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简介：由曲卉所著，作者用自己亲身经历总结出了黑客必备技巧套路，还有更多的实战经验，值得读者去仔细探究，终会有所收获。
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《增长黑客如何低成本实现爆发式成长》（ Sean Ellis ）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：增长黑客如何低成本实现爆发式成长
豆瓣评分：8.3
作者: Sean Ellis
出版社: 中信出版集团股份有限公司
副标题: 如何低成本实现爆发式成长
原作名: Hacking Growth: How Today’s Fastest-Growing Companies Drive Breakout Success
译者: 张溪梦
出版年: 2017-11-1
页数: 384
内容简介：
脸谱网如何从默默无闻到坐拥二十几亿用户？
爱彼迎、优步何以在短短时间估值超过百亿美元？
领英怎样跨步成为全球领先的职业社交平台?
这些初创公司实现爆发式成长的共同奥秘就是增长黑客。
增长黑客是硅谷当下热门的新商业方法论，其精髓在于通过快节奏测试和迭代，以极低甚至零成本获取并留存用户。
作为最早提出“增长黑客”概念的理论先驱、带领Dropbox实现500%增长的实战领军人物，作者在书中分享了如何跨部门搭建增长黑客团队，以及实现用户和利润双增长的具体行动指南。该书一经出版，便被科技公司奉为运营圭臬。
作者简介：
肖恩·埃利斯
Sean Ellis
首屈一指的增长黑客网络社区GrowthHackers.com的联合创始人兼CEO。网站拥有180万全球用户。肖恩于2010年提出了“增长黑客”一词，也是增长黑客大会的发起人。创业公司和财富100强企业的商业智库。《纽约时报》《华尔街日报》《连线》《快公司》、Inc.com和TechCrunch等诸多媒体都对他进行过报道。
摩根·布朗
Morgan Brown
资深创业公司营销专家，与肖恩一同创办了GrowthHackers.com。曾任Inman News首席运营官。目前任职于Facebook。
《增长思维》
文/美遇生活美学
所谓增长能力，就是持续做出正确决定的能力。梁宁老师曾定义了增长框架:一横一纵。一横是设计模式、优化组织、借助势能、跨越周期，推动人和企业从零开始，步步向前。一纵是破局点，加杠杆，做分形，稳扎稳打，从一到万。
把视角从“获客”转移到“供需平衡”，是一名增长黑客跃迁为增长官的必经之路。本书中，作者李云龙老师对增长的概括是：以供需分析为基础，从用户全生命周期寻找增长点的方法论。核心模型如图1所示。本书的核心内容，就是对这个模型的细化拆解，让大家找到“产生增长方法的方法”。
这个模型的核心是啊哈时刻，它是一个增长圈的通识概念，指的是一个产品让用户感受到它的最强价值感的那个时刻。一个产品，只有存在啊哈时刻，才有了驱动用户增长的引擎。在增长八卦模型的外圈，把用户的生命周期拆解为8个部分，它们分别是：认知、接触、使用、首单、复购、习惯、分享和流失。而内圈则是分别对应这8个部分的供给策略，即从产品提供方的角色出发，告诉我们应该怎么做才能提升外圈每一个环节的效率。将各个环节的效率提升整合在一起，对产品来讲，这就是整体的增长。
本书的重点就是对增长方法论的不断细化拆解。结合大量的案例，力图打造一个给增长官们的增长检核清单。本书讲的更多的是实操性的增长框架，主要偏2C的增长模式，李云龙老师将其定义为八卦模型。目标是让用户体验到啊哈时刻，也就是说产品让用户怦然心动，撩起了他（她）购买的欲望。
八卦模型定义了产品的生命周期，包括了:
