随着互联网产品的同质化现象日趋严重、市场竞争愈演愈烈，对产品进行精准分析的需求也越来越强烈，对数据应用水平的要求也越来越高。不管是时下热门的大数据技术，还是基于大数据进行的精准推荐、精准营销等方法，都在围绕数据应用的问题不断深挖下去。但数据的应用并不像听上去那么简单易行。当我们身处其中，需要具体地去设计和执行每一个细节的时候，它的另一面就展现出来了——数据应用是一个严谨的、复杂的，甚至有时是让人摸不着头脑的工作。它要求相关人员既有对相关业务宏观和微观的理解，又要具备良好的数学计算、抽象思维等基本能力。
打开这本书，相信你多少接触到了一些数据应用方面的工作。你可以试着回想一下，最开始自己是如何走上数据道路的呢?情况很有可能是，有一些很具体的业务问题摆在你的面前，等着你给出解决办法。比如：
口产品上线初期，亟待获得市场的反馈，并通过得到的数据验证最初产品
的构想，为产品下一步发展找到具体的方向。
口产品发展到一定阶段开始遇到瓶颈，增长曲线趋于平缓，需要通过收集
产品的数据，找到下一个突破口。
口一直运转良好的业务，某天突然出现下滑或者激增，不知道问题出在
哪里。
不难看出，这些问题有相似之处：
第一，每个问题的背后都有一个提前设定的“理想状态”，在考虑现实情况的时候，这个“理想状态”就被作为对比的基准。如果现状不够令人满意的话，这个“理想状态”又变成了下一步工作的目标。
在产品上线之前，我们对于产品上线后的状态、未来的发展及市场对业务可能做出的反应都有所预期，甚至已经做了大量的前置研究，并通过各种可能的方式提早进行验证。但不管前期准备多么充分，产品上线之后才是真正“用事实说话”的时候。我们需要通过市场真实反馈的数据，将现实状态与理想状态进行对比，进而思考下一步的工作。
在产品的发展趋于平缓的情况下，产品当前的发展速度要明显低于预想的发展速度。在现实的工作场景中，未必像示例中的情况这么极端。只要我们能够及时、准确、全面地获得想要的数据，那么当现实情况与理想情况稍有偏差时，团队会快速设计出优化方案，以应对这种“反常情况”。
当业绩突然出现下滑的时候更是如此。如果发现最新的数据明显不如日常的平均水平，必定会“惊动”整个团队，此时需要立即抓住这个时间点的数据进行深入分析。很多时候，这类工作都等不到第二天天亮就已经开始了。
第二，如果现在的状况偏离了工作的目标，我们就会进行一次次的优化尝试，直到达到设定的目标为止。
如果产品上线之后，发现市场的反馈并不如预想的好，那么我们就会开始尝试调整产品自身的形态、业务模式，或者调整产品触达用户的方式，再或者尝试其他非产品化的运营方式，如通过各种形式教育用户、教育市场等。每一次的尝试，都会对产品自身及产品所处的市场环境产生不确定的短期影响和长期影响。我们只能根据获得的最新数据来考虑下一步应该做什么。
在产品发展平缓的时候同样如此。我们会把收集到的历史数据拼接起来，再按照不同的分析角度详细拆解，如按照不同的用户群、不同的流程阶段、不同的渠道等。然后根据拆分之后的产品模块，找出哪个部分实现预期目标的可能性最大、成本最低、长远影响最佳。
例如，随着Growth Hacking(常翻译为“增长黑客”)理念而一同大热的分析模型——“AARRR模型”，便是采用了这种拆解之后逐个击破的办法。模型把用户在产品上不断演变的过程拆分开，逐个检查其是否存在优化的空间。这种思路与企业管理领域中由以色列物理学家高德拉特(Eliyahu M．Goldratt)博士创立的TOC(Theory Of Constraint，中文译为“瓶颈理论”“制约理论”或“约束理论”)理论不谋而合。
产品业绩下滑的情况与前两种类似，不再赘述。
