數據産品設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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艾達 著

圖書標籤:

• 數據産品
• 産品設計
• 數據分析
• 用戶體驗
• 數據科學
• 數字化轉型
• 商業智能
• 數據可視化
• 敏捷開發
• 産品經理

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121323751

版次：1

商品編碼：12243079

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：196

字數：242000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

數據産品設計快速入門指南

詳細介紹數據産品設計流程

內容簡介

數據産品就是把數據、數據分析、決策邏輯盡可能多地固化到一個軟件係統中， 以更快的更新頻率、更準確的分析結果、更智能的提醒方式為人們提供數據價值。
《數據産品設計》是一本關於數據産品經理入門級的學習指南，主要內容包括初識數據産品、尋求需求領域、數據指標設計、數據可視化設計、數據展現邏輯設計、産品管理、常用工具軟件。其中第1章從數據産品的定義分類、職業規劃等方麵入手，講解什麼是數據産品、數據流通價值鏈、數據産品經理的職業規劃等內容。第2章至第5章介紹瞭數據産品設計的一般流程。第6章介紹瞭一般産品經理需要具備的産品管理相關知識。第7章介紹瞭數據産品經理需要掌握的一些軟件工具。
《數據産品設計》定位為數據産品經理入門級的學習資料，適閤初級學員閱讀，對在職的數據産品經理可以作為補充性的學習資料。

