编辑推荐
《产品研发管理：构建世界YI流的产品研发管理体系 第2版》
企业的成功在于拥有核心产品，产品的成功在于增量绩效的不断递增，创新的思维和成功的经验总结，可以帮助企业少走弯路、加快创新。期待《产品研发管理》一书的再版发行，能给各类产品研发企业、众多的研发主管和产品规划、研发、运营、管理全流程相关人员提供参考，有所启发。
——电子工业出版社总编辑 刘九如
《增量绩效管理：构建以产品为核心、基于增量产出的管理体系》
本书在作者周辉继《产品研发管理：构建世界YI流的产品研发管理体系》出版后的第二本此系列的新书；
本书可有效解决企业无法实施员工持股的先天不足，建立以企业虚拟股份制为基础的增量绩效管理体系。
内容简介
《产品研发管理：构建世界YI流的产品研发管理体系 第2版》
许多企业面临着研发周期长，需求不清晰，公司越做越大，却越来越不赚钱、越来 越缺少核心竞争能力，研发人员越来越多，越来越难管理等问题；中国的大部分技术型 企业在能力建设上只关注技术和财务以及交付的指标和要素，不关心货架共享能力，不 关心市场需求和基于核心技术平台上产品收入占比的可持续发展能力，不关心核心人员 的能力提高和人员结构合理性的竞争能力指标。本书将解决以上问题，帮助国内很多企 业制定战略和提高领导者的管理能力。
《增量绩效管理：构建以产品为核心、基于增量产出的管理体系》：
该书在IPD产品研发管理的基础上系统阐述企业如何可持续增长，如何构建相互迭代支撑而不是“孤岛式”或“烟囱式”的管理系统，并通过增量绩效机制不断优化完善，让企业首先进行客户细分，定位优质增量客户，针对优质客户寻找解决方案和进行产品与技术研发，确定战略控制节点，聚焦配置资源并针对核心员工设计增量绩效，提升任职资格和能力，建立“一客户一产品一策略一财务模型一队伍一增量激励”的精细盈利模式，并通过经营分析和预警让企业在不断解决优质客户问题的同时，不断纠偏，持续成长。该书可有效帮助企业建立系统管理思维体系，突破瓶颈，实现增量。
该书所有图片、内容均申请了个人知识产权，任何人未经授权不得用于任何商业活动，包括但不限于培训、咨询和软件开发。
作者简介
周辉，毕业于北京航空航天大学，华为公司研发管理体系的缔造者，在华为公司历任项目管理部总经理、研发干部部副部长、交换机产品线副总经理、数据通信行销部副总、产品计划部总监、产品线管理办副总裁，是华为公司研发管理改革（IPD）项目组核心成员。 离开华为后曾担任亿阳信通首席运营官兼营销总裁以及青牛软件CEO。2005年初创建北京楚星融智咨询有限公司，融智曾为中国航天一院，航天五院、东阿阿胶、华旗资讯（爱国者）、电子29所、用友软件、启明星辰、国家电网、中国卫星、国防科大等上百家技术型企业和科研院所进行产品管理的改革，是中国产品研发管理具竞争力的品牌咨询公司，被誉为“IPD中国落地一咨询公司”。
章节目录
第1章 数据分析那些事儿 /13
1．1 数据分析是“神马” /14
1．1．1 何谓数据分析 /15
1．1．2 数据分析的作用 /17
1．2 数据分析的流程 /18
1．2．1 明确分析目的和思路 /19
1．2．2 数据收集 /21
1．2．3 数据处理 /22
1．2．4 数据分析 /22
1．2．5 数据展现 /22
1．2．6 报告撰写 /23
1．3 数据分析的三大误区 /25
1．4 数据分析师的要求 /26
1．4．1 数据分析师的硬件要求 /26
1．4．2 数据分析师的软件要求 /28
1．5 几个常用指标和术语 /30
1．6 本章小结 /34
第2章 结构为王，确定分析思路 /35
2．1 数据分析方法论 /36
2．1．1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /36
2．1．2 数据分析方法论的重要性 /37
2．2 常用的数据分析方法论 /38
2．2．1 PEST分析法 /38
2．2．2 5W2H分析法 /41
2．2．3 逻辑树分析法 /42
2．2．4 4P营销理论 /43
2．2．5 用户使用行为理论 /45
2．3 本章小结 /46
第3章 无米难为巧妇，数据准备 /47
3．1 理解数据 /48