P2-3
阿德PMCaff创始人兼CEO
数据在产品从设计到运营的整个生命周期内，发挥着越来越重要的作用。李阳是PMCaff的产品专家，他的这本书从数据的视角出发，提出了“面向数据的产品管理” “产品运营和数据分析等角色应该参与产品的早期设计”等观点，完整地梳理了数据驱动思维在需求分析、业务分析、产品设计和运营等多个产品环节中的作用，并分别提供了相应的思考工具，使得各个过程能通过数据融会贯通，达到协调一致的效果。对于产品经理、产品运营人员、数据分析师以及产品管理者来说，这本书能提供很有价值的参考。
张溪梦GrowingIO创始人＆CEO
自2015年回国创办GrowingIO以后，非常高兴看到行业内对数据分析的认知、理解和实践日渐深刻，并在流量红利消退后，数据驱动成为产品和用户增长的必备能力。很高兴看到像李阳这样既有产品增长的大量实践，又有科学和系统方法论的Growth大牛们，将自己对数据和增长的宝贵前沿经验总结成文分享，为我们带来新的数据思维，帮助我们更快推动数据驱动增长的落地。推荐大家阅读，希望大家能将增长思维渗透到产品和运营工作的每个环节，创造更多的业务价值。
范冰《增长黑客》作者／增长官研究院创始人
作为一名企业的增长负责人，最重要的思维就是数据思维，一切工作都是建立在数据分析的指导之上。产品的功能逻辑越复杂，用户数量越庞大，数据分析的成本和要求就越高，这就越要求在纷繁复杂的数字中抽丝剥茧，抓住问题的本质。数据驱动既是一种科学，与商务智能、数据挖掘、联机分析处理、机器学习等行业概念密不可分，同时也是一种艺术，需要在技术、想象力、经验和意愿的综合因素中寻求平衡和融合，其最终目的是解决业务的问题，从数据中获得智慧。本书是作者实战经验的系统化输出，对于如何依靠数据驱动增长有着自成一体的解释系统，值得一看。
刘涵宇腾讯高级产品经理／《解构产品经理》作者
随着互联网产品和技术越来越成熟，互联网与传统行业与每个人的生活都结合得越来越紧密，数据的重要性也越来越凸显，数据分析早已成为产品经理的必备技能之一。而将工具属性的“数据分析”，升华为思维属性的“数据驱动”，并融入产品经理的日常工作，指导产品设计、运营和优化，则是一个优秀的产品经理成功的关键。《产品增长力》这本书，从基础的分析方法和数据指标开始，带你一步一步深入地理解数据、用好数据，从而做好产品，特别适合当前复杂环境下的产品经理阅读。
随着计算机技术的发展，数据的获取、存储、计算、展示和分析都变得越来越简单、便捷。再加上近些年来人工智能领域也在突飞猛进地发展，可以预见的是，在不久的将来，数据分析的工作中会有很大一部分交由计算机来自动完成。人们将不再需要花费时间和精力去人工处理复杂多变的数据，这些工作将由人工智能代替我们完成。
不仅如此，当我们对业务和产品的评估模型逐步完善之后，甚至我们都不再需要花心思考虑应该从哪些方面来评价我们的业务当前处在什么状况。人工智能将帮助我们计算出最合适的评价方式，并依据这些指标告诉我们业务当前发展的具体情况。除了在必要的时候干预一下系统的计算结果外，其余时间我们只需要看着自己投进去的资金获得合理的回报就好了。
但是，以上这些还都是我们能够预见到的未来，很可能在不久的将来就会变为现实。除此之外，我们还可以想得更长远一点。比如，前面所说的种种智能优化，还都只是针对数据分析过程的。而这些过程中使用的数据本身，并没有发生什么变化。换句话说，我们只是在不断地优化工具，却没有优化数据本身。
那么如果我们进一步把计算机技术延伸到改变数据本身呢?我们是否能够真正做到让数据不仅仅是一个静止的、冷冰冰的东西，而让它具有生命，甚至具备智能呢?