1.认知。通过打造品牌来实现增长。打造品牌需要先做好产品定位。多说一句，PMF（产品和市场的匹配性)是个关键，需要通过mvp来进行验证和迭代。
2.接触。需要建立推广渠道，对于2C而言就是流量上做文章，通过回赏，助力，榜单，和拼团等方式获得裂变流量。
3.使用。让用户产生购买行为。做好行为三角，客户自来。购买行为的三角:动力因，触发器和能力。
4.首单。排除用户的顾虑。从信任和价格方面入手。信任手段包括:品牌承诺，用户体验和第三方背书。价格方面，运用行为经济学知识来设计价格体系。
5.复购。增加替换成本，另外从提升用户满意度，提高需求满足率，帮助用户成长，建立会员价值，利用网络效应等方面提高用户复购。
6.习惯。设计增强回路，让用户上瘾。
7.分享。让用户分享，实现品牌传播。
人愿意分享的场景有以下三种：
主动分享：你的产品，使他感受到了价值，产生了愉悦，从而带动了他的自发转化。
社交货币：你的产品，能让他和亲朋好友之间产生社交互动。
利益刺激：你的产品，对他有好处；或者他帮你宣传，能从中拿到好处。
8.流失。利用损失厌恶心理，减少用户流失。
作者对于这些模型匹配了大量实战案例进行了讲解并希望读者通过刻意练习来掌握这些增长手段。
破除关于增长的三个误区。：
a.增长不是只有AARRR模型，根据自身业务场景，你也可以探索不同的增长路径。
b.所有增长工作最终都该是数据驱动的，但非互联网公司在理解了增长底层思维的基础上也能做增长。
c.裂变会带来增长，但它远非增长的全部。增长还需要关注用户的全生命周期。
在具体上手增长之前，你至少有三个问题要考虑清楚。它们分别是PMF（Product Marketing Fit，产品–市场匹配）、增长战略和北极星指标。
在增长体系里，PMF是实现增长的第一个前提，它决定了你的产品是否成立以及你要不要做增长。对一个公司而言，根据其业务类型以及周期阶段，不同的项目有不同的节奏。一般来说，无论是创业公司，还是在公司内部探索新的项目或者新的产品线等，一个完整的商业项目都需要经历以下三个阶段：（1）种子期，也就是从项目的想法诞生，到这个项目被证明可以存在，这是从0到1的阶段；（2）成形期，这是项目从1到10的阶段；（3）成长期，这是项目从10到100的阶段。这三个阶段的顺序不可以颠倒，一定是一步一步来的，而这三个阶段也各自有它们的节奏。
PMF解决的就是从0到1这个种子期阶段的问题，它会确定产品是否适合市场。好产品才是增长的前提。增长思维不是用来解决项目从0到1阶段的问题的，它是从成形期和成长期入手，解决公司如何快速成长以及大规模获客的问题的，并且两个阶段的策略、侧重有所不同。也就是说，在我们的商业模式、产品已经被验证且成形之后，我们就可以利用增长手段对其进行放大了。如果没有验证PMF就开始做增长，那会非常危险。
PMF分为三种。
第一种PMF，是用更好的产品体验来满足一个已有的市场。在这种情况下，这个市场已经切实存在并且被明确定义了，但是目前满足这个市场的产品的用户体验仍不够好，并且用户（无论他们是否觉察）在寻找额外功能或者更加便利的使用方式，以解决他们的问题。
第二种PMF，是用一个产品来满足一个已经存在但部分需求未被满足的市场。初创公司在这个市场中抓住了一个细分市场，直接推出产品，满足了这个细分市场用户的需求。
第三种PMF，是用一个产品来创造出一个新的市场。做这类产品无疑会遇到重重障碍，因为在产品诞生之前，用户不知道自己是否需要这种产品，因此需求是不存在的，市场也是不存在的。
很多初创企业会采取以上三种PMF的综合形式。为什么要把PMF分成三类呢？因为定义好了产品所属的PMF，你才能明白应该把焦点放在哪里。第一种情况涉及的产品，需要有非常优秀的用户体验和比较重的营销推广投入，以此抢占市场份额；第二种情况涉及的产品，需要保证它能够在发展过程中仍然服务于核心用户，但在营销推广方面它需要更精细的策略，因为新用户往往被推荐和折扣这类推广活动吸引来；而第三种情况涉及的产品面临的独特挑战在于，它不但要提供一种有价值的用户体验，还要首先说服用户去体验它。
