數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理高效學習手冊：產(chǎn)品設(shè)計、技術(shù)常識與機器學習

第1章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的產(chǎn)品設(shè)計流程

1．1 產(chǎn)品設(shè)計環(huán)節(jié)有哪些 8
1．2 用戶需求如何發(fā)掘 8
1．2．1 用戶需求調(diào)研 8
1．2．2 用戶需求梳理 10
1．3 產(chǎn)品設(shè)計邏輯是什么 16
1．3．1 信息路徑設(shè)計 16
1．3．2 信息點功能設(shè)計 21
1．4 產(chǎn)品原型及需求文檔 22
1．4．1 產(chǎn)品原型 22
1．4．2 需求文檔 23

第2章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的數(shù)據(jù)庫知識

2．1 數(shù)據(jù)庫是什么 27
2．1．1 為什么應(yīng)該了解數(shù)據(jù)庫 27
2．1．2 應(yīng)知的數(shù)據(jù)庫基本常識 27
2．2 數(shù)據(jù)庫應(yīng)該怎么設(shè)計 29
2．3 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是什么 31
2．3．1 數(shù)據(jù)庫表和字段 32
2．3．2 操作語言SQL 34
2．4 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是什么 38
2．4．1 NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么 38
2．4．2 數(shù)據(jù)庫文件和鍵值對 38
2．5 數(shù)據(jù)倉庫又是什么 40
2．5．1 數(shù)據(jù)倉庫是什么 40
2．5．2 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫比較 41

第3章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的客戶端知識

3．1 Web內(nèi)容傳輸過程 44
3．2 網(wǎng)站建設(shè)流程 46
3．2．1 創(chuàng)建HTML網(wǎng)頁 46
3．2．2 發(fā)布到Web服務(wù)器 47
3．3 簡單介紹Web頁面 48
3．3．1 HTML 49
3．3．2 CSS 52
3．3．3 JavaScript 53
3．4 簡單介紹Android系統(tǒng) 55
3．4．1 界面布局 55
3．4．2 點九圖 57
3．5 簡單介紹iOS系統(tǒng) 58

第4章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的服務(wù)端知識

4．1 為什么需要了解服務(wù)端 60
4．2 客戶端和服務(wù)端的關(guān)系 60
4．2．1 數(shù)據(jù)交互過程 60
4．2．2 客戶端與服務(wù)端比較 61
4．3 數(shù)據(jù)接口類型 62
4．3．1 XML 62
4．3．2 JSON 63
4．3．3 兩種數(shù)據(jù)接口比較 64

第5章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的編程語言

5．1 編程語言的關(guān)系脈絡(luò) 66
5．1．1 什么是機器碼 66
5．1．2 什么是匯編語言 66
5．1．3 什么是高級語言 67
5．1．4 編程語言的區(qū)別和聯(lián)系 68
5．2 入門語言JavaScript 68
5．2．1 JavaScript 歷史趣事 69
5．2．2 JavaScript 如何運行 69
5．2．3 JavaScript 基礎(chǔ)知識 71
5．2．4 了解JavaScript的數(shù)組 75
5．2．5 了解JavaScript的函數(shù) 79
5．2．6 什么是面向?qū)ο缶幊?82
5．2．7 HTML是很關(guān)鍵的知識 84
5．2．8 使用DOM做什么 89
5．2．9 使用jQuery做什么 92
5．2．10 使用Node．js做什么 95

第6章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的數(shù)據(jù)分析

6．1 數(shù)據(jù)從哪里來 97
6．1．1 外部數(shù)據(jù)從何來 98
6．1．2 內(nèi)部數(shù)據(jù)從何來 100
6．2 數(shù)據(jù)指標體系如何搭建 103
6．2．1 關(guān)聯(lián)指標法 105
6．2．2 AARRR指標法 105
6．3 數(shù)據(jù)分析典型方法 107
6．3．1 數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域知識 107
6．3．2 常見的數(shù)據(jù)分析類型 108