作者簡介

艾達
畢業於浙江大學，數據産品和機器學習算法領域的資深專業人士，在數據領域有多年工作經驗；從事過算法工程師，數據産品經理等多個不同崗位，具有豐富的企業實戰經驗。

目錄

第1章　初識數據産品 1
1．1　為什麼需要數據産品 2
1．1．1 無處不在的決策 2
1．1．2 數據價值的提供方式 3
1．2　數據産品流通價值鏈 5
1．2．1 數據生産階段 5
1．2．2 數據整理階段 6
1．2．3 數據研究階段 9
1．2．4 數據展現階段 11
1．2．5 數據價值體現階段 13
1．3　數據産品的定義及分類 14
1．3．1 輔助決策型數據産品 15
1．3．2 智能決策型數據産品 16
1．4　數據産品經理 20
1．4．1 招聘崗位分析 21
1．4．2 工作技能要求 23
1．4．3 職業轉型方嚮 24
1．5　數據産品設計流程 25
第2章　尋找需求領域 29
2．1　需求理論 30
2．1．1 馬斯洛的需求層次理論 30
2．1．2 喬布斯的用戶需求理論 32
2．2　數據産品的需求領域 34
2．2．1 決策需求 34
2．2．2 數據需求 36
2．3　獲得用戶需求的方法 37
2．3．1 深入觀察用戶行為 37
2．3．2 定性的用戶訪談記錄 37
2．3．3 定量的用戶調查數據 38
2．4　需求分析注意事項 38
2．4．1 閤適的樣本量 38
2．4．2 識彆需求假象 39
2．4．3 專注於問題本身 40
2．4．4 對用戶進行分類 41
第3章　數據指標設計 43
3．1　什麼是數據指標 44
3．1．1 居民消費價格指數 44
3．1．2 洗車指數 46
3．2　數據指標分類 51
3．2．1 時間特點 52
3．2．2 總體特徵性質 52
3．2．3 數據依據 53
3．2．4 計量單位的特點 54
3．2．5 指標屬性 54
3．3　數據指標設計原則 55
3．3．1 可信的數據源 55
3．3．2 計算邏輯透明、清晰 55
3．3．3 考慮適用場景範圍 56
3．3．4 有易理解的指導意見 56
3．4　數據指標體係設計 57
3．4．1 查閱羅列 58
3．4．2 分類設計 59
3．4．3 明確實現 61
第4章　數據可視化設計 63
4．1　可視化是人類的天性 64
4．2　數據可視化設計要素 65
4．2．1 設計目的 65
4．2．2 數據展現形式 66
4．2．3 受眾群體 66
4．2．4 傳播場景 68
4．3　趨勢型數據可視化 68
4．3．1 點綫圖 68
4．3．2 擬閤麯綫圖 71
4．3．3 柱狀圖 74
4．3．4 階梯圖 75
4．4　對比型數據可視化 76
4．4．1 柱狀圖 76
4．4．2 麵積圖 77
4．4．3 氣泡圖 78
3．3　數據指標設計原則 55
3．3．1 可信的數據源 55
3．3．2 計算邏輯透明、清晰 55
3．3．3 考慮適用場景範圍 56
3．3．4 有易理解的指導意見 56
3．4　數據指標體係設計 57
3．4．1 查閱羅列 58
3．4．2 分類設計 59
3．4．3 明確實現 61
4．4．4 單詞雲圖 79
4．4．5 星狀圖 80
4．4．6 臉譜圖 82
4．4．7 熱力圖 83
4．5　比例型數據可視化 86
4．5．1 餅圖 86
4．5．2 環形圖 87
4．5．3 百分比堆砌柱狀圖 87
4．5．4 百分比堆砌麵積圖 88
4．6　分布型數據可視化 88
4．6．1 直方圖 90
4．6．2 莖葉圖 92
4．6．3 箱綫圖 93
4．6．4 概率密度圖 95
4．7　關係型數據可視化 98
4．7．1 維恩圖 98
4．7．2 矩形樹圖 99
4．7．3 漏鬥圖 102
4．7．4 桑基圖 104
4．7．5 節點關係圖 106
4．8　地理型數據可視化 108
4．8．1 二維地圖 108
4．8．2 三維地圖 111
4．8．3 地圖應用 112
第5章　數據展現邏輯設計 117
5．1　時間邏輯 118
5．2　空間邏輯 121
5．3　用戶角色邏輯 123
5．4　指標屬性邏輯 125
5．5　業務分析流程邏輯 127
5．6　用戶自定義邏輯 131
第6章　産品管理 133
6．1　産品經理管理職責 134
6．2　産品戰略管理 135
6．3　産品需求管理 136
6．4　産品市場管理 139
6．5　産品研發管理 142
6．6　産品生命周期管理 146
6．7　産品經理管理考核 149
第7章　常用工具軟件 151
7．1　需求分析工具 152
7．1．1 思維導圖工具 152
7．1．2 問捲調查工具 157
7．2　數據探索工具 159
7．2．1 數據庫管理工具 160
7．2．2 數據分析類工具 163
7．3　數據可視化工具 167
7．3．1 商業智能工具 168
7．3．2 前端圖錶插件 169
7．4　産品設計工具 171
7．4．1 流程圖設計工具 172
7．4．2 原型圖設計工具 177
結語 179
參考文獻 181

精彩書摘

3.3　數據指標設計原則
如何評價一個數據指標的好壞呢？一個好的數據指標應該包含以下 4 個因素。
3.3.1 可信的數據源
每個指標都需要用數據來建立，如果數據不易於收集，則會導緻無法準確計算數據指標，或者數據源的可信度不高，從而直接降低人們對數據指標的信賴度。比如某個省會城市的氣象站點如果隻有一個，那麼它所預報的整個城市的天氣狀況就會不準，人們對氣象數據指標的信賴度也會降低。因此，所要設計的數據指標必須要建立在有易於收集且具有高可信度的數據源的基礎之上。 要確保有可信賴的數據源，可以從數據的種類、數據收集的區域密度、髒數據的數量等方麵考慮，即數據的種類越多，數據收集的區域密度越大，髒數據越少，數據源就越加可信。
3.3.2 計算邏輯透明、清晰
很多用戶在沒有瞭解數據指標的計算邏輯時，是不會采信數據指標所反映的事情真相的，因此用戶需要知道並且充分理解指標的生成方法。例如在很多行業中，某些公認的指標值有很多種計算方法，每一種方法都有一定的適用範圍，都是根據業內專傢多年的經驗得來的。
當用戶需要我們根據數據計算此類指標值時，他們更相信業內公認的計算方法，而不願意采納一些新方法，因為客戶往往更熟知這些公認的計算方法，基本瞭解其計算邏輯，因此，一個好的數據指標計算邏輯需要透明清晰。

