这是一部从数学、经济学、人工智能3个角度讲解策略产品经理方法论的著作。

作者对自己多年的策略产品经验进行了总结和提炼，D创了函数方法论和经济学方法论。这些方法论在大量实践中被证明行之有效。本书对这两大方法论进行了详细讲解，并且重点讲解了策略产品经理应该掌握的机器学习、深度学习核心知识。

更重要的是，本书还传递了一种非常重要的策略产品思想：所有的产品策略问题都可以用模型来解读。模型能帮助我们快速揭开问题背后隐藏的本质，从而实现举一反三，融会贯通。本书围绕搜索、推荐、广告、定价、匹配调度等各种常见的应用场景，总结了大量策略产品模型。

全书一共12章，分为3篇。

概览篇（第1~2章）：深度剖析策略产品经理的本质、工作内容、工作职责，且明确给出必须具备的能力项，以帮助读者对策略产品经理形成整体认知。

方法篇（第3~8章）：这是本书的核心部分。首先详细剖析策略产品经理两个常用的方法论——函数方法论与经济学方法论，并配有大量案例与解决方案；然后沿着函数方法论的脉络，介绍策略产品经理必须掌握的机器学习、深度学习模型等前沿技术，并针对策略产品经理实际工作内容给出相应的落地指导。

能力篇（第9~12章）：专门针对策略产品经理实际工作进行指导。首先针对策略产品经理必备的能力项进行深度讲解；然后针对不同背景的人转型策略产品经理给出有效转型途径；最后针对策略团队的组建给出指导建议。

青十五（本名：赖博彦）

资深策略产品经理，国内策略产品经理发展的积极推动者和研究者。D创的策略产品经理函数方法论和经济学方法论，具有非常强的实用性，得到了业界的充分肯定。

曾就职于去哪儿网，历任数据与算法工程师、高级策略产品经理等职务。任职期间，负责开发和搭建了BU的数据平台，并主导完成了机票搜索部分的模型输出与线上实施，使机票联程业务整体提效1~1.5倍。在创业公司做过高管，任策略产品总监，带领策略团队实现核心营销指标100%增长，同时负责公司人才梯队建设，并在公司内部完成整套策略产品经理系列课程开发与培训。对业务策略建模、策略团队组建与管理也有深刻理解。

本硕毕业于北京大学信息学院智能科学系（中国第一个本科人工智能专业），具有丰富的人工智能、研发与产品背景，在海量数据的处理与分析方面有丰富的实践经验。

从身高遗传问题谈起

父母的身高与孩子的身高有什么样的关系？

这是一个有趣的问题。按照我们的常识，父母的个子越高，子女的个子大多越高，甚至可能高过父母。但如果子女的个子总是高过父母，那么经过多年繁衍，人类的身高岂不是要突破天际？

19世纪，英国著名遗传学家、统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）收集了1078对父母与子女的身高样本数据，发现子女与父母的身高呈线性关系，即如果把父母的平均身高设为x，子女的平均身高设为y，那么可以用一个线性函数来表达它们之间的关系：

其中，参数w和b均为实数，因此这样的线性函数理论上来说有无限多可能。如果用二维坐标来表达，将参数w映射到横轴、参数b映射到纵轴，我们会发现这样的线性函数和二维平面上的点一样多。那么，在这众多的线性函数中，哪一个函数最能真实地描述样本数据中呈现的线性关系？为此我们可以从样本数据出发，用预估结果与实际结果的平均误差来定义一个选择函数的评估标准——样本数据的均方误差δ：

均方误差越小，意味着这一组参数（w，b）越接近世界的真相。仔细观察我们会发现，均方误差δ实际上是一个关于w和b的二次函数δ（w，b），因此，可以在三维空间用一个开口向上的抛物面来描绘这一函数，抛物面上的每一个点（w，b）都代表了一组参数，即唯一确定了一个线性函数。

如下图所示，这个抛物面的最低点（w*，b*）即我们希望得到的使均方误差δ最小的一组线性函数参数。由此，高尔顿从样本数据中最终得到子女与父母身高的关系y=0.516x+0.8567（单位为米）。系数w小于1意味着人类的高个子基因不会永远遗传下去，而是最终回归到一个均值，这样的方法也被称为线性回归。

而像上面这样的思考和求解过程可以用一个最优化公式来表达：

即最低点（w*，b*）是使得评估标准函数δ（w，b）最小的一组参数，这组参数也唯一地确定了一个线性函数y=f（x）=wx+b。

以小见大，我们对世界的解读便从这里开始。