想象一下这样的情景：如果每一个数据不仅仅代表一个数值、一段字符或者其他静止的东西，每个数据都知道自己存在的意义是什么，是如何得来的，在什么时间该去哪里、该做什么，甚至每个数据都有自己的生老病死，两个数字之间能形成简单沟通甚至是博弈，又会怎么样呢?这将是一个几乎不需要人类参与的决策过程，并且这种决策过程是智能的，而非预定义的、机械的计算结果。
这种思想或许听上去耸人听闻，甚至觉得只有在科幻电影中才能看到类似的情景。但是其实，类似的研究工作正在我们生活的现实世界中发生。在区块链的帮助下，现在的虚拟货币已经向着智能化的方向发展。在不久的将来，将有可能实现这样的能力：计算机系统中记录的每一分钱都知道自己属于谁、该到哪里去、是为了做什么而被花掉的。
这样做的好处究竟是什么?为什么我们宁愿在一个简单的数值以外额外记录如此多的数据?在当下，各种各样的安全措施都是针对你的电子账户的。换句话说，他们保护的，其实是你的电子账户上的“账户总额”不会因为一些人的非法手段而减少。但是，一旦账户这层屏障被攻破，里面的资金并不“懂得”保护自己。
这种在资金上记录额外信息的方式，相当于“教会”了资金保护自己的方法。因此，这种方式使得资金安全不仅依赖于整个账户的安全措施，还依赖于资金自身的安全措施。在这样的安全措施之上，即使有人非法获得了你账户的控制权，也并不代表他能控制你账户中的任何一分钱。通过这样的措施，让账户盗用变得不再那么有意义。同时，在每一分钱上保留流通记录，也给找回那些已经失窃的资金提供了更多的可能性。
这种发展方向对于数据分析过程同样有借鉴意义。就像账户中的每一分钱一样，现在的数据仍然是一些简单的数字、字符串等，它们不会“主动”做什么，也不“知道”能做什么。我们可以想象，如果每一个数据都是智能的，那么在数据分析的过程中就可以尽量减少人工“指挥”的工作量，而数据本身就会自动完成所有需要的分析工作。更绝妙的是，如果我们做了一些无效的甚至是不合理的操作，这些操作首先就会被这些数据拒绝。
如果数据的智能程度已经达到了一定水平，我们就不再需要去手动进行数据加工和分析了。如果我们想知道某个信息，可以像使用搜索引擎一样，直接向计算机提问，之后的事情交给数据自己去处理就好。
如果能做到这一步，这些数据的自发组合是否能呈现出高于人类的智慧呢?到那时，人类的命运又将如何呢?也许对于这个问题，只能通过不断向着智能化的方向迈进，才能一探究竟。
随着计算机技术和人类智慧的不断碰撞，互联网已经深深地改变了人们的生活方式。不仅在衣食住行方面，甚至在那些你根本想不到的领域，都出现了相应的互联网产品，帮助人们解决最切实的问题。
近些年，对于互联网产品的设计理念，也实现了几轮更新换代。移动端的APP逐渐代替了PC端的应用，成为了人们接触互联网最常用的形式。起初，由于可使用的APP数量很有限，所以在交互上的独到设计成为了吸引用户的重要因素之一。当时人们最关注的是APP上面的交互设计。也就是说，最早的互联网思维是建立在如何让用户更便利地使用某一款产品的功能之上的。
于是，做产品的人们花费了大量精力在产品的操作便利性和视觉美观度方面。但随着APP数量逐渐增多，APP在各类应用市场中的竞争也愈演愈烈。那些明显背离用户使用习惯的APP很快就被淘汰出局。留下来的APP已经逐渐形成了一套相对规范的交互设计方案。
当一切变得有章可循之后，设计风格和交互方式的同质化便开始出现，并且这些类似的设计方式都是经过了市场验证的、切实可行的方案。此时，想要在市场上再通过交互方式，创造出新的模式来吸引用户的眼球，已经变成了一件越来越难做到的事情。再加上随着各类应用市场中APP数量的激增，有限的用户群体被越来越多的产品所瓜分。产品的运营和推广，被提到了一个越来越重要的位置上。
对于最开始的运营工作，人们能够想到的是花费资金，占领更多的推广渠道；并且在每个渠道上铺陈更多的推广内容。随之而来的是一个全新的产业链，要控制那些优质的渠道资源，势必会有越来越多的产品加入其中。但是在这种高速的繁荣背后，互联网行业中的每一个参与者都承受着前所未有的巨大竞争压力。
很快，人们已经不能再像之前那样大张旗鼓地挥霍资金、人力和物力，粗犷地发展自己的产品和业务，而是开始寻求更加精细、高效的方式来让用户接触、使用并喜欢上自己的产品。人们开始精细地关注每一个推广渠道带来的效果，同时意识到要对自己产品中的用户及内容的细微变化情况进行监控。特别是在互联网开始进入金融领域之后，产品的变化都对应着真金白银的变化，这更给精细化的产品设计和运营工作提出了高标准、高要求。