要想讓用戶認可指標的計算方法，最好采納業內的一些權威計算指標方法。另外，如果對指標計算有所創新，也需要告知用戶計算邏輯以及驗證結果，與用戶進行溝通後，再選取一種閤適的計算方法。如果計算方法過於復雜，不便於與用戶解釋，則需要告知該方法的來源權威性。
3.3.3 考慮適用場景範圍
任何一個數據指標都不是在所有場景中通用的，因此需要考慮數據指標所適用的範圍和場景等綜閤因素，不能將指標固化，需要適時地修改指標。比如用恩格爾係數來評定一個傢庭的富裕程度，恩格爾係數是在 19 世紀由德國統計學傢恩格爾根據統計資料對消費結構的變化得齣的一條規律 ：一個傢庭的收入越少，傢庭收入中（或總支齣中）用來購買食物的支齣所占的比例就越大，隨著傢庭收入的增加，傢庭收入中（或總支齣中）用來購買食物的支齣比例則會下降。恩格爾係數是用來衡量一個傢庭富裕程度的指數。而美國人是一個不愛吃的民族，在食物方麵的支齣在美國一般傢庭收入中（或總支齣中）所占的比例不到 10%，這是很低的。而中國是一個愛吃的民族，特彆是廣東地區的居民更是齣瞭名地愛吃。如果是比較某個相近地區的傢庭的富裕程度，那麼用恩格爾係數是可以的。但如果是比較不同地域和文化背景差異很大的兩個傢庭的富裕程度，那麼用恩格爾係數顯然就不太閤適瞭。例如在同等收入水平的傢庭中，中國傢庭的恩格爾係數一般會比美國傢庭高，所以此時應該考慮更多的因素，設計一個綜閤評價指標。
要考慮數據指標的應用場景範圍，首先需要明確數據指標的計算邏輯和適用範圍，還需要瞭解數據指標所應用的業務領域與場景。綜閤評價後找齣重要的影響因素，並根據原有計算邏輯進行修正，這樣纔會得到一個比較閤適的數據指標。
3.3.4 有易理解的指導意見
如果人們通過一個數據指標就能夠獲得明確的指導意見，也就說， 用戶在僅僅依靠常識看瞭這個數據指標名稱後就知道該怎麼去行動，那麼這樣的指標就是一個好的指標。 比如有一些天氣預報 APP 裏有穿衣指數，其實當用戶第一次看到這個指數時，有的用戶就會一頭霧水 ：穿衣指數高代錶什麼，穿衣指數低代錶什麼？需要解釋一下用戶纔能知道。但是如果將穿衣指數改成穿衣厚度指數，那麼用戶一看就知道瞭：這個指數越高，代錶要穿的衣服越厚，也就是要多穿衣服，這樣用戶就比較明瞭。
要想設計齣易於理解的數據指標，首先需要為數據指標起一個好的名稱。要尊重生活常，不要另闢蹊徑起一些讓用戶莫名其妙的名稱，將設計好的數據指標名稱給 10 個用戶看，其中有 7 個以上的用戶能夠大緻說齣數據指標的含義，並且能判斷這個數據指標的指嚮優劣性，就說明這是一個易於理解的數據指標。

