yè)書，如心理學、歷史、法律、政治、經(jīng)濟、算法、數(shù)學、設(shè)計、新聞等，是專業(yè)書籍，而不是公眾號、聽講書。
2、多做有挑戰(zhàn)的業(yè)務(wù)：一是需要機遇，二是自己敢于走出舒適區(qū)，敢于接受不同的項目，并拼盡全力做出成果。并對每一次小成功和失敗進行總結(jié)。
3、不設(shè)邊界。產(chǎn)品經(jīng)理什么都要會，要學習，不給自己設(shè)邊界。
另外是，永遠對新鮮事物保持好奇，永遠對人和社會保持好奇。
以上是關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理個人的邏輯與進化，下方介紹產(chǎn)品的邏輯。
一、信息架構(gòu)
1、“信息是用來消除隨機不確定性的東西”，信息論創(chuàng)始人香農(nóng)Shannon
2、Web 1.0時代，信息組織形式：分類、導航、標簽、搜索
Web 2.0時代，新形式：關(guān)系鏈（微博 微信）、個性化推薦（今日頭條）——信息流
搜索系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、信息流系統(tǒng)、線下交易匹配系統(tǒng)
3、信息架構(gòu)需要以人為中心的用戶認知模型：采摘模型（搜索與瀏覽）、珍珠生長模型（個性化推薦的協(xié)同過濾、頁面文章中的可點擊標簽）、7+-2模型（突出重點信息）
4、系統(tǒng)容錯設(shè)計：番茄式（保持歧義）和蝙蝠式（直接糾錯）
5、系統(tǒng)的可擴展性：1.在架構(gòu)層考慮表現(xiàn)層可能發(fā)生的變化；2.劃分清楚哪些是基礎(chǔ)的信息架構(gòu)邏輯、業(yè)務(wù)層的信息架構(gòu)邏輯、表現(xiàn)層的邏輯；3.讓業(yè)務(wù)需求盡可能在業(yè)務(wù)信息架構(gòu)層解決，無須發(fā)布版本就能解決，同時對基礎(chǔ)的信息架構(gòu)邏輯不做調(diào)整。
6、最高的準則：所有的設(shè)計準則都可以違反。
7、分類系統(tǒng)：建立內(nèi)容的圖書館
（1）MECE原則：相互獨立，完全窮盡
（2）分類的維度：
? 精準分類法（字母順序、時間分類、行政劃分區(qū)域、數(shù)字劃分文章、用戶等級劃分用戶、銷售額劃分商品）
? 主題分類法（如書店的人文社科類經(jīng)濟管理類分類）
? 任務(wù)分類法（工具類產(chǎn)品、后臺管理產(chǎn)品）
? 受眾分類法（按角色進行分類，已經(jīng)很少用了，權(quán)限體系可以解決）
? 隱喻分類法（回收站、客服中心等）
8、導航系統(tǒng)：永遠別讓用戶迷路
? 導航的作用（我在哪兒、可以去哪兒、怎么到達目的地）
? 導航的系統(tǒng)性（所有頁面都需要考慮導航的需求，導航需要符合系統(tǒng)的場景感，導航需要保證靈活性）
? PC端導航/移動端導航（全局導航、局部導航、情景化導航、輔導導航-整個網(wǎng)站）
9、標簽系統(tǒng)：將數(shù)據(jù)格式化
? 標簽設(shè)計原則：消除歧義，相互聯(lián)系，適度開放
二、數(shù)據(jù)分析
1、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的基本流程：明確業(yè)務(wù)目標—確定衡量指標—數(shù)據(jù)監(jiān)控收集—業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析—確定產(chǎn)品方案—產(chǎn)品上線測試—選定最終方案
