正文前碎碎念：其实看完感觉这个“数据产品经理”比起其他的产品，无非也就是一些理解、整理需求，优化展示，以及想到更多策略的工作。非得说与其他的产品经理不一样地方的话，可能是多一些对数据的敏感，多了解一些数据分析的皮毛吧。
//为了节约时间（lan），部分笔记直接cv书中原文。（Handoff真好用！）
为啥看这个书：
同上本书，工作中接触到了很多数据的概念，搜了一堆书慢慢看。这本看的最主要原因是：被提过“把这个xx数据一起整一下”的需求。在当时听到的时候其实还是略懵的，因为在我粗浅的认知中，只是一个取数据展示的过程，要我参与干什么「手动狗头」，看到这个新鲜的书名，顺手一看，看看能否释疑。
一句话概括：
人话版：数据产品经理干点啥：
针对数据产品的需求做相关产出。
读后：
按自己的理解，其实数据产品的本质还是产品，只是需要多一些数据方面的知识储备。本书很多数据方面的内容跟之前看的《数据中台》重合，说明还是需要一定的数据分析能力。
笔记：
一、初识
数据产品：企业内部；商业型（Google Analytics、GrowingIO、神策数据、BDP商业数据平台等）；C端免费
数据产品经理：会更细、更深入地挖掘用户对数据的潜在需求，分析对业务的贡献价值，服务于公司内的业务团队，甚至第三方公司，辅助他们更好地运营，但是没有脱离产品的本质，核心问题都是解决目前痛点问题和引导用户的未来需求。真正的数据产品是建立在大数据场景下通过数据挖掘并且体现数据价值后的产品化，最后再融合进业务产品流程中做辅助业务和驱动业务发展。除了通过数据发现问题之外，运营人员和老板更关心的是解决痛点问题，这才是大数据价值的体现，而不仅仅是整合数据、数据展现，更多的是发挥数据价值，真正指导产品运营和业务发展。
思维方式：归纳与演绎，数据思维，用户思维，产品思维、工程思维；5W2H，SMART，任务拆解法，Todo事项列表，优先级
二、基础
常用工具：Excel，SQL，R，原型
需求管理
需求池管理
需求文档
能力：成长，沟通，感知，推动
三、数据分析思维
与数据分析师区别：偏：用户，产品，逻辑，而分析师偏重分析思维
分析方法：常规分析，统计模型分析，自建模型分析
四、数据仓库
Hadoop
其他：Elasticsearch，Memcached，Redis
层级架构：略
应用：描述性，预测性，指导性
埋点：略
数据管理系统：数据流管理、任务管理、数据管理
五、大数据分析平台
选型：开源，商业，自建
阶段：可拓展的报表分析平台、自助式分析平台（自动配置多种图展现）、智能化分析平台（数据下钻、联动、标注、异常检测）、业务场景分析平台（面向人群定位）
移动端平台：略
六、用户行为分析平台
功能：事件分析、留存分析、转化分析、用户分群、用户行为细查、行为路径分析、其他
七、AB平台
流程：分析现状，建立假设，设定实验指标，设计实验方案，创建实验，分析效果，调整或应用
八、领域的应用
略
引用书籍：
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》
《深入浅出数据分析》
书籍信息：
《数据产品经理修炼手册：从零基础到大数据产品实践》 电子工业出版社2019-03出版 梁旭鹏