前言/序言

這是一本數據産品經理入門級的學習指南，市麵上的産品經理相關書籍有很多，而針對數據産品經理這個更為狹窄的領域的書籍則比較少。本書定位為數據産品經理入門級的學習資料，適閤初級學員閱讀，對於在職的數據産品經理可以作為補充性學習資料。
本書第1章從數據産品的定義、分類、職業規劃等方麵入手，為讀者講解什麼是數據産品、數據流通階段、數據産品經理的職業規劃等內容。讀者可以從中對數據産品經理這一新興崗位的基本情況有所瞭解，對該職業必備的知識框架有一定認識。第2章至第5章介紹瞭數據産品設計的一般流程，從需求分析到數據指標的設計，從數據圖錶的選擇再到圖錶邏輯展現的設計，並對整個數據産品的生命周期管理進行瞭詳細闡述。學習完這幾章以後，讀者能夠瞭解輔助決策型數據産品的一般設計流程，以及能夠熟練掌握每一種圖錶所能錶達的含義，並將其靈活地應用到産品設計中。第6章介紹瞭一般産品經理需要具備的産品管理相關知識，有些內容是項目管理的相關知識，這些內容也是數據産品經理必須掌握的。在未來，隨著使用數據産品的用戶知識技能的提高，越來越多的數據産品將會提供更加靈活豐富的自定義功能，這更加需要數據産品經理具有數據産品設計基本知識。第7章介紹瞭數據産品經理需要掌握的一些軟件工具。本章對軟件工具隻是進行瞭簡要介紹，並沒有深入講解軟件工具的使用方法，因為這方麵的學習資料比較多，也不是一本書就可以全部講完的，因此在本書中就點到為止，更深入的知識讀者可查閱相關書籍進行進一步的學習。建議技術齣身的數據産品經理可著重在産品設計軟件的學習，而産品齣身的數據産品經理可著重在數據分析、
處理軟件的學習。
本書僅僅是入門級教材，要想成為一名優秀的數據産品經理還需要掌握更多的數據領域的相關知識。如果想進一步學習數據産品經理、算法工程師、數據分析師等數據相關崗位的視頻課程，可在網易雲課堂中搜索“艾數教育”。如果想探討相關知識，可以聯係筆者
（E-mail：ada_studio@163.com）。

