产品经理 - 第1页

本书内容全面，结构完整。首先，讲解了数据指标体系搭建和数据埋点案例；然后按照细节讲解数据分析流程、数据采集方法、数据挖掘整体方法；紧接着通过实操案例讲解了的数据产品工具，如 EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB 测试等工具，驱动数据增长的实战模型，如 ARIMA、AHP、LTV、AARRR 等，以及数据仓库和大数据平台的搭建方法；最后讲解了数据中台和数据安全、数据智能应用场景、

《迈向 AGI 时代：AI 产品经理方法论》讨论生成式 AI 快速发展之后，产品经理的工作方式发生了哪些变化。传统产品更多围绕确定性功能和业务流程设计，而 AI 产品具有概率性、模型能力边界和持续迭代等特点，需要产品经理重新理解需求、技术与用户体验之间的关系。全书首先建立 AI 产品经理的能力框架，并介绍人工智能、机器学习、大语言模型、提示词工程和智能体等关键技术。重点并不是要求产品经理成为算法工

《产品经理的 20 堂必修课》以作者八年的产品经理工作实践为基础，通过系统的理论结合丰富的实例的方法，全面地总结了作为一名互联网产品经理所应掌握的知识。 《产品经理的 20 堂必修课》分为三大部分。 讲产品：深入剖析互联网产品成功的要素，分别从需求导向、简单原则、产品运营、战略布局等维度，分析如何让产品在残酷的互联网竞争中脱颖而出。 讲方法：着重分析优秀的产品团队运作的工作方法和程序，详细介绍产品

《当产品经理遇到人工智能》面向希望进入 AI 领域的产品人员，首先从人工智能发展历史、产业图谱和职业分工讲起，帮助读者理解 AI 产品经理与传统互联网产品经理在工作内容上的差异。技术基础部分并不要求读者推导复杂算法，而是介绍模型建立过程、常见机器学习算法、模型评价指标和智能硬件基础，使产品经理能够理解研发人员讨论的准确率、召回率、训练数据和模型效果等关键概念。全书进一步分析语音识别、自然语言处理、

《数据产品经理：解决方案与案例分析》不是从岗位定义和理论框架入手，而是直接通过 14 个综合项目展示数据产品怎样从业务问题走向方案设计、实施和复盘，强调真实项目中的决策过程。第一部分聚焦数据建设，包括自动化数据分析平台以及数据埋点的应用场景、工作流程、规范和测试。它们解决的是数据产品最基础的问题：怎样持续获得可靠数据，并让数据需求能够高效交付。第二部分进入数据营销，覆盖数据中台与自动化营销、零售大

本书共分为三篇。第一篇是基础篇，讲解技术商业的基本规律、AI 技术的实质和边界、AI 的商业格局和应用现状。第二篇是合格 AI 产品经理篇、包含合格 AI 产品经理的能力体系、AI 技术 - 场景适配和 AI 产品规划、AI 产品经理的职业发展等内容。第三篇是高级 AI 产品经理篇，包含高级 AI 产品经理的能力体系、AI 技术 - 场景的洞察、AI 商业模式设计等内容。

《AI 赋能：AI 重新定义产品经理》面向希望进入人工智能产品领域的产品经理和运营人员。开篇先梳理 AI 发展历史、主要技术路线以及数据、算法、算力之间的关系，帮助非技术背景读者建立基本认知。全书进一步比较传统产品经理与 AI 产品经理的职责差异，并讨论如何从需求发现、数据准备、算法能力和用户价值多个维度定义 AI 产品。对于技术背景和非技术背景人员，也分别给出转型学习路径。产品方法部分涉及 AI

本书是 0 岁产品经理入门书，从产品经理通识，用户与需求，设计与分析，产品经理的招聘与求职，互联网通识与软实力等，七个章节，全面讲述一个优秀的产品经理从 0 到 1，从入门到精通的必备基础知识。既有知识与方法，也有流程与实战，更有感悟与思考，适合想入行做产品经理的新人们。

用户界面设计能够充分体现交互系统中人与计算机有效交互的策略。本书集计算机科学、心理学、社会学、人因工程学于一体，用生动的事例、实用的设计指南，详细阐述了用户界面设计的基本概念及理论、开发过程、各种交互风格和诸多具体设计问题。本书内容引导读者关注普遍可用性问题、建立以用户为中心的设计理念，要求用户界面的设计不仅要适应桌面计算机，还要适应基于 Web 的服务和日益多样化的移动设备，以实现普适计算的目标

本书内容分为三部分，共 12 讲，每两讲构成一组。 首先对产品经理当前的认知进行分析，目的是"打破”，然后阐述一个新的认知，目的是"建立”。12 讲对应 12 个认知，包括 6 个需要打破的表层认知，以及 6 个帮助你建立的新认知。而且，每个新认知都包含一套对应的产品方法，产品经理不仅可以从另一个角度看待现在的工作任务，也可以学习并掌握新的工作方法。