验证PMF，越快越好
我们明确了PMF是创业成功的第一步，也是做增长的第一个前提。所以，当项目处于种子期，你的工作重点就是找到你的PMF。PMF可以通过MVP（Minimal Viable Product，最小化可行性产品）来测试，MVP即通过一个最小化的、可以满足核心需求的产品来测试市场的反应。MVP的概念来自精益创业，其背后的核心原则是降低时间成本。
增长战略
驱动增长的动力因，也就是判断行业处于什么时间节点，该如何掌控后续的增长节奏。
驱动增长的动力因通常拆解为红利、管理和创新三部分。
如果一个行业处于红利期，那最重要的战略就是投入所有资源，快速占领市场份额。这时候增长的效率是最重要的，你要尽可能地攫取红利。管理驱动是指从内部挖掘管理的潜力，提升效率，从而带来增长。很多大公司都是管理驱动的，现在的商学院很多也都在讲如何通过管理驱动实现增长。
创新驱动适用于处在时代变革、行业变革期的企业，企业越大，你离你的失速点越近。这个时候，红利已经没有了，管理已经做到极致了，“第一曲线”已经接近失速点，企业需要跨越到“第二曲线”。在这个时候，跨越只有通过创新的方式才能实现。
所以，做增长要先在战略层面思考，确定增长的节奏，然后你才需要找到增长的方法。
战略的价值在哪里？战略代表了我们对商业趋势的判断，再好的战略，也只能增加成功的概率。可以说，世界是“概率的”，不是“因果的”。
北极星指标：如何有效衡量增长？
做增长的第三个前提，是要先确定如何衡量增长，也就是找到北极星指标。这个概念由肖恩·埃利斯在《增长黑客》中提出，现在它已经成为行业通用词汇，北极星指标即在纷繁的产品世界里照耀着我们走到终点、杀出重围的指标。它是产品成功的关键指标。产品通过解决特定用户在特定场景下的特定需求而创造营收，北极星指标描述了解决需求与创造营收之间的重要联系。整个组织的增长都应该指向统一的北极星指标，这有助于减少内部沟通成本，集中资源，利出一孔。
找到企业的北极星指标，是做增长的第三个前提，也是至关重要的一步。在任何一家商业公司，北极星指标都有以下三个重要作用：第一，做增长涉及公司运营的方方面面，没有一个明确的指标指引，公司很容易眉毛胡子一把抓，而无法有效地集中火力，抓住重点。北极星指标能够清楚地表明产品在未来需要优化的内容以及可被传达的功能点；第二，公司达到一定规模后，一个共同的目标可以帮助团队把目光调整到同一个方向上，并且明确任务的优先级；第三，最重要的是，北极星指标使产品对结果负责。
怎样才算是好的北极星指标？北极星指标需要包含两个部分：（1）该指标包含了对产品愿景的阐述；（2）该指标能够用来直接衡量现有的产品策略。企业要根据自己的商业模式设立指向最终结果的北极星指标。
对任何一个企业而言，北极星指标都不是一成不变的，不同时期的北极星指标不尽相同，企业需要在业务实践中不断调整它。
1.MVP阶段（创业初期）：我们需要关注的是产品是否被用户需要，通过访谈或者观察来判断产品的价值，这时候我们需要定性分析，而非某个具体指标。
2.增长阶段：产品处于快速增长期，这时候我们需要考虑的是如何留住老用户，吸引新用户。重要的指标就是留存率、复购率、引荐系数等。
3.营收阶段：这个阶段的产品已经相对比较成熟，我们考虑的重点就变成了如何赚更多的钱以及如何规模化。我们关注的重点成了LTV（Life Time Value，用户生命周期总价值）、CAC（Customer Acquisition Cost，用户获取成本）、渠道分成比例、渠道用户赢利周期、成本等。