數據驅動的創新引擎：洞察、策略與落地 在這股席捲全球的數字化浪潮中，數據已不再僅僅是信息集閤，更是驅動企業轉型、引領市場變革的核心力量。從日常的消費習慣到復雜的工業生産，數據的價值正以前所未有的速度被挖掘和釋放。然而，數據本身並不能自動轉化為商業成果。真正的挑戰在於如何將其轉化為能夠解決實際問題、創造可持續價值的産品和服務。這本書，《數據産品設計》，正是緻力於揭示這一關鍵過程的奧秘。 本書並非一本關於數據科學技術本身的科普讀物，它不羅列復雜的算法模型，也不糾纏於編程語言的細節。相反，它將目光聚焦於一個更為宏觀且至關重要的視角：如何係統性地設計和交付能夠真正服務於用戶、驅動業務增長的數據産品。 我們將深入探討數據産品在整個價值鏈中的定位，從用戶洞察齣發，到策略製定，再到最終的落地實施，層層剝繭，為讀者構建一個清晰而實用的數據産品設計框架。 第一部分：重塑思維——從數據到價值的認知躍遷 在開始設計數據産品之前，我們需要對“數據産品”這一概念有一個深刻的理解。它是什麼？它區彆於傳統軟件産品、服務産品有哪些獨特之處？本書的第一部分將帶領讀者進行一次思維的躍遷。 數據産品的本質與邊界： 我們將重新定義數據産品，理解其核心在於“數據”這一核心資産，以及如何圍繞數據構建麵嚮用戶的價值。數據産品可以是分析報告、智能推薦係統、風險評估模型、個性化營銷工具，甚至是一個能夠提供實時洞察的儀錶盤。理解其多樣性是設計的起點。 數據産品的價值鏈分析： 任何産品都需要經曆從概念到落地的過程。數據産品的價值鏈更為復雜，它涉及到數據的采集、清洗、存儲、處理、分析、可視化，以及最終呈現給用戶的交互設計。我們將梳理這條鏈條上的關鍵環節，並分析每個環節如何影響産品的最終價值。 用戶導嚮的數據産品觀： 很多時候，數據産品的設計容易陷入技術驅動的誤區。本書強調，優秀的數據産品設計必須以用戶為中心。這意味著我們需要深入理解用戶的痛點、需求、期望和使用場景，並將這些洞察轉化為産品功能和用戶體驗的設計語言。我們將介紹用戶研究的方法，如訪談、問捲、用戶畫像構建等，如何服務於數據産品設計。 數據倫理與閤規性： 在數據日益重要的今天，數據的安全、隱私保護以及閤規性成為不可忽視的環節。本書將探討如何在設計數據産品時，將數據倫理和法律法規的要求融入其中，確保産品的可持續發展和用戶信任。 第二部分：洞察先行——挖掘用戶需求的“鑽石礦” 用戶需求是數據産品設計的基石。缺乏對用戶需求的深刻理解，任何優秀的數據技術都可能淪為無源之水。本部分將聚焦於如何有效挖掘和理解用戶需求，為數據産品設計提供堅實的基礎。 用戶場景的構建與分析： 用戶的使用場景是理解其需求的最佳切入點。我們將學習如何通過情景模擬、故事闆等方式，將抽象的用戶需求具體化到真實的使用場景中，從而發現潛在的、甚至用戶自己都未曾意識到的需求。 痛點識彆與需求優先級排序： 用戶麵臨的“痛點”往往是數據産品最有價值的切入點。我們將學習多種方法來識彆用戶的核心痛點，並根據其影響程度、解決方案的緊迫性等因素，對潛在需求進行優先級排序，確保資源投入到最有價值的領域。 用戶旅程的繪製與優化： 用戶在與産品交互的過程中，會經曆一係列的旅程。繪製清晰的用戶旅程圖，能夠幫助我們識彆旅程中的斷點、摩擦點，並發現可以被數據産品優化和增強的機會。 隱性需求的挖掘與驗證： 除瞭顯性的用戶錶達，很多寶貴的需求是隱藏在用戶行為和反饋中的。我們將探討如何通過數據分析（如行為日誌分析、A/B測試）和用戶反饋收集（如NPS、用戶訪談），來挖掘和驗證這些隱性需求。 第三部分：策略製勝——定義數據産品的核心價值與競爭力 在充分理解用戶需求之後，我們需要將其轉化為清晰的産品策略，明確數據産品的目標、定位和核心競爭力。 産品願景與目標的設定： 一個明確的産品願景能夠指引整個團隊前進的方嚮。我們將學習如何設定與公司戰略相契閤的産品願景，並將其分解為可衡量、可實現的産品目標。 核心價值主張的提煉： 什麼樣的獨特價值是你的數據産品能夠提供的？本書將指導讀者如何提煉齣數據産品的核心價值主張，清晰地傳達産品能夠為用戶和業務帶來的益處。 競品分析與差異化定位： 在市場中，我們並非孤軍奮戰。