商品参数：
书名：数据产品经理：解决方案与案例分析
书码：9787111711056
定价：99
出版社：机械工业出版社
内容简介：
这是一本能帮助读者快速获取数据产品实战能力数据项目实战能力的著作。全书内容以案例方式组织，围绕数据建设、数据营销、数据驱动3大主题，用14个综合案例进行完整再现和深度复盘，为近10个行业的数据产品提供了可直接参考的解决方案，这些方案同时也适用于其他行业。每个案例从项目背景、方案设计、实现过程、总结与思考等维度展开阐述，层次清晰，可参考性强。全书共14章，分为三部分：数据建设、数据营销和数据驱动。第1部分 数据建设（第1~2章）数据建设是数据运转的基础，是数据发挥价值的关键。良好的数据建设能够降低数据应用的开发成本，提升数据使用者的效率。本部分包含两章，分别介绍了自动化数据分析平台的搭建和数据埋点的工作流程等。第二部分 数据营销（第3~9章）营销是每个公司的业务核心，良好的数据营销平台为营销提供非常大的助力。本部分主要介绍如何利用数据中台、大数据平台助力营销，如何利用社会化聆听辅助商业决策，重点分析金融、零售、快消、汽车、游戏等多个行业的项目，具有较高的参考价值。此外，还介绍了商品分析方法和初创公司数据运营实践。第三部分 数据驱动（第10~14章）数据产品经理可以进驻公司的每个部门，驱动该部门的业务发展，成为公司运转的核心和动力。本部分介绍的案例包括语音数据处理与商业应用、网约车安全性的数据化解决方案、智慧安防中的智能视频产品、AI技术在视频平台上的应用、数据产品经理在推荐中的价值，这些案例都属于数据产品的一个分支——策略产品的范畴，有的案例主要以AI技术实现。
目录：
作者简介
前言
部分 数据建设
第1章 自动化数据分析平台的搭建002
1.1 问题和现状002
1.1.1 项目管理003
1.1.2 重复劳动003
1.1.3 工作流程004
1.1.4 数据交付005
1.1.5 小结006
1.2 需求分析006
1.2.1 流程梳理006
1.2.2 数据需求方007
1.2.3 数据分析师008
1.2.4 产品经理008
1.2.5 开发人员008
1.2.6 小结008
1.3 平台搭建009
1.3.1 功能架构009
1.3.2 数据需求单009
1.3.3 数据分析单011
1.3.4 数据分析过程014
1.3.5 数据源017
1.3.6 数据仓库对接018
1.3.7 底表管理019
1.3.8 数据探索019
1.3.9 自动任务调度021
1.3.10 数据交付024
1.3.11 账号体系024
1.3.12 小结025
1.4 项目问答025
1.4.1 需求方是谁025
1.4.2 哪些方面花的精力多02
1.4.3 本项目的产品经理需要掌握哪些技能026
1.4.4 如何平衡成本与收益026
第2章 数据埋点的应用场景、工作流程与案例分析028
2.1 数据埋点的应用场景028
2.1.1 数据埋点的作用029
2.1.2 后端数据埋点的分类029
2.2 数据埋点的工作流程030
2.2.1 数据埋点的流程图030
2.2.2 数据埋点的日常流程033
2.2.3 数据埋点工作中的常见问题及应对措施034
2.3 埋点需求实战案例036
2.3.1 业务线坑位埋点位置03
2.3.2 业务线坑位截图03
2.3.3 页面坑位埋点036
2.3.4 上线时间037
2.3.5 需求计划时间里程碑038
2.3.6 埋点测试报告038
2.3.7 上线公告?038
2.3.8 上线验收说明039
2.3.9 验收结果报告039
2.4 埋点规范样例与测试样例03
2.4.1 App端曝光埋点、点击埋点样例说明040
2.4.2 本次埋点的曝光、点击测试040
2.5 埋点“七字诀”048
第二部分 数据营销
第3章 数据中台和业务中台如何赋能自动化营销052
第4章 零售行业大数据平台的构建和商业应用068
第5章 舆情大数据助力精准化营销099
第6章 利用社会化聆听辅助商业决策135
第7章 商品分析方法174
7.1 商品分析总览174
7.2 商品分析目标175
7.3 商品分析核心环节175
7.3.1 销176
7.3.2 存178
7.3.3 进181
7.4 商品分析的相关部门183
第8章 游戏商业化的关键问题和解决方案185
8.1 体验与商业化能力可否兼得186
8.1.1 什么是好游戏186
8.1.2 手游商业模式186
8.1.3 通过数据平台找到平衡点187
8.2 游戏商业化过程中常见的关键问题188
8.2.1 礼包推荐的核心问题188
8.2.2 内购盈利模式下