设立北极星指标可以参照目标管理的通用原则“SMART原则”，它主要包括以下几个方面。
1.S=Specific（具体的），目标必须是具体的。即要切中特定的工作指标，不能笼统。
2.M=Measurable（可衡量的），目标必须是可以衡量的。即指标是数量化或者行为化的，验证这些指标的数据或者信息是可以获得的。
3.A=Attainable（可达到的），目标必须是可以达到的。即指标在人们付出努力的情况下可以实现，要避免目标过高或过低。
4.R=Relevant（相关的），目标必须和其他目标具有相关性。即实现该指标与其他目标有关联。
5.T=Time–bound（有期限的），目标必须具有明确的截止日期。即完成指标要有明确的时间限定。
总体而言，北极星指标必须和你现有的业务联系起来。如果原有的指标不再能反映业务的健康度，那请你果断地寻找替代它的新指标。产品的核心价值、公司的战略方向、产品的生命周期，这三点是和设立北极星指标息息相关的维度。
啊哈时刻：驱动用户增长的支点
啊哈时刻是什么？
它是用户发现产品内在价值，并形成黏性的那一瞬间。一个产品没有啊哈时刻，就无法驱动用户增长。在增长思维中，啊哈时刻就是指新用户在体验产品初期发现产品价值的时刻，一旦新用户找到了产品的啊哈时刻，他就有可能留存下来。也就是说，啊哈时刻就是你的用户发现产品内在价值，并形成黏性用户留存的那一瞬间。一个公司或者一个产品想要实现增长，必须找到自己的啊哈时刻。即便是一些看起来很传统的公司和产品，它们也应该具有带来啊哈时刻的某种特质。
需要注意的是，不同阶段产品的啊哈时刻也许并不一样，不同用户群体感知到的啊哈时刻也可能不一样，产品方需要做的就是找到那些可以放大给最多用户群体的点，然后围绕它们展开增长。这其中的逻辑是这样的：不是这个产品所有的功能点都能成为啊哈时刻，但如果没有啊哈时刻，我们是找不到驱动用户增长的支点的。
判断产品有没有啊哈时刻的几个方法。
第一个方法是“快来钱”。在做批量增长之前，你总有办法让你的产品被极少数的人使用到，哪怕这些人是你的亲戚朋友。在把产品放出去之后，你可以从下面三个点来考量。
1.快，你的用户增长是不是比较快；
2.来，用户是不是主动来的；
3.钱，用户愿不愿意为此付钱。
如果对以上三点的回答都是肯定的，我们就可以说这已经是一个非常好的产品雏形了，其未来的商业闭环是可能成立的，这时你就可以着手设计它的增长战略了。如果其中至少有两个点还没有实现，那你就应该继续打磨这个产品。
第二个方法是“不可或缺性调查”，大家请看图3中的调查问卷。
这个方法适用于你已经有了一部分基础用户的情况，给这部分基础用户做一个调查，你就可以看到其中重度用户有多少。你可以衡量两个维度。第一个维度是有多少用户参与你这个调查，其人数占总用户数的比例是多少？因为愿意参与调查活动的用户已经可以算活跃用户了，大量非活跃用户不会在调查问卷里告诉你他不喜欢你的产品，他们根本不会参与调查。第二个维度是参与调查的用户里有多少用户真的会感到非常失望？
第三个方法就是评估用户留存率，这是一个比较定性的方法。我们通过观察自己的用户留存率，可以判断产品是否具有让用户割舍不了的啊哈时刻。如果大量用户可以毫不犹豫地离开你，只有两种可能：第一种可能，你吸引的这些用户不是产品的精准用户；第二种可能，他们是你的精准用户，但是你提供的产品不具备让他们留下来的啊哈时刻。通过用户留存率来判断啊哈时刻，需要我们具备一定的数据采集和数据分析能力。
如何创造啊哈时刻？
与用户大量交流；快节奏地实验；观测最大要素。
流量=自有流量+赢得流量+购买流量。
可以用来搭建自有流量的平台：腾讯系（最有利于变现）、头条系、阿里系、百度系和知识星球系等。
赢得流量的方式：裂变、分销、拼团、分发、SEO、免费、产品自生。赢得流量的核心：形成逻辑闭环，工具化。