在这个过程中，数据——这个既精准又客观的东西，成为人们实现“精细化”的重要工具。一方面，人们希望从正在进行的业务中不断获得需要的数据，并对其进行分析，以评价当前产品和业务的状态；另一方面，人们又希望通过分析得到的结论，形成针对产品设计和运营策略的优化方案，并最终优化产品和业务。这是理想中的“数据参与产品和业务相关工作”的完整流程。 在数据受到更多关注的过程中，有不少分析方法或指导框架开始出现。然而，当人们具体执行这项工作的时候发现，这一切并没有想象得那么美好，而是会遇到更多具体的问题。那些通过数据分析就轻松实现业务突飞猛进的事情，更多出现在已经经过简化和包装的经典案例当中。而在我们身边，不仅提高对数据的重视程度这件事难以推进，而且数据带来的实际优化效果也十分有限。
我们可以将数据应用的过程中可能遇到的问题归结为三大类。如果你正在做一些数据应用方面的工作，那么你面临的问题很可能就包含在其中：
第一，当我想通过数据进行分析的时候，却发现没有数据。如果你或者你的团队才刚刚开始关注数据的问题，那么这样的情况一定会发生。造成这种情况的原因有以下几种。
首先，在产品创建初期，更多的数据准备和应用是面向功能搭建的。大家没有更多的精力为后续的数据分析做更多的考虑，这就导致了一些重要的原始数据并没有被记录下来。
其次，有些数据虽然已经存在，但是不在你的管辖范围之内。它们可能属于公司内部的其他系统，甚至记录在第三方供应商的系统中。在这种情况下，我们就需要为获取这些数据而多费一些周折了。
最后，数据本身的质量存在问题，如数据上报得不完整、统计的口径不一致等。这些质量问题会导致已经有的数据无法使用，或者得到的结果存在严重偏差。
如果以上这些问题都解决了，接下来就比较简单了。我们只需要将现有的数据变成分析人员和决策者想要的样子——详细的统计报表或者直观的统计图。
第二，当我们为分析人员和决策者提供了他们想要的“数据产物”之后，紧接着就会出现另一类问题：如何让数据分析的结果更有价值？阅读报表和统计图的人开始对内容表示不满。起初他们可能会表示“图表的类型太少，因此能够表现的信息太少了”。但是很快，他们诟病的问题就会变成“这些图表太粗浅了，不能通过这些图表发现任何对决策有帮助的信息”。我们在这里提出一种简单判断数据分析工作有没有做好的标准，那就是在浏览数据分析结果的时候，读者需要在大脑中预先储备多少信息？需要预先储备的信息越少，那么提供的数据分析结果也就越有价值。至少，你的老板会这样认为。为了解释这个逻辑，我们会在书中专门深入探讨。
第三，如果前两个大问题还没有把你难倒的话，紧接着我们来看看另一个大问题：如何让数据分析的结果真正影响产品和业务？这个问题的解答，将会重新定义数据与产品、业务之间的关系。数据与产品、业务之间的关系本来就比我们想象的更加贴近。想要真正让数据分析的结果对产品和业务产生影响，我们就需要用产品的语言、业务的语言来描述数据，不仅要把数据分析的结论变成需求，更要把它变成一款产品、一项业务。通过这样的方法，我们将使静态的产品和业务变成动态的。
针对数据分析方面的问题，市面上已经出现了许多书籍来帮助读者解决。针对第一类问题和第二类问题的书籍最多，它们帮助读者深入了解数据的逻辑，以及在数据分析时需要具备的思维方式，并提供相应的案例和常用工具帮助读者快速上手。
而第三类问题，则是在业务不断丰富、深化，计算机技术不断强大、成熟之后，逐渐衍生出的面向数据的产品管理问题。
如何更好地解决这三类问题，尤其是第三类问题，是写这本书的重要初衷，本书的内容就是主要围绕如何更好地解决第三类问题而展开。
目标读者
本书的目标读者可以分为三类。
1.?产品经理、产品运营、希望推行数据思维的管理者
在产品设计和运营的工作中，产品经理和产品运营的同学们绝对是主角。对数据感兴趣，也认同数据对产品的作用，却缺少方法来实现数据应用，这也许是你正在面临的问题，而本书就意在提出一个相对通用的思路，以帮助团队在数据应用和产品优化上找到结合点和方向。
2.?数据分析师、研发工程师
在数据应用的过程中，数据分析师的角色是必不可少的。并且，在从原有的数据分析方法向数据驱动方法演进的过程中，数据分析师自身的工作也会有所调整。提前了解这些系统调整，对分析师个人的职业选择和发展也会有所帮助。而在数据驱动方法的思路中，由于我们把“更好的产品”定为最终目标，因此，实现产品的研发工程师们也需要参与其中。本书同样会阐释为了实现数据驱动产品优化，需要在工程上注重哪些思路的调整。希望这些调整建议能够对工程师们有所帮助。