2、數(shù)據(jù)的埋點參數(shù)：點擊事件（對內(nèi)容的點擊）、曝光事件（對內(nèi)容的瀏覽）
3、用戶基本信息：用戶的平臺、版本、時間、設(shè)備ID、用戶ID、訪問IP地址、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、瀏覽器版本
4、業(yè)務(wù)信息：事件的來源、事件產(chǎn)生的產(chǎn)品頁面、事件發(fā)生的業(yè)務(wù)線、數(shù)據(jù)的類型等
5、數(shù)據(jù)分析方法：可信度分析、趨勢分析（環(huán)比：比上月，同比：比去年同期，定基比：比年初等）、數(shù)據(jù)細分（分時，分渠道，分用戶，分區(qū)域）、數(shù)據(jù)對比（基礎(chǔ)參考面，A/B測試）、轉(zhuǎn)化漏斗、集群分析（把相似數(shù)據(jù)進行歸并分析）、數(shù)據(jù)評估、綜合分析
6、歸因：從數(shù)據(jù)到認知
? 相關(guān)性和因果性
7、數(shù)據(jù)分析報告
? 項目背景、項目進度、名詞解釋、數(shù)據(jù)獲取方法、數(shù)據(jù)概覽、數(shù)據(jù)拆分、結(jié)論匯總、后續(xù)改進，致謝、附件（詳細數(shù)據(jù)）
三、機器學習
1、機器學習：通過計算機程序?qū)π畔⒑蛿?shù)據(jù)進行重新組織，使用算法優(yōu)化自身性能的系統(tǒng)。
2、機器學習系統(tǒng)的構(gòu)成：數(shù)據(jù)、算法模型、計算結(jié)果、模型評估、反饋數(shù)據(jù)。
3、數(shù)據(jù)和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。
4、特征工程類別：基礎(chǔ)特征、統(tǒng)計特征、復合特征、高級特征
四、用戶運營
1、用戶運營依賴產(chǎn)品、技術(shù)和運營，目標是提升用戶的生命周期，包含用戶的衡量、監(jiān)控、留存、召回、變現(xiàn)等
2、運營指標：用戶生命周期價值、重復購買率、線上行為指標（內(nèi)容：點擊率、閱讀深度、閱讀完成率；社區(qū)：關(guān)注率、粉絲數(shù)、好友數(shù)；電商：成交量、成交額、UV價值）、NPS凈推薦值
3、NPS：用戶會向其他人推薦某個企業(yè)或服務(wù)可能性的指數(shù)。
凈推薦值=推薦者%（9-10分者）-貶損者%（0-6分者）
NPS數(shù)據(jù)：NPS分數(shù)、分數(shù)下的用戶主觀意見、分數(shù)對應的用戶相關(guān)信息
4、用戶篩選：RFM模型（最近一次交易時間的間隔、最近一段時間內(nèi)交易的次數(shù)、最近一段時間內(nèi)交易的金額）
5、用戶留存：次日留存率、三日留存率、七日留存率、十五日留存率、三十日留存率；定期舉辦運營活動；自動化留存（網(wǎng)站定期發(fā)送內(nèi)容吸引用戶，如短信）
6、用戶召回：常規(guī)召回，如，您的好友把您標注為特別關(guān)注；廣告召回；營銷召回
7、用戶變現(xiàn)：會員（內(nèi)容產(chǎn)品、電商產(chǎn)品）、廣告（用戶的使用時長、廣告的滲透率、廣告的點擊率）、電商、游戲
五、用戶中心
1、注冊登錄：手機號與驗證碼；登錄前、登錄后；異常登錄；
2、會員體系：
會員的核心價值是什么（會員權(quán)益和尊貴感），用戶為什么要成為會員，平臺為什么要提供會員體系，平臺能獲取什么權(quán)益。
會員積分設(shè)計、會員等級設(shè)計、付費會員設(shè)計、會員權(quán)益設(shè)計