购买流量的考量维度：规模、成本、效率、精准度、可追踪性。购买流量的核心：形成增长飞轮。
使用是指用户执行了关键行为。而关键行为要能明确体现出用户对产品的价值认知。拟定用户关键行为的时候，你可以从这些维度考虑：
（1）根据用户的交易行为划定；
（2）根据能够影响广告收益的行为划定；
（3）根据非交易类行为划定；
（4）根据供给侧行为划定。
使用的方法论：行为三角的模型。
（1）动因：排除动因偏差；刺激和加强动因，包括：对比效应、环境压力、标杆效应、利他效应、59秒效应、角色刺激、制造稀缺。
（2）能力：降低门槛；能力的6个维度：时间、脑力、体力、金钱、环境阻力、熟悉程度。
（3）触发物：头脑里的触发（品牌的作用）；场景的触发（流量的作用）。
喜欢会克制，爱就会放肆
复购是我们用户周期增长模型的第五部分。虽然同样是购买产品，但首单和复购的意义完全不同。因为用户可能因为各种偶然的刺激和冲动，给了你的产品一个首单。但是复购一定是基于更为复杂的心理基础。
获取一个用户的成本，我们不能单单从他的首次购买去衡量，而是应该从其整个生命周期去衡量：LTV/CAC。如果我们希望自己的生意从流量生意变成超级用户生意，那么我们就必须要考虑复购。
在这个部分，我们的核心方法论模型是“增加替换成本”：一个产品的替换成本越高，用户二次购买产品的可能性也越高。从很多产品上，我们找不到用户不买竞品的理由，他们却还在奇怪用户为什么不买自己的产品。其实用户是很不愿意替换自己买过的产品的，但你要给他一个不买竞品的理由。你的理由，就是替换成本。
当新产品的价值覆盖掉替换成本的时候，用户就会选择替换产品，也就是下面这个公式：
新产品价值=旧产品价值+替换成本。
所以，想要用户实现复购，你就必须增加他的替换成本。那么我们如何才能增加替换成本，实现复购呢？更加细化的方法论如图4所示。
增长第一性原理
“增长思维”第一性原理，它也有一个模型图，可以帮助我们把增长思维这本书整体贯通下来
两个隐含假设是资源稀缺和群体可预测。基于此，增长第一性原理是：生存竞争，用进废退。这就是进化论的基本思想。
那么是什么在生存竞争和用进废退呢？是增长实验。如何产生大量的实验呢？这就是模型的最上一层——增长八卦模型。所有产品与用户的关系都可以用这8个环节来囊括。
不同阶段企业的增长实践
基于增长的第一性原理，如果一个企业想把增长做好，以下几个细节是尤其要关注的。
第一，增长文化。增长文化≈实验文化。如果不断地进行实验，企业就会有两个特点，一是企业需要不断创新，二是实验失败的可能性也很高。所以公司里做增长的人要有很强的创新意识，只是循规蹈矩或者只知道抄袭别人的点子的人，是做不好增长的。而创新和实验，失败率是很高的。对抗实验失败的利器就是实验频率，越多次地进行实验，成功的可能性就会越大。
第二，例会制度。承接企业实验文化这个点，例会制度就显得尤其重要。如果可以的话，你最好每天都花几分钟分析一下过去一天的增长实验的效果，最好在一周之内开一次例会。员工要对照着指标和目前正在进行的增长实验，分析得失和提出改进建议，同时用头脑风暴的方式想出新的实验。
第三，数据化。增长黑客最初是来自互联网公司的。稍微大一些的互联网公司做增长都要实现数据化，通过各个重要指标的数据变化来分析问题所在，同时，所做实验的效果也要反过来通过数据去验证。这样你才能更好地驱动企业长期增长。
不同阶段的公司对增长这件事的侧重点其实也是不同的。
1.早期创业团队。如果你的公司是早期的、不到30人的创业团队，你可以成立一个1~3人的增长小组，最好是由CEO牵头。按照增长思维去实验增长，最大化地利用现有资源，尝试那些低成本的增长方式。低成本的增长方式往往具有不可控和时间长的特点，对于起步公司比较适用。同时你要在公司里打造增长文化。