深入分析競爭對手的數據産品，理解其優劣勢，並在此基礎上找到我們數據産品的差異化定位，建立競爭優勢。 商業模式的設計與考量： 數據産品不僅僅是技術的堆砌，它需要一個可持續的商業模式來支撐其發展。我們將探討不同的數據産品商業模式，如訂閱製、按使用量付費、廣告變現等，並分析其適用場景。 數據驅動的決策流程： 如何讓數據真正服務於産品策略的製定和調整？本書將強調建立一個數據驅動的決策流程，讓産品經理、設計師、工程師能夠基於數據來做齣更明智的決策。 第四部分：設計落地——將策略轉化為可執行的産品 策略的製定是重要的，但最終能否成功，取決於産品的落地能力。本部分將聚焦於數據産品設計的具體實踐，從功能設計到用戶體驗，再到技術實現的銜接。 數據産品的架構設計： 數據産品的架構與傳統軟件産品有所不同。我們將介紹數據産品的核心技術架構，包括數據湖、數據倉庫、數據中颱、AI平颱等，以及它們在數據産品設計中的作用。 數據可視化與交互設計： 如何將復雜的數據轉化為直觀、易懂的圖錶和界麵？本書將深入探討數據可視化設計的原則和方法，以及如何通過巧妙的交互設計，讓用戶更便捷地獲取數據洞察。 最小可行産品（MVP）的設計與迭代： 並非所有的數據産品都需要一步到位。我們將學習如何設計和構建最小可行産品（MVP），快速驗證核心假設，並根據用戶反饋進行迭代優化。 數據産品開發流程的適配： 不同於傳統的軟件開發，數據産品的開發流程需要與數據的特性相結閤。我們將探討敏捷開發、DevOps在數據産品開發中的應用，以及如何保證産品質量和上綫效率。 産品上綫後的監測與優化： 數據産品上綫並非終點，而是新的起點。我們將學習如何建立完善的産品監測體係，跟蹤産品性能、用戶行為和業務指標，並基於數據反饋進行持續優化。 第五部分：協同共贏——打造高效的數據産品團隊 數據産品設計的成功，離不開一個高效協作的團隊。本部分將探討如何組建和管理一支優秀的數據産品團隊，促進跨職能協作，共同實現産品目標。 團隊的角色與職責劃分： 數據産品團隊通常需要包含産品經理、數據分析師、數據科學傢、工程師、UI/UX設計師等角色。清晰的角色劃分和職責界定是高效協作的基礎。 跨職能溝通與協作機製： 數據産品涉及到多個部門和團隊的協作。我們將探討如何建立有效的溝通機製，打破信息孤島，確保信息在團隊成員之間順暢流動。 數據文化的構建與推廣： 建立一個以數據驅動為核心的組織文化，能夠極大地提升團隊的工作效率和産品創新能力。我們將探討如何自上而下地推廣數據文化，讓數據思維滲透到團隊的每一個角落。 知識管理與經驗沉澱： 在快速迭代的數據産品開發過程中，知識管理和經驗沉澱至關重要。我們將探討如何建立有效的知識庫和復盤機製，不斷學習和改進。 本書的獨特價值： 係統性與全局性： 本書提供瞭一個端到端的數據産品設計框架，從戰略到落地，環環相扣，幫助讀者構建完整的知識體係。 實踐導嚮與可操作性： 我們避免空談理論，而是強調實際操作方法和工具，提供可供藉鑒的案例和方法論。 跨越技術鴻溝： 本書不要求讀者成為數據科學傢或工程師，而是麵嚮所有希望理解和設計優秀數據産品的人，包括産品經理、業務分析師、管理者等。 麵嚮未來的視野： 在數據技術日新月異的今天，本書將引導讀者關注數據産品的可持續發展和創新潛力。 無論您是希望打造一款全新的數據驅動型産品，還是希望優化現有産品以更好地利用數據價值，《數據産品設計》都將是您不可或缺的指引。它將幫助您將數據轉化為真正的商業資産，構建具有競爭力的創新引擎，在數字化時代乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些關於産品設計的內容，但總覺得缺少瞭數據這一核心要素。這本書恰恰彌補瞭我的這一認知空白。它沒有迴避技術層麵的討論，但更側重於將技術與用戶需求、商業目標相結閤，形成一個完整的閉環。我尤其欣賞它在“産品生命周期管理”和“數據産品迭代”上的論述，這部分內容讓我在麵對復雜項目時，能夠更有條理地思考和規劃。比如，如何從最初的産品構思，到上綫後的持續優化，每一個環節都需要數據來驅動決策。書中的一些框架和方法論，感覺可以立刻運用到我目前的工作中，幫助我更有效地分析用戶行為，評估産品效果，並根據數據反饋進行迭代。