前言　想用一本书写全数据产品经理的知识实在太难了

在本书定稿前，我一度想要把书名改成“想用一本书写全数据产品经理的知识实在太难了”，虽然被婉拒了，可这确实代表了这段时间我最深的感触。

2020年，刚好是我进入数据领域的第十年。时至今日，我仍然觉得自己是个新人：这个行业里永远有新东西要学。在六七年前，“数据产品经理”这个角色还没有被充分明确出来，我作为一个所谓的“数据分析师”，为了解决数据源架构不一致、数据采集质量、数据打通等各种问题，做了很多在当时看来定位不明确的“脏活”“累活”。后来，“大数据”“数据中台”等一系列概念被提出，被市场迅速“妖魔化”，这导致“数据”本身的定位和意义越来越脱离我原有的认知——原本站在后排支撑业务的角色突然被推上“C位”，似乎变得无所不能——我一度因此而觉得迷茫。再后来，又有那么一小段时间，我有幸跳出了数据角色的局限，去做了一些中后台和业务应用层面的事情，如今回过头来反观数据产品经理角色，反而明朗了许多。

写作初衷

初衷之一，在于一次个人的系统化复盘。作为一位纯理工女，我并不擅长写作，可是10年的工作经历，留下无数杂乱的笔记需要重新整理。同时，本人热爱复盘，无论是短期的项目复盘还是中长期的系统化总结，总是能从复盘中受益匪浅。而这次的写作过程，让我得到一个宝贵的机会重新摊开自己这几年的经验总结，可以将其体系化，并找到其中的缺失，补充一些相应的知识用于下一步实践。

初衷之二，在于为和我一样的，通过自己的探索走上这条路的新人朋友提供一个思路。总是有新人朋友向我询问一些问题，也表达了自己在成为数据产品经理之后的迷茫。例如，总是接受零散的信息，无法整合，似乎无法从中学到技能；再如，总是疲于应对外部的压力而无法像其他类型的产品经理一样进行一些“设计”。对于第一类问题，我将原因归结于：数据产品经理确实面对一个较大的知识框架，需要一些分析和技术知识支撑，才能进行整合；至于第二类问题，我的答案是：数据产品经理的“设计”重点在逻辑层面，这一视角关注的并非是某个狭义的具体的“平台”或者“系统”，而更应该关注所有系统和业务组成的整个体系的运转逻辑。虽然本书总结的这套思路仅限于个人有限的经验，但是也算在一定范围内得到了校验，希望读者能以此为基础进行进一步学习。

初衷之三，是希望得到更多、更专业的反馈。在这次写作过程中，无数次触及自己未解开的困惑，再无数次通过阅读前辈的书籍和文章补充信息、获取答案。这一过程让我解疑释惑。但是这一过程仍然相对独立，这只是我通过整合自己的经验和外部信息，找到了一个看起来清晰的框架来表达。所以在本书出版之后，我同样希望得到更多的专业反馈。让大家一起在自我迭代的路上“有去无回”……不对，是越走越好。

基本思路

本书的基本思路是站在实际工作的视角，展开一个基础的知识框架。这一自我定位像是某个学科中总有一本书用于写“概论”或者“导论”，倾向于为大家展示一个框架的全貌。

基于这个框架，我们会发现：在日常工作中，数据产品经理需要操心的事情还是挺多的，这也是很多新人觉得无从下手的原因。所以我总结了一个“技能树”，希望帮助和我一样乐于探索的朋友根据自己的基础特征去选择最适合自己的成长路线。

第1部分（第1～2章）总结了数据产品经理这一角色在创建初期要关注哪几个方面的技能，以及这一角色和相关角色之间的关系。

第2部分（第3～7章）是本书的核心。站在工作的视角，针对需求分析、指标体系、工具设计3个层面进行总结。这3个层面分别对应业务对数据的主观诉求、数据应有的客观视角、数据解决问题的方法和工具3个核心问题。我想要强调的是：工具存在的意义在于可以解决当前组织里的问题，切忌流于表面，陷入“为了设计而设计”的陷阱。

第3部分（第8～10章）作为补充，列举了一些统计学和数据技术的相关知识，并总结了一些常见的“坑”和红线。

愿我们在工作中遇到的所有问题，都在意料之中。

一些遗憾

首先，如标题所说，想用一本书将数据产品经理的方方面面都写完整，实在是痴心妄想，尤其是基于我个人有限的经验，再加上想要讲清的事太多，一些内容看起来仍然有些零散，讨论不够深入。

另外，一些可以单独作为专题来讲的内容，无法有一个更加完整的讨论或表述。比如关于埋点管理，关于广告效果分析对应的工具，关于用户运营体系、CRM和CEM，都没能进行更加详细、完整的论述。

致谢

感谢在这个艰难的过程中给予我帮助的各位前辈，帮助我补充了很多信息和知识，使我在写作过程中同步收获知识和友情。

感谢母亲大人哈老师，从事30年教育工作，以讲课和写书为生的她，给了我非常多的有效建议。

感谢慧敏老师的耐心，一直忍受着我的拖延症。

感谢我的猫，在我感到非常烦躁时陪在我身边。

也感谢我自己，坚持到了现在。

感谢出现在我生命里的每一个人，是你们造就了我的今天。

谢谢。

Viola Chen（陈文思）

读者服务

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