2.创业初期30人以上的公司。最好有5人左右的增长团队，团队成员要能渗透到各个业务板块，可以从用户的全生命周期进行干预，而不仅仅是获客端。这时候的公司应该有不少的业务板块和方向了，公司应该挑选改善后可以带来更大收益的板块，全力投入进去，单点突破。
3.大型企业/成熟企业。这时候你要系统地建立增长团队，最好根据不同的阶段建立分部门的增长团队，进行专业化运作，比如有的部门专门负责用户分享，有的部门专门负责复购。同时搭建数据系统，让增长系统化。
开始做增长之后，你可能在第一步，通过一些运营方法的改善，在大面上看到了增长的效果，但这很有可能是摘掉了“低垂的果实”，把你的增长水平从20分提升到了60分，但是你如果想提升到80分、90分，去摘取树头的果实，没有数据的精细化运营是不可能做到的。所以，即便是传统公司，你也要想办法将自己的增长实验数据化。
如果用一句话来汇总整个增长思维模型，可以这样描述：以啊哈时刻为中心，拆解用户生命周期的整个过程，找到可以改善的点，通过数据化实验，不断迭代，以完成北极星指标的过程。
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简介：本书围绕硅谷前沿的增长黑客职业，讲解增长理念的树立、增长团队的组建、流程制度的创立、技术营销的运用等团队运营成功实战经验。作者以自身创业经验为蓝本，结合真实案例，并融入一些伟大创业者的智慧，创建了一套思考、验证和追求卓越增长的理论体系。那些想要验证自己的创意、解决实际增长问题和拥有成功事业的人，可以将本书当成一套清晰的实践指南、一幅组建增长团队的指导蓝图，或者一套值得反复玩味的方法论。
豆瓣读书推荐模块分析
现在已经很习惯，看到什么感兴趣书籍后，去豆瓣上查看书籍的评分和评价，来帮助自己了解这本书，看看是不是适合我。
使用过程也发现，豆瓣读书的推荐其实还不是很理想，刚好此次策略产品课的作业是它。
以下通过策略产品经理方法论、描述统计学的方法，通过数据分析初探关于豆瓣图书推荐模块的规则。
*说明：此次分析的模块为豆瓣图书详情页中的：喜欢这本书的人也喜欢...
，如图：
理想情况下，该模块推荐给用户的书籍，是与当前书籍强相关、能让用户感兴趣并且感到惊喜的书。
理想情况下，用户在书籍页面的推荐模块，是想找到与这本书有强相关的书籍，即类似的好书，相类似的好书可能是内容相似、可能是类型相似、可能是系列书籍、可能是同个作者的书籍。 同时该书自己未曾读过，能让自己感觉到惊喜的书籍。
本次分析的目的是，找到豆瓣读书中【喜欢这本书的人也喜欢】这个模块的推荐策略，并发现该策略可能存在的问题。
此次数据采集为10本书籍下的被推荐书籍，选取书籍的标签，通过分析，探索豆瓣书籍的推荐策略。（由于时间有限，数据又由人工采集，标签标注量大，因此数据样本为10本。可能与真实的豆瓣推荐策略有所出入，但此次的分析也能窥见其一部分策略问题。）
假设总体数据呈正态分布，样本为随机抽取，由于时间有限，本次样本为10本，10本书籍被推荐的书籍总数为86本。
选取的标签为：书名、图书类型、出版社、出版时间、作者、是否有系列、评分、标签、豆列。
统计每本书下【喜欢该书的用户也喜欢】这个模块下被推荐的书籍与该书在标签上的相关性。
部分数据截图：
在统计了10本书的推荐书籍的标签数据后，得出以下的数据，部分截图如下：
在分析样本之前，对豆瓣【喜欢这本书的用户也喜欢】这个模块的推荐策略，做出以下假设：
因为图书相比影视类型的特殊性，读书频道的用户更愿意从领域专家那获得图书的建议，用户需要的是与自己相似的专家的推荐，因此，
按照这个思路，假设当前豆瓣【喜欢这本书的用户也喜欢】模块的推荐策略为：
下面对假设做出分析
探索数据集并做描述性分析
说明：以下截图皆为整体数据的部分截图，不代表整体数据，整体数据附件在最末尾
共计86本被推荐书籍，平均得分8.5分
