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为什么要写本书
四五年前我开始在知乎上写数据产品相关的专栏，与众多读者进行了深入的交流，经常有读者问我有没有书可以让他们系统学习数据产品经理知识。问的人很多，我发现这是一个普遍性的问题：数据越来越重要，而数据产品的知识零散而碎片化，初入行者很难全面了解数据产品经理的知识。于是我组织了一些有经验的数据产品经理一起写一本书，来系统讲解成为数据产品经理需要的知识体系。
在写作过程中我们发现，这一主题所涉及的内容非常丰富，一本书根本放不下。于是我们就做成了一个数据产品经理系列，包括两本书：《数据产品经理：实战进阶》（简称《实战》）和《数据产品经理：解决方案与案例分析》（简称《案例》）。《实战》侧重于知识结构，写的是数据产品经理需要的知识内容，适合想了解数据产品怎么做的读者。《案例》即本书，侧重于实际项目，介绍了不同的项目，适合想了解数据项目能发挥什么作用并从中获得启发的读者。
本书特色
由来自多个行业的数据产品经理共同撰写，展现不同行业的全貌。
包含大量知识图谱、AI等相对前沿并且在实际运营中取得良好效果的项目，让读者了解到先进的数据理念同样能够在企业中落地。
包含数据分析、营销等业务性强，能够直接为公司带来收益的项目。
本书中案例涉及各种类型的公司，既有互联网头部企业，又有垂直领域领头羊、初创公司、传统企业等，旨在让读者看到多个角度、多种公司的数据产品案例。
读者对象
本书适合以下人群阅读。
数据产品经理：了解实际工作中可以实现哪些数据项目。
企业领导者：了解数据在企业的营销、运营等方面能产生什么价值。
想要转行成为数据产品经理的新手：完善自己的数据知识体系和职业成长规划。
如何阅读本书
业内的数据产品经理根据公司的不同和部门的不同，基本上分三类：数据应用类、数据建设类、策略类。在本书中，这三类数据产品经理的工作内容都有涉及。
在《实战》一书出版之后，部分数据产品经理认为很多工作不是数据产品经理的工作内容，特别容易对数据建设类内容产生疑问，认为应该由技术部门负责。而实际上，数据产品经理的工作内容很可能包括数据应用、数据建设和数据策略，这主要是根据公司的数据情况和个人情况而定的。
作为数据产品经理，我们要主动学习，开阔眼界，才能让数据价值最大化。目前，行业中大部分人对数据产品经理的职能和界限并不是非常明确，正因如此，我们的工作是没有上限的，我们可以做什么，完全靠自己争取。
如《实战》所说，你先留意了这些内容，才会对公司的数据现状进行思考和认知积累，才能知道公司的数据有哪些机会，这也是我们要分享各种类型的数据产品项目的原因。希望读者不要自我设限。
本书主要内容
本书共14章，分为数据建设、数据营销和数据驱动三部分。
第一部分 数据建设
数据建设是数据运转的基础，是数据发挥价值的关键。好的数据设施可以为公司提供准确的数据，并将数据使用和数据分析的步骤自动化，从而让公司能够批量、方便快捷地使用数据。本部分包含两章：
第1章 自动化数据分析平台的搭建
第2章 数据埋点的应用场景、工作流程与案例分析
第二部分 数据营销
营销是每个公司的业务核心，除了大量的资金投入外，还会有大量的人员投入。良好的数据营销平台可以助力营销工作。而营销人员的首要功课是研究用户需求，管理好产品，进而制定营销战略，加强获客能力。关于营销，本部分提供了以下案例：
第3章 数据中台和业务中台如何赋能自动化营销
第4章 零售行业大数据平台的构建和商业应用
第5章 舆情大数据助力精准化营销
第6章 利用社会化聆听辅助商业决策
第7章 商品分析方法
第8章 游戏商业化的关键问题和解决方案
第9章 在B端初创公司做数据运营
第三部分 数据驱动
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。本部分提供了多个行业的案例，所有这些案例都属于数据产品的一个分支——策略产品的范畴，其中一些案例的实现以人工智能为主。本部分包含以下内容：
第10章 海量语音数据的文本转写、分析、挖掘与商业应用
第11章 提升网约车安全性的数据化解决方案
第12章 视频数据分析实战：智慧安防中的智能视频产品
第13章 AI产品经理的工作日常与AI技术在视频平台上的应用
第14章 数据产品经理在推荐中的价值
勘误和支持
由于笔者水平有限以及技术的不断更新和迭代，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。如果你有关于本书的任何意见或建议，欢迎发送邮件至yfc@hzbook.com。
致谢
感谢机械工业出版社华章分社的编辑杨福川在这一年多的时间里始终支持我们的写作，并对书的内容结构和写作提出了宝贵意见。
有多名志愿者参与了本书的试读并提出了宝贵意见，对本书质量的提升有很大帮助，他们是黄宇、李文滨、胡兆军、陈斌和萧饭饭。
感谢数据产品群千余名成员的活跃讨论和分享。
谨以此书献给数据产品经理路上的前行者！
杨楠楠
2022年9月