前言：進入一個行業，除了要多在工作中實踐和思考之外，還需要多讀書。這樣能夠站在一個更高的角度去看問題，往往會對問題有更全面的掌握和新的認知。在【尼讀書】這個欄目中，尼同學通過自己讀書后的理解和整理與大家分享，當然，作為一個入行還不到2年的鮮菠蘿，總是有其局限性，也請各位諒解和提出寶貴意見。

先從這本行業入門書《數據產品經理修煉手冊——從零基礎到大數據產品實踐》開始吧。選擇這本書的原因是其主要針對入行數據行業0-3年的人士，跨度正好在[應屆生，職場小白]這個區間，這個崗位在當下也是非常熱門。產品作為業務方(包括運營和BU)、數據分析師、技術人員(包括數據工程師、前后端、測試等)的銜接，跟尼同學的日常有一定重合度，所以在讀書筆記的編寫上思路將會較清晰，更容易被讀者理解。

筆記將會以思維導圖的形式呈現，在必要的時候會加以導圖以外的文字導讀。由于本書更多是一本工具書，其全書框架較為松散，屬于模塊化的知識點，難以像一些別的著作一樣圍繞一個【中心論點】去作進一步論證，尼同學做的工作是在圖中把這些知識點講得簡明透徹。同時，書中會涉及到很多技術層面的知識如數據倉庫理論、數據產品應用實踐，但作為讀書筆記，這些將簡單帶過，更多是以書中思想的解讀作為導向，而技術的細節將會做后續專題分享。

過多的子結點會導致思維導圖可讀性下降，因此對于不影響主干思想的細節將不使用子結點展開，以保證讀者們的閱讀體驗。

術語解析：

5W2H：Who, When, Where, What, Why, How, How?Much

SMART法則：Specific, Measurable, Attainable,?Relevant,?Time-Bound

LTV(生命周期價值)：可能會因業務不同而導致計算方式不同。以游戲行業為例，某日的LTV=該日新增用戶在隨后N天花費的金額/該日新增用戶數

PV：文章點擊次數

UV：文章點擊總用戶數

滲透率：發生目標事件人數/產品活躍人數

留存率：某一天的N日留存率=該天的N日留存用戶數/該天的目標用戶數

再次，本讀書筆記屬精華摘取，可能不能做到面面俱到，還請各位讀者老爺諒解~

【聲明】原創思維導圖，轉載或者引用該圖請注明來源及原作者。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据产品经理修炼手册pdf_【尼读书】数据产品经理修炼手册(附思维导图)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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