简介
这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的最终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从入门到进阶的突破。
作者介绍
杨楠楠
资深数据产品经理，擅长数据分析，为多家世界500强公司提供数据分析服务，能在数据、产品、运营、市场等多个方面发挥数据价值。擅长策略产品，在广告、电商等领域有较多经验，为多家厂商提供流量变现服务。维护有数据产品经理的知乎专栏和社群，本书的合作者全部来自专栏的粉丝。
部分摘录：
数据产品经理面试案例
笔者在一家电商公司担任数据产品经理一职，由于业务发展要求，团队需要新增一名小伙伴来负责设计一款企业内部的数据产品，主要对接运营同事，在开展线上营销活动时可通过点选条件进行用户筛选，快速选择推送用户并记录运营效果。笔者与公司HR沟通，希望面试者至少具备以下能力，希望HR在筛选简历时重点关注。
·产品方面，这是一个偏初级的职位，希望候选人有2年左右相关工作经验，经历过完整的产品需求收集、分析、定义、设计、落地和迭代过程；有较强的逻辑思维能力和解决问题的能力，可以独立与运营同事对接产品需求。
·数据方面，了解电商相关领域常见数据指标体系，熟悉公司数据流的采集—清洗—管理—展示—分析—挖掘的处理过程及公司常见数据分析应用场景。
·其他方面，良好的跨团队沟通能力和项目管理能力，具备较强的求知欲和创新意识，如果有电商运营、增长等业务相关经验更佳。
2天后，HR反馈有一位不错的人选，在电话沟通过程中得知候选人的项目经验比较丰富，表达能力良好，与这次职位的需求比较契合。等笔者赶到会议室，候选人和HR已经在会议室待着了。
1.自我介绍
一般来说，自我介绍部分持续3~5分钟，候选人需要开门见山地介绍自己的学习背景、从业背景和项目经历。在自我介绍的过程中候选人务必注意紧扣核心——我为什么来面试这个职位，对于这个职位我有什么优势，引出最为相关的从业经历，并用一定的数据来表征所做工作为公司带来的意义，为后续深入介绍相关工作（项目）经验做准备。
笔者：辛苦辛苦，路上过来还顺利吧？我是数据产品这边的负责人，欢迎你过来面试，请你先简单介绍一下自己吧。
候选人：好的，面试官您好！我是SJ，毕业于北京某211高校。我有两年的工作经验，毕业后一直在一家在线教育公司担任数据产品经理，主要职责是帮助公司完成内部数据支持系统的搭建，并且为不同部门提供数据应用产品，让数据更好地帮助业务进行决策。
不同的部门有不同的目标，比如销售部门的目标是提升成单率，我就为销售部门提供了线索分析的工具，能够清晰看到用户对于课程的偏好程度，方便销售跟进。这个线索分析工具上线之后，成单率提升8%。再比如市场部门的目标是提升ROI，我为市场部门提供了渠道能力监控工具，可以看到不同的投放渠道后续的漏斗转化能力，让市场部的同事更好地分配和调整预算。
为了更全面地获取数据，首先要对底层的数据支持系统进行搭建，包括埋点、质量检测等，这部分的工作我会跟平台产品经理和开发同事一起沟通。
我觉得我目前具备了一定的数据产品设计经验和数据分析能力，想来试试贵公司的初级数据产品经理职位，请面试官多多指教。
该候选人的自我介绍按照学历背景—经验背景—主要职责—工作成果来展开，整体逻辑清晰，最后强调了自己与面试职位的关联性，体现出自己能够把握这个机会的自信，整体时长也控制得比较合适。
此环节大忌：长篇大论
2.围绕项目和数据产品能力展开
笔者：嗯，听上去你做的事儿还挺丰富的，就拿销售部门的线索分析工具来说吧，你考虑了哪些维度，销售部门又是怎么用这个工具的呢？
候选人：我们的用户路径是各类广告推广渠道—公司官网/落地页—课程详情页—下载课程大纲等各种评估—点击付款按钮—下单成功，因此我们在销售的线索分析工具中会围绕这些用户行为展开。我们根据历史数据对这些特征进行提取，用逻辑回归来搭建模型，提取出对于最终决策最有影响的因子，作为销售部门的跟进依据。最终我们还会输出一个总体的用户价值评分，让销售部门在跟进之初就预判优先级和成单可能性。
