随着人工智能的发展，策略产品经理应运而生，并且策略产品经理的岗位需求量不断增长，越来越多的人希望通过图书或者相关的培训获得专业的指导，并能够借此在求职、能力提升或者转行时获得优势。
本书介绍了策略产品经理应知应会的知识，本着将业务诉求转化成产品策略模型的理念，教读者设计策略模型使业务指标循序渐进地得以提升。此外，本书展示了丰富的案例和策略模型的构建过程，并提出了一系列可行的解决方案。读者在阅读的过程中，可以了解策略理念，培养策略思维，运用策略方法论，快速提升业务实践能力。
本书面向数据策略产品经理或对数据策略产品感兴趣的读者，也适合在搜索、推荐、广告、营销、用户增长等业务领域工作的产品经理阅读。此外，互联网行业的市场人员、运营人员、数据分析师以及普通高校的计算机或数据科学相关专业的师生也可以参考阅读。

张秀军，十余年互联网大厂从业经验，曾在京东、新浪微博等公司任职，对推荐算法、标签体系、智能营销、用户增长、数智化转型等有比较深入的研究。曾构建多个智能化产品顶层设计方案并实现项目落地，总结出一套基于“大数据+算法+策略”的产品方法论，并获得十余项个人发明专利。

第一部分 基础知识篇
第1章 策略的价值与分类
1.1 专业名词解释
1.2 价值概览
1.2.1 非商业价值
1.2.2 商业价值
1.3 商业价值评定
1.3.1 广告
1.3.2 电商
1.4 策略的分类
1.5 一个简单的策略案例
1.6 小结
第2章 推荐系统基础知识
2.1 专业名词解释
2.2 推荐系统的演进
2.2.1 常见的推荐系统
2.2.2 推荐系统的发展
2.3 推荐位及推荐逻辑
2.3.1 获取推荐结果
2.3.2 探索推荐过程
2.4 推荐系统、搜索系统、计算广告
2.4.1 推荐系统与搜索系统
2.4.2 推荐系统与计算广告
2.5 小结
第3章 推荐系统的架构及算法
3.1 专业名词解释
3.2 架构介绍
3.2.1 业务场景接入
3.2.2 数据基础建设
3.2.3 召回模型
3.2.4 排序模型
3.3 推荐系统逻辑
3.3.1 推荐策略
3.3.2 推荐系统的基础算法
3.3.3 无量纲化算法
3.4 产品经理输出策略PRD的结构
3.5 小结
……
第二部分 案例实践篇