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内容简介:
数据产品就是把数据、数据分析、决策逻辑尽可能多地固化到一个软件系统中, 以更快的更新频率、更准确的分析结果、更智能的提醒方式为人们提供数据价值。
《数据产品设计》是一本关于数据产品经理入门级的学习指南,主要内容包括初识数据产品、寻求需求领域、数据指标设计、数据可视化设计、数据展现逻辑设计、产品管理、常用工具软件。其中第1章从数据产品的定义、分类、职业规划等方面入手,讲解什么是数据产品、数据流通价值链、数据产品经理的职业规划等内容。第2章至第5章介绍了数据产品设计的一般流程。第6章介绍了一般产品经理需要具备的产品管理相关知识。第7章介绍了数据产品经理需要掌握的一些软件工具。
《数据产品设计》定位为数据产品经理入门级的学习资料,适合初级学员阅读,对在职的数据产品经理可以作为补充性的学习资料。
书籍目录:
第1章 初识数据产品 1
1.1 为什么需要数据产品 2
1.1.1 无处不在的决策 2
1.1.2 数据价值的提供方式 3
1.2 数据产品流通价值链 5
1.2.1 数据生产阶段 5
1.2.2 数据整理阶段 6
1.2.3 数据研究阶段 9
1.2.4 数据展现阶段 11
1.2.5 数据价值体现阶段 13
1.3 数据产品的定义及分类 14
1.3.1 辅助决策型数据产品 15
1.3.2 智能决策型数据产品 16
1.4 数据产品经理 20
1.4.1 招聘岗位分析 21
1.4.2 工作技能要求 23
1.4.3 职业转型方向 24
1.5 数据产品设计流程 25
第2章 寻找需求领域 29
2.1 需求理论 30
2.1.1 马斯洛的需求层次理论 30
2.1.2 乔布斯的用户需求理论 32
2.2 数据产品的需求领域 34
2.2.1 决策需求 34
2.2.2 数据需求 36
2.3 获得用户需求的方法 37
2.3.1 深入观察用户行为 37
2.3.2 定性的用户访谈记录 37
2.3.3 定量的用户调查数据 38
2.4 需求分析注意事项 38
2.4.1 合适的样本量 38
2.4.2 识别需求假象 39
2.4.3 专注于问题本身 40
2.4.4 对用户进行分类 41
第3章 数据指标设计 43
3.1 什么是数据指标 44
3.1.1 居民消费价格指数 44
3.1.2 洗车指数 46
3.2 数据指标分类 51
3.2.1 时间特点 52
3.2.2 总体特征性质 52
3.2.3 数据依据 53
3.2.4 计量单位的特点 54
3.2.5 指标属性 54
3.3 数据指标设计原则 55
3.3.1 可信的数据源 55
3.3.2 计算逻辑透明、清晰 55
3.3.3 考虑适用场景范围 56
3.3.4 有易理解的指导意见 56
3.4 数据指标体系设计 57
3.4.1 查阅罗列 58
3.4.2 分类设计 59
3.4.3 明确实现 61
第4章 数据可视化设计 63
4.1 可视化是人类的天性 64
4.2 数据可视化设计要素 65
4.2.1 设计目的 65
4.2.2 数据展现形式 66
4.2.3 受众群体 66
4.2.4 传播场景 68
4.3 趋势型数据可视化 68
4.3.1 点线图 68
4.3.2 拟合曲线图 71
4.3.3 柱状图 74
4.3.4 阶梯图 75
4.4 对比型数据可视化 76
4.4.1 柱状图 76
4.4.2 面积图 77
4.4.3 气泡图 78
3.3 数据指标设计原则 55
3.3.1 可信的数据源 55
3.3.2 计算逻辑透明、清晰 55
3.3.3 考虑适用场景范围 56
3.3.4 有易理解的指导意见 56
3.4 数据指标体系设计 57
3.4.1 查阅罗列 58
3.4.2 分类设计 59
3.4.3 明确实现 61
4.4.4 单词云图 79
4.4.5 星状图 80
4.4.6 脸谱图 82
4.4.7 热力图 83
4.5 比例型数据可视化 86
4.5.1 饼图 86
4.5.2 环形图 87
4.5.3 百分比堆砌柱状图 87
4.5.4 百分比堆砌面积图 88
4.6 分布型数据可视化 88
4.6.1 直方图 90
4.6.2 茎叶图 92
4.6.3 箱线图 93
4.6.4 概率密度图 95
4.7 关系型数据可视化 98
4.7.1 维恩图 98
4.7.2 矩形树图 99
4.7.3 漏斗图 102
4.7.4 桑基图 104
4.7.5 节点关系图 106
4.8 地理型数据可视化 108
4.8.1 二维地图 108
4.8.2 三维地图 111
4.8.3 地图应用 112
第5章 数据展现逻辑设计 117
5.1 时间逻辑 118
5.2 空间逻辑 121
5.3 用户角色逻辑 123
5.4 指标属性逻辑 125
5.5 业务分析流程逻辑 127
5.6 用户自定义逻辑 131
第6章 产品管理 133
6.1 产品经理管理职责 134
6.2 产品战略管理 135