笔者：嗯，那么你们是怎么获取这些数据的呢？
候选人：我们通过页面的埋点来获取这些数据，包括各个页面的浏览时长、跳出率、按钮点击率等。
笔者：嗯，你们怎么去做这些埋点的？
候选人：我们用的代码埋点，包括页面统计和事件统计。页面统计就是统计页面的访问情况、次数、时长和流向关系，事件统计主要是操作行为，比如按钮的点击和执行结果等。
笔者：代码埋点有什么优劣势？
候选人：代码埋点是我们自己工程师埋点，所以可以非常精确地选择什么时候发送数据，发送什么样的数据，数据的事件类型都可以自定义设置，比较灵活。但是代码埋点的代价比较大，每次更新都会带来很大的工作量。而第三方的SDK虽然部署起来比较方便，但是其准确性和多样化肯定不足以与代码埋点相提并论。
围绕项目和数据产品能力展开的环节往往是面试中的核心环节，面试官在此环节的主要考察目标包括：
·针对职位所需的专业能力对候选人进行考察，确认候选人与所招聘职位的专业要求的匹配程度；
·针对候选人的工作经历和项目经历进行细节考察（如技术细节、业务逻辑、设计思路、上下游工作关系等），确认候选人经历的真实性和基本功。
该候选人在这个环节表现得比较好的地方：对于自己所负责产品的业务逻辑比较清楚，了解销售部门在使用过程中的痛点，也了解产品研发过程中与埋点相关的技术细节，能够对比不同埋点方法的差异。
还可以表现得更好的地方：候选人没有明确说明销售线索分析工具的需求是来自销售部门还是自己团队的创新。如果是自己团队的创新，自己是如何说服销售部门使用和推广的，反馈如何，有哪些是开始没有想到的需求，有哪些又是鸡肋功能，这些信息能增加工作经历的可信度，同时展现候选人深度思考的能力。
此环节大忌：弄虚作假
虽然大家的项目经历不尽相同，但对于数据产品经理来说，所负责产品的数据运转流程包括采集清洗、计算管理、展示分析和挖掘应用的逻辑大体是相通的，因此项目涉及的埋点体系、数据指标及管理体系、统计分析工具和数据挖掘应用结果需要在面试之前好好回顾，做到心中有数。第4～11章将会对数据产品的组成和应用进行详细阐述。
3.围绕数据产品经理职位的思考
笔者：你觉得数据产品经理与其他产品经理的角色有什么不同？
候选人：我觉得首先是工作内容上，其次是能力上。从工作内容上看，一般产品经理都重在对功能类需求的把握和对产品进度的管理，目标是提升用户体验，让用户更开心、更长时间地留在产品上。而数据产品经理的工作内容是建立数据指标体系，产出合适好用的数据工具或应用产品，数据产品经理相对来说是偏B端的，对于业务痛点的熟悉程度更高。
从能力上看，有的时候公司不是没有数据，而是有太多的数据，不知道怎么去看，不知道如何解读，这个时候需要数据产品经理设计恰当的数据指标以供用户分析。所以数据产品经理对于指标体系搭建、算法模型和数据平台建设都需要有比较深的认知，而拥有一定的数据分析能力或编程能力，沟通起来会更顺利。
笔者：你工作的上游部门和下游部门分别是谁？
候选人：一般来说，我的上游部门是各个业务部门，比如销售、市场、售后等，他们会给我们提需求，我也会主动了解他们工作中的难点和痛点，看能不能用数据来帮助他们作决策。下游部门包括数据分析部门和开发工程师，我们会一起研究模型，对数据质量进行检测，对数据来源进行部署。
面试官围绕数据产品经理职位的思考主要是希望考察候选人在工作中是否对数据产品经理这个角色的工作内容、边界、方法及未来发展方向有清晰认知，同时在之前工作经验中是否积累了通用的方法论。
该候选人在这个环节表现得比较好的地方：回答比较有逻辑，拆分成工作内容和关键能力两个方面来解释数据产品经理跟其他产品经理的角色，并分别提到了与自己经验能力相关的指标体系建立、数据分析能力和业务痛点把握这类关键能力，强化了在面试官心中的印象。