3．1．1 字段与记录 /49
3．1．2 数据类型 /50
3．1．3 数据表要求 /50
3．2 数据来源 /52
3．2．1 导入数据 /52
3．2．2 问卷录入要求 /56
3．3 本章小结 /58
第4章 简单快捷，数据处理 /59
4．1 数据处理简介 /60
4．2 数据清洗 /61
4．2．1 重复数据处理 /61
4．2．2 缺失数据处理 /66
4．2．3 空格数据处理 /70
4．3 数据合并 /72
4．3．1 字段合并 /72
4．3．2 字段匹配 /74
4．4 数据抽取 /76
4．4．1 字段拆分 /76
4．4．2 随机抽样 /80
4．5 数据计算 /82
4．5．1 简单计算 /82
4．5．2 函数计算 /83
4．6 数据转换 /87
4．6．1 数据表行列互换 /87
4．6．2 二维表转一维表 /89
4．6．3 数据类型转换 /93
4．7 本章小结 /97
第5章 工欲善其事必先利其器，数据分析 /98
5．1 数据分析方法 /99
5．1．1 对比分析法 /100
5．1．2 分组分析法 /104
5．1．3 结构分析法 /105
5．1．4 分布分析法 /106
5．1．5 交叉分析法 /107
5．1．6 RFM分析法 /109
5．1．7 矩阵关联分析法 /111
5．1．8 综合评价分析法 /116
5．1．9 结构分解法 /119
5．1．10 因素分解法 /120
5．1．11 漏斗图分析法 /122
5．1．12 趋势分析法 /123
5．1．13 高级数据分析方法 /129
5．2 数据分析工具 /129
5．2．1 初识数据透视表 /130
5．2．2 数据透视表创建三步法 /131
5．2．3 数据透视表分析实践 /133
5．2．4 数据透视表小技巧 /137
5．2．5 多选题分析 /141
5．3 本章小结 /145
第6章 给数据量体裁衣，数据展现 /146
6．1 揭开图表的真面目 /147
6．1．1 图表的作用 /147
6．1．2 经济适用图表有哪些 /148
6．1．3 通过关系选择图表 /149
6．1．4 图表制作5步法 /154
6．2 表格也疯狂 /155
6．2．1 突出显示单元格 /156
6．2．2 项目选取 /157
6．2．3 数据条 /158
6．2．4 图标集 /160
6．2．5 迷你图 /161
6．3 给图表换装 /163
6．3．1 平均线图 /163
6．3．2 双坐标图 /166
6．3．3 竖形折线图 /169
6．3．4 帕累托图 /172
6．3．5 旋风图 /178
6．3．6 人口金字塔图 /183
6．3．7 漏斗图 /185
6．3．8 矩阵图 /190
6．3．9 改进难易矩阵（气泡图） /193
6．4 本章小结 /195
第7章 专业化生存，图表可以更美的 /196
7．1 别让图表犯错 /198
7．1．1 让图表“五脏俱全” /198
7．1．2 要注意的条条框框 /200
7．1．3 图表会说谎 /211
7．2 浓妆淡抹总相宜――图表美化 /215
7．2．1 美化三原则 /215
7．2．2 略施粉黛，美化技巧 /218
7．2．3 图表也好“色” /224
7．3 本章小结 /228
第8章 专业的报告，体现你的职场价值 /229
8．1 什么是数据分析报告 /230
8．1．1 数据分析报告是什么 /230
8．1．2 数据分析报告的原则 /230
8．1．3 数据分析报告的作用 /231
8．1．4 数据分析报告的种类 /233
8．2 报告的结构 /235
8．2．1 标题页 /236
8．2．2 目录 /238
8．2．3 前言 /238
8．2．4 正文 /240
8．2．5 结论与建议 /241
8．2．6 附录 /243
8．3 撰写报告时的注意事项 /243
8．4 报告范例 /244
8．5 本章小结 /251
京东--产品研发管理第2版+增量绩效管理（精装套装共2册）是2019年由电子工业出版社出版,作者。
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