3、客服系統(tǒng)：數(shù)據(jù)層的工單和知識庫、后臺的客服操作系統(tǒng)、前端的客服功能
核心指標：接起率、不同客服的服務(wù)滿意度；每訂單進線CPO（平均每個訂單帶來的投訴量）
解決老問題更能帶來用戶滿意度的提升
六、搜索系統(tǒng)
1、用戶自主獲取信息。
2、文檔索引：詞庫——文檔
3、倒序索引：以關(guān)鍵詞為主體查找文檔。搜索——關(guān)鍵詞——文檔；輸入內(nèi)容拆解，同義詞、自動糾錯等，對內(nèi)容進行篩選，對結(jié)果進行排序（文本權(quán)重、業(yè)務(wù)權(quán)重、用戶行為權(quán)重）
4、搜索交互：熱門搜索、自動補全、歷史記錄、自動糾錯、高亮顯示、相關(guān)詞推薦、特殊詞定制、自動排序、篩選器、空白頁引導
5、評估指標：搜索轉(zhuǎn)化率、搜索跳出率、召回率和準確率、DCG
七、推薦系統(tǒng)
1、應用場景：電商、音樂、資訊、視頻、廣告
2、輸入用戶、內(nèi)容、用戶行為數(shù)據(jù)，輸出推薦結(jié)果
3、推薦方法：內(nèi)容協(xié)同過濾（購買了A商品還會購買商品B）、用戶協(xié)調(diào)過濾（和用戶類似的人還喜歡的內(nèi)容）、標簽推薦
4、隱語義模型：用戶-物品表>>用戶-特征表、物品-特征表>>填充用戶-物品表
八、信息流系統(tǒng)
1、信息流系統(tǒng)：數(shù)據(jù)不會保持靜止，萬物如今都要流動成為數(shù)據(jù)流。
2、信息加工策略：時間軸、重力算法、二級傳播、親密度算法、個性化算法
3、信息更新機制：固定排序、整體更新排序、上下更新排序
九、線下交易匹配系統(tǒng)
1、外賣、打車、O2O服務(wù)、共享單車、分時租賃、快遞配送等
2、服務(wù)排他性：內(nèi)容沒有邊際成本，服務(wù)有邊際成本；人和內(nèi)容是一對多關(guān)系，人和服務(wù)是一對一關(guān)系
3、服務(wù)對象與提供服務(wù)者時空不匹配，即服務(wù)能力在時空上是分散的，如春運高鐵
4、系統(tǒng)公平性：排隊、競拍、以系統(tǒng)效率最高為目標；
5、模型：用戶到達服務(wù)點、服務(wù)送到用戶。服務(wù)永遠會有一定的服務(wù)范圍，不可能超過時空范圍進行調(diào)配。合理安排與調(diào)度尤為重要。
產(chǎn)品邏輯之美：你必須努力理順你的思維，才能使其簡單明了。
產(chǎn)品經(jīng)理的邏輯：
1、基礎(chǔ)產(chǎn)品邏輯：前端交互邏輯、信息展示邏輯、產(chǎn)品商業(yè)邏輯等
2、數(shù)理邏輯：對基礎(chǔ)統(tǒng)計學有了解
3、產(chǎn)品思維邏輯：知道什么是事實，什么是假設(shè)，什么是結(jié)論；事實是否充分，假設(shè)的依據(jù)是否可靠，結(jié)論的邏輯鏈是否通暢；少用“我覺得”
4、業(yè)務(wù)邏輯：產(chǎn)品所在行業(yè)的知識。能否快速了解業(yè)務(wù)邏輯，是判斷產(chǎn)品經(jīng)理優(yōu)秀程度的關(guān)鍵。
5、系統(tǒng)邏輯：業(yè)務(wù)邏輯是了解相關(guān)業(yè)務(wù)方的思路，系統(tǒng)邏輯是對系統(tǒng)有深刻的理解。系統(tǒng)可以是一個公司、一個供應鏈、一個產(chǎn)業(yè)、一個后臺系統(tǒng)等。
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【一個小目標】32/365，記錄產(chǎn)品經(jīng)理之路的思考，做一個講故事的人，講一個好故事。
