文章主要回答了以下三个问题：什么是产品经理的逻辑？怎么评估？怎么提高？
从逻辑范围的角度来讲，不存在属于产品经理的逻辑和属于程序员的逻辑，产品经理应该在不设置外延的前提下讨论问题。只要是可能提升产品效果的逻辑，产品经理都应该去了解。这个逻辑可能是系统设计、可能是信息架构，可能是搜索推荐，可能是用户体系，可能是运营，可能是客户端通讯机制，可能是算法……但只要是自己负责产品范围内的，作为产品经理都应该去理解这些逻辑，并且思考如何在这个基础上去优化产品的设计。
从产品逻辑分类的角度来讲，我觉得可以分为五类：基础产品逻辑、数理逻辑、思维逻辑、业务逻辑、系统逻辑。
基础产品逻辑：产品设计的一些基础逻辑，包括但不限于前端交互逻辑，信息展示逻辑，产品商业逻辑等等。这些基本都属于入门级的产品逻辑。
数理逻辑：数理逻辑包括对于统计学有基础的了解，有基础的数据敏感性，拥有从数据层层深挖定位到问题的能力。知道先验概率，置信度，归因方法等基础的统计学概念。
思维逻辑：在表述方案和评估方案的时候，能够有明确的逻辑思维，知道什么是事实，什么是假设，什么是结论；知道事实是否充分，假设的依据是否可靠，结论的逻辑链是否通顺。这里最无力吐槽的是，很多所谓的产品经理总是喜欢以“我觉得”开头提产品方案，并美其名曰有产品感。
业务逻辑：这需要比较强的学习意愿和学习能力。不管是做什么业务，都应该深刻了解这个业务的逻辑。如果是电商系统，就应该了解商品库和购物流程的机制、了解商品选品的思路和方法。如果是做社区，就应该了解社区的运营思路和用户行为逻辑。一个产品经理快速了解业务逻辑能力，是一个产品经理是否优秀的关键。
系统逻辑：和业务逻辑类似，业务逻辑是了解相关业务方的思路，系统逻辑则是对系统要有深刻的理解。这个系统可能是一个公司，可能是一个供应链，可能是一个产业，也可能是一个后台系统。如果是搜索推荐系统，就应该了解算法的基本思路和局限性。如果是做广告系统，就应该了解广告系统的策略原理。业务逻辑是了解业务是什么，系统逻辑这是理解为什么这么做。
基础的产品逻辑，数理逻辑，思维逻辑是可以通过一些简单习题进行考核的。比如一个限定场景的产品设计，一个小的统计数据的分析case，对于一些产品分析的的时候的分析方法。这些能力相对比较好考核，可以在考核环节设计一些比较标准化的题进行考核，然后看对方的回答情况。
比较困难的是对业务逻辑和系统逻辑的考核。这部分考核基本就靠跟对方聊之前的产品经历和对考核者目前产品的看法。因为术业有专攻，如果考核者没有对对方的业务有所了解，很难考核到对方真实的业务逻辑和系统逻辑能力。同样的，如果被考核者之前没有对考核者目前产品有深入了解，也很难提出比较有建设性的意见。我换工作的时候遇到过大量对搜索推荐整体逻辑丝毫不理解的面试官，不关注系统逻辑只关注一些常见case。坦率地讲，这种面试方法基本不可能招聘到合适的搜索推荐产品经理。
评估产品经理的逻辑这个问题几乎是无解的，尤其是如果只有短暂的接触的情况下。在信息不透明的情况下，评估产品经理的逻辑，对评估者的要求太高了。就像编剧最头痛的是写比自己聪明的人，而评估者或者面试者也很难评估比自己业务逻辑和系统逻辑更强的人。
提高产品经理的逻辑，我个人比较推崇的是三个方式是：广泛阅读专业书、多做挑战性业务、不设边界。
广泛阅读专业书比如心理学、历史、法律、政治、经济、算法、数学、设计、新闻等都可以广泛阅读，这个阅读一定是有深度的阅读专业书籍，而不是看公众号，听逻辑思维，听讲书等等。好的专业书都是有自己完整的逻辑链的，比如这两天我在读《枪炮、病菌与钢铁》，虽然书的大纲和结论20分钟就能看完，但是你只有去读了这本书，你才能看到这些结论是通过哪些考古发现总结到的，作者是怎么思考的，怎么评估不同考古事实的可靠性，如何通过事实来做出假设并组织自己的逻辑。
多做挑战性业务其实一方面需要机遇，另一方面也需要自己敢于走出舒适区。好的产品经理是失败堆出来的，就像好的狙击手是子弹喂出来的一样。敢于接受不同的项目，一旦接受也要拼尽全力达成效果。我个人成长最快的时候是接受了个性化推荐的整个项目，在接受这个项目的时候，我连基本的推荐算法有哪些都不知道，用了大半年的时间，带着团队从人工策略算法迭代到了机器学习算法，从零做到了业内比较一流的水平。
不设边界是最简单也是最难达成的一点。在工作中，有很多人会告诉你产品经理不需要懂设计，产品经理不需要懂算法，产品经理不需要懂运营。如果别人说，这是别人的观点。如果自己也这么觉得就是给自己划定了边界。只有不设边界的产品经理才能快速成长，才能不断提升自己的能力，而在这个过程中，最核心的就是自己逻辑能力的提升。