6.3 产品需求管理 136
6.4 产品市场管理 139
6.5 产品研发管理 142
6.6 产品生命周期管理 146
6.7 产品经理管理考核 149
第7章 常用工具软件 151
7.1 需求分析工具 152
7.1.1 思维导图工具 152
7.1.2 问卷调查工具 157
7.2 数据探索工具 159
7.2.1 数据库管理工具 160
7.2.2 数据分析类工具 163
7.3 数据可视化工具 167
7.3.1 商业智能工具 168
7.3.2 前端图表插件 169
7.4 产品设计工具 171
7.4.1 流程图设计工具 172
7.4.2 原型图设计工具 177
结语 179
参考文献 181
作者介绍:
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原文赏析:
所以,要想使数据后续能够产生理想的价值,则必须先对数据质量进行评价。可以从准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性这几个维度去评价数据质量。
数据整理阶段主要包含数据的清洗、融合、交换、压缩和构造等过程,本阶段主要处理的问题是数据质量问题和数据数量问题
数据产品设计流程
(1)需求分析。本步骤是一个数据产品设计的首要过程,主要包括商业需求分析、市场需求分析、产品需求分析和产品规划的过程。
(2)数据指标设计。本步骤是根据上一步骤需求分析的结果,制定出用户最感兴趣、易于理解,并且最能够体现问题本质的数据指标。
(3)数据可视化设计。本步骤根据上一步骤设计出来的数据指标,并根据最终数据类型和表现目的,选择最佳的数据可视化方案,将每一个数据指标美观并且直观地呈现给用户。
(4)数据展现逻辑设计。本步骤包含数据指标展现逻辑设计、界面设计等过程,主要是根据各种已经实现了可视化方案的数据指标图表进行界面逻辑展现设计,除了对数据指标进分类展现外,还需要从多个角度设计数据的展现逻辑,将每一个指标都有逻辑地呈现出来,使用户在看多个数据指标时清晰明了。
(5)产品管理。本步骤主要包括研发管理、产品上线、后续维护、产品迭代更新或结束等过程,主要是保证已经设计好的产品最终研发实现,以及对产品持续迭代更新的跟踪管理。
以上这5个流程和之前介绍的数据产品经理在前期、中期、后期这3个阶段的工作内容类似,因此可以将这5个流程也分为3个阶段,即前期的规划阶段、中期的设计阶段和后期的管理阶段。在不同的阶段,数据产品经理具体的工作产出内容也不同,接下来介绍数据产品经理需要撰写的文档。
用户能够在一个复杂的系统当中更快地获取所需的数据信息。一般可以从时间逻辑、空间逻辑、用户角色逻辑、指标属性逻辑、业务分析流程逻辑和用户自定义逻辑这6个角度来进行数据的逻辑展现
大部分的前端都是基于Html5、CSS、 Javascript等语言开发的,因此数据产品经理在设计图表之前,首先需要学一些简单的Html5、CSS、 Javascript的编程语法。目前的Web页面模式是Html+CSS+ Javascript,Html是网页的结构,CSS是网页的样式, Javascript是行为。可以用个形象的比喻来方便理解:Htm是盖房子,把房子框架结构搭好;CSS是房子的装修,把房间装修得漂亮一些; Javascript是房子里买的电器家具,具备不同的功能。数据产品经理学习了这些必备的前端知识,才能在数据产品设计中很好地应用起来。
其它内容:
书籍介绍
数据产品就是把数据、数据分析、决策逻辑尽可能多地固化到一个软件系统中, 以更快的更新频率、更准确的分析结果、更智能的提醒方式为人们提供数据价值。
《数据产品设计》是一本关于数据产品经理入门级的学习指南,主要内容包括初识数据产品、寻求需求领域、数据指标设计、数据可视化设计、数据展现逻辑设计、产品管理、常用工具软件。其中第1章从数据产品的定义、分类、职业规划等方面入手,讲解什么是数据产品、数据流通价值链、数据产品经理的职业规划等内容。第2章至第5章介绍了数据产品设计的一般流程。第6章介绍了一般产品经理需要具备的产品管理相关知识。第7章介绍了数据产品经理需要掌握的一些软件工具。
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书籍多样性:6分
书籍信息完全性:3分
网站更新速度:3分
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书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:3分
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:8分
主题深度:5分
文字风格:8分
语言运用:5分
文笔流畅:4分
思想传递:8分
知识深度:6分
知识广度:7分
实用性:4分
章节划分:8分
结构布局:6分
新颖与独特:8分
情感共鸣:8分
引人入胜:5分
现实相关:9分
沉浸感:4分
事实准确性:4分
文化贡献:3分