第7章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的機器學習

7．1 通俗講解機器學習是什么 112
7．1．1 究竟什么是機器學習 112
7．1．2 機器學習分為幾類 114
7．2 跟著例子熟悉機器學習 116
7．2．1 一個回歸預(yù)測的例子 116
7．2．2 一個分類預(yù)測的例子 120
7．3 準備數(shù)據(jù)包括什么 127
7．3．1 數(shù)據(jù)采集 127
7．3．2 數(shù)據(jù)清洗 128
7．3．3 數(shù)據(jù)采樣 129
7．3．4 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 129
7．3．5 數(shù)據(jù)標準化 130
7．3．6 特征工程 131
7．4 如何選擇算法 133
7．4．1 單一算法模型 133
7．4．2 集成學習模型 133
7．4．3 算法選擇路徑 138
7．5 調(diào)參優(yōu)化怎么處理 139
7．5．1 關(guān)于調(diào)參的幾個常識 139
7．5．2 模型欠擬合與過擬合 140
7．5．3 常見算法調(diào)參的內(nèi)容 141
7．5．4 算法調(diào)參的實踐方法 141
7．6 如何進行性能評價 142
7．6．1 回歸預(yù)測性能度量 142
7．6．2 分類任務(wù)性能度量 143
7．7 通俗講解算法原理 144
7．7．1 線性回歸 144
7．7．2 邏輯回歸 149
7．7．3 決策樹 153

第8章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的數(shù)據(jù)可視化

8．1 數(shù)據(jù)可視化原則 164
8．2 數(shù)據(jù)可視化流程 165
8．3 信息路徑設(shè)計 166
8．3．1 信息接收規(guī)律 167
8．3．2 用戶使用場景 168
8．3．3 常見信息路徑 169
8．4 信息點可視化設(shè)計 170
8．4．1 信息點可視化流程 170
8．4．2 圖表適用場景 173

第9章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的后臺模塊

9．1 常見后臺產(chǎn)品模塊 182
9．2 權(quán)限管理模塊 183
9．2．1 權(quán)限設(shè)計內(nèi)容 184
9．2．2 權(quán)限設(shè)計核心邏輯 185
9．2．3 權(quán)限設(shè)計子模塊 187
9．3 訂單管理模塊 189
9．3．1 訂單系統(tǒng)內(nèi)容 189
9．3．2 訂單流程引擎 192
9．4 消息管理模塊 194
9．4．1 消息管理模塊分類 194
9．4．2 消息管理模塊設(shè)計 196
9．5 幫助中心模塊 197
9．5．1 幫助中心模塊組成 197
9．5．2 幫助中心模塊設(shè)計 197

第10章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的戰(zhàn)略知識

10．1 波特的戰(zhàn)略觀 200
10．1．1 運營效益不是戰(zhàn)略 200
10．1．2 生產(chǎn)率邊界的限制 200
10．1．3 戰(zhàn)略是獨特的配稱 201
10．1．4 配稱的數(shù)學原理 202
10．2 一種嶄新的戰(zhàn)略觀：戰(zhàn)略數(shù)學式 203
10．2．1 戰(zhàn)略數(shù)學式邏輯起點 203
10．2．2 戰(zhàn)略數(shù)學式的應(yīng)用 205

第11章
產(chǎn)品經(jīng)理必知的運營效率知識

11．1 企業(yè)效率分析框架 209
11．2 單點效率法則 209
11．2．1 單點效率來源 209
11．2．2 員工能動性激發(fā) 210
11．2．3 員工能力培養(yǎng) 213
11．3 協(xié)作效率法則 215
11．3．1 分工與協(xié)作 216
11．3．2 組織協(xié)調(diào)四群人 218
11．3．3 組織協(xié)調(diào)的四種方式 220
11．3．4 組織協(xié)調(diào)的修理工：
流程優(yōu)化 225
11．4 環(huán)境法則 232
11．4．1 組織文化環(huán)境 232
11．4．2 如何變革組織文化 232