还可以表现得更好的地方：由于业务领域的细分，除了功能型产品经理以外，市面上逐渐涌现出策略产品经理、商业产品经理、B端产品经理等多种职位。候选人可以尝试其他的角度，例如在产品研发的不同阶段分别需要什么类型的产品经理介入，或者从公司业务的发展和团队建设的规模来看，职能细分是如何发生的。
此环节大忌：过分夸大职责范围
围绕数据产品经理职位的思考是通用型的问题，无论是初级、中级还是高级职位都可能会遇到。相对初级的职位一般侧重于业务问题的解决，而面试越高的职位越看重对于本领域知识的抽象、跨团队的协作和通用方法论的沉淀。对于不断成长的数据产品经理而言，这类软实力的提升不可谓不重要。第2章和第3章将对数据产品经理的工作职责和技能提升进行详细阐述。
4.开放性问题
笔者：好的，有一个开放性的问题，有一个放满玩具的仓库，现在乱糟糟的，需要你对玩具进行一些分类，你会怎么思考这件事？
候选人：嗯……方便问一下分类的目标是什么吗？是为了更快地找到想要的玩具，还是为了更快地发货，又或者是更合理地利用空间？
笔者：这是一家玩具店的仓库，主要是为了更快地发货，当然也为了更合理地利用空间，毕竟空间也是成本嘛。
候选人：如果是这样的话，从空间利用的角度上，我会先按照大件和小件来作区分，因为大件和小件的发货所需要的工具是不同的。除此之外，我会考虑按照店铺本身的宝贝分类来进行排序，最热销的品类放在最方便获取的位置，相对冷门的品类放在较里面的位置。再者，如果考虑季节性、节假日、活动促销之类的影响，还可以对目标客户群体进行细分，观察走势，对于仓库的分布进行调整。
笔者：如果让你给大老板设计一张报表，每天早上供他查看，你会怎么设计？为什么？
候选人：我觉得会分三个部分吧。第一部分是公司最主要的目标，也就是我们的北极星指标（例如营收，具体参见第6章）当年和当月的完成情况，以及与上周的同比情况。第二部分是对北极星指标进行拆解得到的二级指标。假设营收=用户数×客单价，报表会对用户数和客单价进行明细展示，包括新用户数、老用户数、整体客单价、不同课程的用户比例和营收情况等。如果大老板看这个报表的时间比较短，比如只有一两分钟，那么这两部分基本就满足要求了；如果他有更多时间，想要更好地指导下属工作的话，第三部分可以进行更细地拆分，考虑更丰富的维度，例如财务上不同渠道花了多少钱、ROI如何、不同的课程表现趋势如何、是否需要考虑课程更替、近期的投诉率和NPS如何变化等。
在开放性问题的环节中，面试官主要考察候选人在一个不熟悉的场景下解决问题的能力和逻辑思维能力。在这个环节中往往没有唯一的正确答案，因此，候选人在接到开放性问题时不要紧张，可以假设有多种情况，每种情况的解决方案能自圆其说即可。如果真的完全没有思路，也不要冷场或埋头苦想，可以就不清楚的地方向面试官提问，来获取思路。
这个候选人做得比较好的地方有两个，一是针对开放性问题的目的与面试官互动，缩小思考范围。将一个大问题拆解成一个个小问题，针对不同场景进行逐个解决，这种思考方式是面试中很可取的。往往面试中留给候选人的思考时间并不会很多，分拆问题有助于将双方都聚焦在其中一个点上，像抽丝剥茧一样找到最终的“线头”。二是将问题带入自己熟悉的环境。结合已有经验来解答，会比设计一个不熟悉的场景更得心应手。
此环节大忌：天马行空或支支吾吾
5.“你有什么问题”
笔者：嗯，好的，你的情况我们大致了解了，请问你有没有什么想了解的？
候选人：我想了解一下这个职位所在的团队和团队规模。
笔者：这个职位属于我们公司数据中台的部门，大团队有20人左右，按照不同的业务模块分成3个小组，我分管其中一个小组，目前加上我有8个人。你还有其他问题吗？
候选人：好的，那我想请问下后续的安排如何？
笔者：我们后面还会有一轮面试，是我们中台的负责人来面试你，有新消息我们HR会跟你联系！
候选人：好的，谢谢面试官，今天辛苦您了。