根据数据结果，书籍的平均得分为8.5分，豆瓣书籍的总分为10分，8.5分相对来说已经是非常高的分数了。但由于此次样本较少，无法准确定义8.5分是否为高分，只能主观上判定为高分。
10本书籍的被推荐书籍总数为86本，其中，有27本被推荐书籍为同一个作者，占比31.40%。部分截图如下：
由以上数据分析可知，被推荐书籍与作者可能存在一定相关性。
86本被推荐书籍中，只有13本被推荐书籍与样本书籍为同系列，占比15.12%部分截图如下：
由数据可知，同系列与被推荐的书籍相关性较低。
样本中，《人类简史》这本书属于【历史】类型，但被推荐的5本书中，没有一本与它的类型一致。同样，《认识商业》这本书，属于商业类书籍，但被推荐的10本书籍中，有8本与它的类型不一致。
《创业维艰》这本书属于经管类型，但被推荐的6本书中，有5本书与它的类型不一致。
由以上可知，被推荐书籍与书籍的类型关系不大
86本被推荐书籍中，只有3本书不属于同一个标签，也即被推荐书籍与当前书籍同标签的占比为96.51%。
由此可知，被推荐的书籍与书籍标签有强相关性。
进一步观察，发现每一本书下都有至少几十种的标签，书籍详情页只展示7-8个热门标签，越多人标记的展示越靠前，因此可知，标签被标签的次数为被推荐的权重之一。
但标签的命名，是否存在人为管理暂时不得而知，本文不做探索。
86本被推荐的书籍中，有56本书籍与当前书籍同一个豆列，占比65.12%。
由此可知，豆列与被推荐书籍有强相关性。
另外，根据观察，被推荐的豆列的在收藏和推荐的数据上相比其他含有该书籍的收藏数和推荐数在数量上差距很大，因此可知热度越高的豆列被推荐的可能性越大。
经过测试，当我登录或不登录，或者用其他人的账号登录，看到的《为何家会伤人》被推荐的书籍都一致，由此可知，推荐结果与用户个性化行为无关，推荐模块非个性化推荐。
根据以上的描述性分析，得出以下结论：
说明：由于本次样本数量小，以上结论皆为单变量探索，与实际可能存在一些出入，善待更多数据进一步验证。
根据以上的分析结论，得出以下几个问题：
根据数据及查阅到的资料发现，豆瓣读书的推荐算法使用的是CF中，基于物品的特征相似性给予推荐。即通过一些特征联系用户和物品，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品，这个特征方式即标签、豆列，推荐的结果是基于相同的热门标签和豆列的集合。
这样的结果就是造成热门集群效应，让推荐位容易长期被几本热门的著作占据。长此以往，就会造成两个问题：
有的书籍与这本热门书其实关系不大。举例来说，在《增长黑客》这本书中，看到被推荐的书籍中就有《启示录》，严格来说，《增长黑客》这本书其实算偏运营的，而《启示录》算是产品类或经管类的书籍，与《增长黑客》的类型差异很大。
再比如，我在《认识商业》这本书下，看到的被推荐书籍如下：
这些被推荐的书籍与《认识商业》的类型相较，类型都不相同，而作为一个想学习商业知识的用户而言，其实对他们更有价值的，是类似《认识商业》内容的高分好书，因此这个推荐结果其实不理想。
武志红的书籍和吴军的书籍，被推荐的书籍几乎全部都是他们俩自己的书
图中被标记的都是与当前书籍同作者的书籍，出现频率太高了，其他作者的书反而少。
根据观察，推荐结果中包含了实际为同一本书的不同版本，但豆瓣实际目前已经将书籍的书评的长评和短评数据汇总了，即同一本书的不同版本下的短评和长评是一样的。因此其实没必要推荐不同版本。
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期限的），目标必须具有明确的截止日期。即完成指标要有明确的时间限定。 总体而言，北极星指标必须和你现有的业务联系起来。如果原有的指标不再能反映业务的健康度，那请你果断地寻找替代它的新指标