前言

世上没有傻问题

看到本书的标题，也许你会感到既严肃又随意。严肃是因为它指明这是一本面向产品经理的职业书，随意则是由于它的“30问”——为什么是这30个问题？为什么是“问题”而不是“讲解”，比如“30讲”或“30解”？

实际上，比起解答，本书更侧重于提问。

近十年，互联网行业的高速发展令人惊讶，互联网从业者需要不断学习，才能跟得上行业剧变。以解决具体问题为导向的学习是一种行之有效的快速学习法。基于这个思路，本书旨在引导读者提出自己的问题，无论一个问题看上去是精妙还是荒唐，只要它给读者的工作带来了困惑并能够激发读者深入探究的兴趣，那么它就是一个有价值的问题。

一旦明确了问题，解决它便会水到渠成。对书中每一个问题的回答，都是笔者引导读者参与讨论的过程，其中融入了笔者自身的思考和实践，希望读者能够在讨论的基础上，进一步探究部分内容，形成自己的解决方案。

你是产品经理，更是数据产品经理

产品经理不像互联网行业中大多数职位那样存在科班出身的从业者——从如今高校开设的学科中，我们能够轻易地找到与研发工程师、设计师、数据分析师、广告与公关等职位对口的专业，却很难说清哪个专业是以培养产品经理为目标的。这就意味着，与其说产品经理是一个职位，不如说它更是一种责任及一系列思维方式——只要你在以产品经理的方式思考，为产品的结果负责，你就可以担任产品经理。

那么，数据产品经理又是什么呢？总结起来，有如下核心关注点：

· 产品数据。日登、日活、日付费，每天要用哪些数据指标来衡量产品的健康与否？

· 数据产品。数据报表、用户画像、任务调度，是否要通过各种数据门户平台查阅、分析和处理数据呢？

· 数据化运营。以数据驱动产品运营，如何制定可量化的运营策略？如何根据数据评估运营效果并迭代产品？

在如今的智能时代，各行各业都需要数据，正如各行各业都需要产品经理，相信你一定会频繁与上述内容打交道。因此，不知不觉间，你已经在用数据思维做产品了。

当然，我们不应把“数据产品经理”和“数据分析师”混为一谈，虽然二者有一部分重合技能，但前者注重对产品和数据方案整体的把握，而后者更擅长对数据进行挖掘、分析和提炼等专业性探究。

本书适合谁

· 爱学习，需要数据思维的互联网产品经理。

· 专职的数据产品经理，包括负责数据平台的产品经理，以数据为导向的产品经理。

· 希望打造数据产品体系的团队管理者或创业者。

· 想要了解互联网产品和数据思维的各界人士。

只要你乐于提问，并愿意基于书中的兴趣点进一步系统化学习，本书一定能够给你启发。

本书不适合谁

· 只希望从事最基础工作的产品经理，如画原型，写需求文档，与工程师“争吵”。

· 追求“干货”和万能方法论的互联网从业者。

· 认为人际关系和资本才是王道的团队管理者或创业者。

· 不认为数据能够产生价值的人士。

如果你属于上述人群，请不要在本书上浪费时间，利用这些时间去做更有意义的事情吧。

另外，书中讨论的Excel高级技巧、R语言、SQL、人工智能等内容仅限于帮读者建立初步认知，如果你是为深入学习这些内容而来的，请一定不要选择本书，其他相关的专业书籍会更适合你。

关于阅读进度

由于本书最关键的内容在于引导读者提出问题，你可以通过浏览的方式快速地读完整本书，当日后工作遇到问题时再回来翻看对应的内容，不必从一开始就逐字逐句地阅读。因此，笔者建议以每天1～2问的节奏阅读，花至多1个月的时间读完本书。

在阅读的过程中，请注意每一问末尾的进度图（如右图所示），它向你指示了阅读完成度。

每一单元的脉络图则对该单元的关键讨论进行了总结，你可以在本书的彩插中找到它们，也可以扫一扫每一单元末尾的“打卡”二维码，将它们收藏于微信或分享给好友，以便在工作中随时查看。

老套却必要的致谢

感谢那些曾经爱我，现在爱着，未来将爱我的人，他们的支持，让我得以克服各种困难和懒惰，将本书写完。

感谢华中科技大学新闻与信息传播学院张明新、陈少华教授对我的谆谆教诲，以及 QQ 浏览器产品与运营总监刘凌（Lillian）、业务导师符凌霄（Lennox）和陈剑勇（Jarvis）在职场中指导我快速成长，为我指明了本书的选题方向。

感谢我的同事们，与他们共事的经历，是本书内容的源泉。

感谢视源股份（CVTE）王琪峰亲笔作序，以及行业内外各位专家学者倾力推荐，令拙著增光添彩。

感谢电子工业出版社博文视点的郑柳洁和汪达文编辑，以及未曾有幸见面的编辑老师们，他们就是图书的产品经理，辛勤的付出促成了本书的面世。

感谢设计师何积平，包揽了本书全部的设计元素，以惊人的效率让我见识到专业的水准。

亲爱的读者，感谢你激活本书的意义，让知识不再留守于冷冰冰的书本中，也希望得到你的推荐及猛烈而善意的批评，让我们共同进步。