正文前碎碎念：其實看完感覺這個“數據產品經理”比起其他的產品，無非也就是一些理解、整理需求，優化展示，以及想到更多策略的工作。非得說與其他的產品經理不一樣地方的話，可能是多一些對數據的敏感，多了解一些數據分析的皮毛吧。
//為了節約時間（lan），部分筆記直接cv書中原文。（Handoff真好用！）
為啥看這個書：
同上本書，工作中接觸到了很多數據的概念，搜了一堆書慢慢看。這本看的最主要原因是：被提過“把這個xx數據一起整一下”的需求。在當時聽到的時候其實還是略懵的，因為在我粗淺的認知中，只是一個取數據展示的過程，要我參與干什么「手動狗頭」，看到這個新鮮的書名，順手一看，看看能否釋疑。
一句話概括：
人話版：數據產品經理干點啥：
針對數據產品的需求做相關產出。
讀后：
按自己的理解，其實數據產品的本質還是產品，只是需要多一些數據方面的知識儲備。本書很多數據方面的內容跟之前看的《數據中臺》重合，說明還是需要一定的數據分析能力。
筆記：
一、初識
數據產品：企業內部；商業型（Google Analytics、GrowingIO、神策數據、BDP商業數據平臺等）；C端免費
數據產品經理：會更細、更深入地挖掘用戶對數據的潛在需求，分析對業務的貢獻價值，服務于公司內的業務團隊，甚至第三方公司，輔助他們更好地運營，但是沒有脫離產品的本質，核心問題都是解決目前痛點問題和引導用戶的未來需求。真正的數據產品是建立在大數據場景下通過數據挖掘并且體現數據價值后的產品化，最后再融合進業務產品流程中做輔助業務和驅動業務發展。除了通過數據發現問題之外，運營人員和老板更關心的是解決痛點問題，這才是大數據價值的體現，而不僅僅是整合數據、數據展現，更多的是發揮數據價值，真正指導產品運營和業務發展。
思維方式：歸納與演繹，數據思維，用戶思維，產品思維、工程思維；5W2H，SMART，任務拆解法，Todo事項列表，優先級
二、基礎
常用工具：Excel，SQL，R，原型
需求管理
需求池管理
需求文檔
能力：成長，溝通，感知，推動
三、數據分析思維
與數據分析師區別：偏：用戶，產品，邏輯，而分析師偏重分析思維
分析方法：常規分析，統計模型分析，自建模型分析
四、數據倉庫
Hadoop
其他：Elasticsearch，Memcached，Redis
層級架構：略
應用：描述性，預測性，指導性
埋點：略
數據管理系統：數據流管理、任務管理、數據管理
五、大數據分析平臺
選型：開源，商業，自建
階段：可拓展的報表分析平臺、自助式分析平臺（自動配置多種圖展現）、智能化分析平臺（數據下鉆、聯動、標注、異常檢測）、業務場景分析平臺（面向人群定位）
移動端平臺：略
六、用戶行為分析平臺
功能：事件分析、留存分析、轉化分析、用戶分群、用戶行為細查、行為路徑分析、其他
七、AB平臺
流程：分析現狀，建立假設，設定實驗指標，設計實驗方案，創建實驗，分析效果，調整或應用
八、領域的應用
略
引用書籍：
《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》
《深入淺出數據分析》
書籍信息：
《數據產品經理修煉手冊：從零基礎到大數據產品實踐》 電子工業出版社2019-03出版 梁旭鵬
