| | | | 產品邏輯之美:打造復雜的產品繫統 計算機與互聯網 潘一鳴 電子工 | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 651-944元 | | 【優惠價】 | 407-590元 | | 【出版社】 | 電子工業出版社 | | 【ISBN】 | 9787121365461 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| | 內容介紹 | |
出版社：電子工業出版社 ISBN：9787121365461 商品編碼：64637669830 開本：小16開 出版時間：2018-05-01 頁數：287 字數：309000 代碼：79
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | 產品邏輯之美:打造復雜的產品繫統 計算機與互聯網 書籍 | | 作者： | 潘一鳴 | | 代碼： | 79.0 | | 出版社： | 電子工業出版社 | | 出版日期： | 2018-05-01 | | ISBN： | 9787121365461 | | 印次： | | | 版次： | 1 | | 裝幀： | 平裝-膠訂 | | 開本： | 小16開 |
| 內容簡介 |
互聯網已經深刻地改變了這個時代。為了更好地滿足用戶的需求，互聯網產品背後的繫統邏輯也變得越來越復雜。為了跟上時代的腳步，每一個互聯網從業者都需要不斷升級自己的知識體繫。本書希望同時兼顧理論和實戰，使讀者既能深入理解理論知識，又能把理論知識用於實戰。所以在書中不僅包含了不同繫統的*小知識量，也包含了大量的實際案例。第1部分是新時代產品經理進階需要掌握的基礎知識，包括信息架構、數據分析和機器學習。第2部分是關於用戶的知識，包括用戶運營和用戶中心。第3部分是復雜產品繫統構建的知識，包括搜索繫統、繫統、信息流繫統和線下交易匹配繫統。第4部分是關於產品工作的思考，介紹了作者對產品經理職業發展和產品方法論的思考。隨著技術的發展，很多偏作類的互聯網崗位已經在慢慢被取代，而這個趨勢還在繼續。相信在不久的將來，對於復雜產品繫統的理解和應用的能力，將變成做出產品決策的一項基本能力。在這樣一個新舊時代交替之時，希望本書中關於復雜產品繫統的知識能夠幫到各位對此感興趣的讀者，尤其是產品經理、運營人員及項目經理。
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| 目錄 |
第1部分 基 礎
第1章 信息架構 2
1．1 信息架構到底是什麼 2
1．2 信息架構設計的基本問題 4
1．2．1 你的用戶是誰 4
1．2．2 你的內容是什麼樣的 5
1．2．3 你的產品應用場景是什麼 6
1．3 如何設計好信息架構 6
1．3．1 選擇合理的解決方案 7
1．3．2 符合一般用戶認知 8
1．3．3 可視化的方案 8
1．3．4 以人為中心的設計 9
1．3．5 繫統容錯設計 10
1．3．6 合理的信息反饋 11
1．3．7 繫統的可擴展性 12
1．3．8 關於設計準則的準則 15
1．4 分類繫統：建立內容的圖書館 15
1．4．1 分類繫統的挑戰 16
1．4．2 多級分類 17
1．4．3 分類的維度 18
1．5 導航繫統：永遠別讓用戶迷路 21
1．5．1 導航的繫統性 21
1．5．2 傳統導航分類 23
1．5．3 移動端的導航設計 24
1．6 標簽繫統：將數據格式化 27
1．6．1 標簽的來源 28
1．6．2 繫統標簽的設計原則 29
1．6．3 標簽繫統的作用 30
1．7 本章小結 31
案例分享 31
第2章 數據分析 36
2．1 數據驅動的實施步驟 36
2．2 從埋點到指標 40
2．2．1 數據埋點的采集 41
2．2．2 數據埋點的評估 44
2．2．3 選擇指標的準則 46
2．3 數據分析的核心方法 48
2．3．1 可信度分析 48
2．3．2 趨勢分析 49
2．3．3 數據細分 50
2．3．4 數據對比 51
2．3．5 轉化漏鬥 52
2．3．6 集群分析 54
2．3．7 數據預估 54
2．3．8 綜合分析 55
2．4 歸因：從數據到認知 55
2．4．1 相關性和因果性 56
2．4．2 歸因的類型 57
2．4．3 微觀歸因方法 58
2．5 數據分析報告 59
2．5．1 數據報告構成 59
2．5．2 數據報告說明 60
2．6 本章小結 62
第3章 機器學習 63
3．1 什麼是機器學習 64
3．1．1 機器學習與學習 64
3．1．2 機器學習繫統的構成 65
3．1．3 機器學習的優勢 69
3．1．4 機器學習的挑戰 71
3．2 特征工程：算法的基石 72
3．2．1 數據提取 72
3．2．2 數據預處理 73
3．2．3 特征選擇 77
3．2．4 特征降維 78
3．2．5 其他特征工程 79
3．3 常用機器學習算法 80
3．3．1 線性回歸 80
3．3．2 邏輯回歸 82
3．3．3 C4．5決策樹算法 83
3．3．4 K-means算法 85
3．3．5 樸素貝葉斯 86
3．3．6 人工神經網絡 88
3．3．7 模型融合 89
3．4 機器學習算法的應用 90
3．5 人與算法 94
3．5．1 算法可以成為產品的核心競爭力 94
3．5．2 算法需要被更多人理解 95
3．5．3 算法繫統需要和人更好地結合 96
3．6 本章小結 97
第2部分 用 戶
第4章 用戶運營 100
4．1 用戶價值衡量 100
4．1．1 衡量指標的選取 100
4．1．2 淨值 102
4．2 用戶篩選 104
4．2．1 人工規則 104
4．2．2 RFM模型 105
4．2．3 算法篩選 107
4．3 用戶留存 108
4．3．1 創造用戶價值 108
4．3．2 定期舉辦運營活動 110
4．3．3 自動化留存 111
4．4 用戶召回 112
4．4．1 常規召回 113
4．4．2 廣告召回 113
4．4．3 營銷召回 114
4．5 用戶變現 115
4．5．1 會員 116
4．5．2 廣告 117
4．5．3 電商 118
4．5．4 遊戲 120
4．6 本章小結 120
案例分享 121
第5章 用戶中心 124
5．1 需求的劃分 124
5．2 注冊登錄 126
5．2．1 手機號與驗證碼 126
5．2．2 注冊登錄策略 128
5．2． |
| 編輯 |
√ 產品經理類圖書顛覆式寫作，四大部分11個專題；不再是以往圖書繪模型找需求建原型之類的陳舊知識，提升意識，開拓視野。
√ 產品經理類圖書進階式寫作，由淺入深、由表及裡；展示出人工智能信息時代產品經理備的*小知識量，更新思維，精華盡現。
√產品經理類圖書更新式寫作，有內容有實；理念與實戰融會貫通，案例貼近時代，即開即用，即用即新。
√不僅僅適合產品經理閱讀，更適合所有互聯網從業人員解讀新時代產品參考。
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