這種實操性很強的內容，讓我覺得這本書的價值遠不止於理論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常簡潔大氣，一種淡淡的藍色，上麵是流暢的金色字體，透著一種專業又充滿智慧的沉靜感。我第一次看到它的時候，就覺得它和我之前看過的很多技術類書籍都不同，沒有那種撲麵而來的硬核感，反而多瞭一點藝術氣息，讓我對“數據産品”這個概念産生瞭初步的好奇。翻開目錄，更是讓我眼前一亮，它並沒有把重點放在枯燥的算法和模型講解上，而是從更宏觀的角度，探討瞭如何將冰冷的數據轉化為有價值、有溫度的産品。其中“用戶洞察”和“價值創造”這兩個章節，給我留下瞭深刻的印象，讓我開始思考，究竟什麼樣的産品纔能真正觸動用戶，解決他們的痛點，而不是僅僅展示一堆數據。這種思考方式，感覺能幫助我打開新的視野，看到數據背後隱藏的巨大潛力，而不僅僅是數字本身。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何把技術概念轉化為實際可用的産品充滿興趣，尤其是在大數據時代，數據本身就蘊含著巨大的能量。讀這本書的時候，我仿佛進入瞭一個全新的領域，它不僅僅是關於“如何做”，更是關於“為什麼做”和“為誰做”。我特彆喜歡其中關於“産品思維”的部分，它不是簡單地堆砌功能，而是強調從用戶的角度齣發，去理解他們的需求，去設計能夠解決他們問題的解決方案。書裏的一些案例分析，讓我覺得非常貼近實際工作，比如在某個特定行業，如何通過數據産品來優化用戶體驗，或者提升業務效率。這些分析讓我覺得，原來數據産品設計並不是遙不可及的，而是可以落地，並且能夠帶來實實在在的商業價值的。我感覺這本書就像一個嚮導，帶領我一步步探索數據産品設計的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大啓發，在於它讓我看到瞭數據産品設計的“人性化”一麵。我原以為數據産品都是冰冷的，是關於數字和算法的，但這本書卻告訴我們，優秀的數據産品，最終是為瞭服務於人，解決人的問題，提升人的生活和工作效率。書中關於“用戶體驗設計”和“數據可視化”的章節，讓我對如何將復雜的數據以直觀、易懂的方式呈現給用戶，有瞭更深的理解。我一直覺得，好的設計應該讓用戶感到舒適和愉悅，而數據産品也不例外。這本書讓我明白，即使是最復雜的數據，也可以通過巧妙的設計，轉化為用戶喜愛的産品。這種從技術驅動轉嚮用戶驅動的理念，讓我對數據産品的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像一次沉浸式的體驗，它讓我對“數據産品”這個概念有瞭顛覆性的認知。我之前可能更關注單一的數據分析工具或者數據報錶，但這本書將我帶到瞭一個更廣闊的視角，讓我看到瞭如何將數據轉化為一個完整、有生命力的産品。它不僅僅是關於技術，更是關於戰略、關於用戶、關於商業。書中的一些討論，比如如何平衡數據隱私和個性化服務，如何在保證數據安全的前提下，挖掘數據的最大價值，這些都是當前數據産品設計中亟待解決的問題。我感覺這本書為我提供瞭一個思考和實踐的框架，讓我能夠更深入地理解並參與到數據産品的設計與創新中，這是一次非常有益的學習經曆。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本工具書，深入淺齣易懂，質量也好，物流快，值得購買~

評分☆☆☆☆☆

一直很不錯

評分☆☆☆☆☆

京東物流一如既往的贊，快遞師傅人超級好！

評分☆☆☆☆☆

滿滿的乾貨，感覺很不錯！滿滿的乾貨，感覺很不錯！

評分☆☆☆☆☆

不錯的好書，等讀後再追評

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的，寫的很好，值得推薦

評分☆☆☆☆☆

果然和知乎上說的一樣，寫的很囉嗦，適閤跳著看重點內容

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，湊單一起買的，搞活動，挺便宜的～～～～

評分☆☆☆☆☆

包裝完整，還沒看，等看瞭再來，