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作者
潘一鸣
分类
科技技术
语言
中文
格式
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《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》内容简介

《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》由潘一鸣所著，属科技技术类书籍。本站整理内容简介、分类标签、相关书籍和合规下载入口，获取前建议核对书名、作者和版本信息。

《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》书籍信息摘要

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《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》适合哪些读者？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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目录

  1. 作者简介
  2. 扉页
  3. 版权信息
  4. 前言
  5. 第1部分 基础
  6. 第1章 信息架构
  7. 1.1 信息架构到底是什么
  8. 1.2 信息架构设计的基本问题
展开全部（共 80 章节）
  1. 1.2.1 你的用户是谁
  2. 1.2.2 你的内容是什么样的
  3. 1.2.3 你的产品应用场景是什么
  4. 1.3 如何设计好信息架构
  5. 1.3.1 选择合理的解决方案
  6. 1.3.2 符合一般用户认知
  7. 1.3.3 可视化的方案
  8. 1.3.4 以人为中心的设计
  9. 1.3.5 系统容错设计
  10. 1.3.6 合理的信息反馈
  11. 1.3.7 系统的可扩展性
  12. 1.3.8 关于设计准则的准则
  13. 1.4 分类系统：建立内容的图书馆
  14. 1.4.1 分类系统的挑战
  15. 1.4.2 多级分类
  16. 1.4.3 分类的维度
  17. 1.5 导航系统：永远别让用户迷路
  18. 1.5.1 导航的系统性
  19. 1.5.2 传统导航分类
  20. 1.5.3 移动端的导航设计
  21. 1.6 标签系统：将数据格式化
  22. 1.6.1 标签的来源
  23. 1.6.2 系统标签的设计原则
  24. 1.6.3 标签系统的作用
  25. 1.7 本章小结
  26. ■ 案例分享
  27. 第2章 数据分析
  28. 2.1 数据驱动的实施步骤
  29. 2.2 从埋点到指标
  30. 2.2.1 数据埋点的采集
  31. 2.2.2 数据埋点的评估
  32. 2.2.3 选择指标的准则
  33. 2.3 数据分析的核心方法
  34. 2.3.1 可信度分析
  35. 2.3.2 趋势分析
  36. 2.3.3 数据细分
  37. 2.3.4 数据对比
  38. 2.3.5 转化漏斗
  39. 2.3.6 集群分析
  40. 2.3.7 数据预估
  41. 2.3.8 综合分析
  42. 2.4 归因：从数据到认知
  43. 2.4.1 相关性和因果性
  44. 2.4.2 归因的类型
  45. 2.4.3 微观归因方法
  46. 2.5 数据分析报告
  47. 2.5.1 数据报告构成
  48. 2.5.2 数据报告说明
  49. 2.6 本章小结
  50. 第3章 机器学习
  51. 3.1 什么是机器学习
  52. 3.1.1 机器学习与学习
  53. 3.1.2 机器学习系统的构成
  54. 3.1.3 机器学习的优势
  55. 3.1.4 机器学习的挑战
  56. 3.2 特征工程：算法的基石
  57. 3.2.1 数据提取
  58. 3.2.2 数据预处理
  59. 3.2.3 特征选择
  60. 3.2.4 特征降维
  61. 3.2.5 其他特征工程
  62. 3.3 常用机器学习算法
  63. 3.3.1 线性回归
  64. 3.3.2 逻辑回归
  65. 3.3.3 C4.5决策树算法
  66. 3.3.4 K-means算法
  67. 3.3.5 朴素贝叶斯
  68. 3.3.6 人工神经网络
  69. 3.3.7 模型融合
  70. 3.4 机器学习算法的应用
  71. 3.5 人与算法
  72. 3.5.1 算法可以成为产品的核心竞争力

常见问题

《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》适合谁读？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》阅读难度高吗？

建议根据目录、格式和自身阅读设备判断。文字类内容通常适合 EPUB，固定排版内容通常适合 PDF。

《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》纸质书值得买吗？

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《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》哪个版本更适合？

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本；经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

在哪里可以合法获取《产品逻辑之美：打造复杂的产品系统》？

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