3.?其他对数据感兴趣，并希望借助数据力量的人群
数据由来已久，有些行业很早以前就开始注重利用数据，而有些行业则起步较晚。不管怎样，数据正在展现出越来越强的力量，也越来越被人们所重视。因此，就算你不是互联网相关行业的从业者，数据也是你实现发展的有力工具之一。通过本书的介绍，你能更好地借助数据的力量，实现自身和组织的成功。
目录结构
本书共分为3篇。
第1篇（第1～3章），讲解数据的基本逻辑，作为与人们熟知的“数据分析”方法之间的衔接和过渡。
第1章，主要介绍了在数据上通用的规律，本书将数据比喻成“拼图游戏”，并阐释了“比较”这种技术在数据应用中的重要地位。
第2章，列举了数据分析方法中最常见的分析模型，以及模型背后的逻辑。这些模型将被沿用到数据驱动方法中，因此，我们有必要提前了解它们，特别是它们背后的分析思路和逻辑。
第3章，列举了在数据分析方法中最常用的统计图。这些统计图是数据可视化最基本的工具。在数据驱动方法中，它们不再是数据应用过程的最终产物，但是当我们要表明类似的逻辑关系时，仍然要用到这些统计图。
第2篇（第4～9章），讲解了从数据驱动方法的特点、方法的搭建，到这种方法具体落实到产品设计和运营工作中的完整过程。这一篇是本书最重要的内容。
第4章，提出了在数据应用上团队会经历的三个阶段；介绍了数据驱动方法与数据分析方法的区别，以及在实施数据驱动方法之前，团队需要做的准备。这一章的论述，将突出数据驱动方法的核心理念。这种理念将会贯穿后面的章节，成为整个数据驱动方法的基石。
第5章，主要介绍了数据驱动方法在产品设计和运营方面应用的整体情况。
第6章，主要介绍了如何借助数据驱动方法，对产品需求进行优化，包括通过数据收集需求的方法，以及如何通过数据提前“演练”需求被实现的状态。
第7章，介绍如何把需求整理为业务逻辑。本章将讨论如何用数据的方式梳理业务逻辑，并且通过数据提前验证这种业务逻辑。
第8章，讲解业务逻辑明确之后，如何针对业务逻辑设计具体的产品交互实现。
第9章，产品不是完美的，运转起来之后，总会出现各种各样的问题。此时，就需要加入运营工作了，以便对产品进行优化，使产品向着预想的方向发展。在这个过程中，数据将会辅助运营工作，指导运营的方向并形成反馈。
第3篇（第10章），讲解了发展数据应用方面的几种常见策略，以及如何让自己的数据发展布局更有效，并对未来的数据形态提出猜想——未来的数据将会变成什么样子？还讲解了团队在对内与对外两个方面，如何构建自己的数据影响力，以及在数据资源上，如何形成适合自己的布局，找到自己的定位。
致谢
本书是由作者对互联网产品、团队和数据的切身体会和思考灵感汇聚而成的。其中不少灵感来自身边的师长、领导、同事和朋友。因此，特在此感谢师长过往的教诲，为我传道受业、答疑解惑；感谢领导和同事，给我磨练和施展自己能力的机会和环境；感谢身边的朋友，使我拓宽视野，获得丰富的参考信息。
还要特别感谢我的家人为我提供的舒适的生活环境，使我能有余力完成本书。 勘误
对于书中纰漏及不当之处，欢迎批评指正。联系方式：laurieliyang@163.com。
李阳著的《产品增长力(数据驱动的产品设计运营和优化)/产品管理与运营系列丛书》由京东资深数据产品经理撰写，重新定义了数据与产品、业务的关系，从数据分析方法、数据价值挖掘、数据结果倒逼业务优化3个层次，以及设计、运营和优化3个维度，为产品增长提供了科学的依据和方法论，得到了PMCaff创始人阿德、GrowingIO创始人&CEO张溪梦、增长官研究院创始人范冰、腾讯高级产品经理刘涵宇等专家的高度评价。
全书内容以理论为主线，以实操为目标，萃取技术实操与管理思维中的精华，形成相对完整的逻辑体系。
第1~3章是基础，讲解了数据分析及其可视化的方法，包括数据的通用“规则”、常见的数据分析模型，以及常用的数据统计图表。
第4~5章是核心，讲解了数据驱动的理念，以及数据驱动产品设计和运营的具体方法。
第6~9章是深化，进一步讲解了数据驱动的理念和方法在产品整个生命周期中各个重要环节上的应用。
第10章是拓展，基于数据分析系统化、智能化的大背景，在数据分析系统与分析团队的影响力等方面提出了一些建议。
在产品设计和运营的工作中，产品经理和产品运营的同学们绝对是主角。对数据感兴趣，也认同数据对产品的作用，却缺少方法来实现数据应用，这也许是你正在面临的问题，而李阳著的《产品增长力(数据驱动的产品设计运营和优化)/产品管理与运营系列丛书》就意在提出一个相对通用的思路，以帮助团队在数据应用和产品优化上找到结合点和方向。