130 | 数据科学家高阶能力之分析产品
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
人工智能工程师和数据科学家的主要工作是什么?很多人认为,他们的主要工作是利用复杂的机器学习模型和算法来解决产品中的难题。这样的认识既“对”也“不对”。“对”的地方是说,机器学习模型和算法的确是人工智能技术在产品上落地的核心步骤。“不对”的地方是说,这种认识往往片面地总结了人工智能从业人员的工作范畴。
实际上,要想真正地提出一个好的人工智能解决方案,分析产品的能力是必需的。从较高的层次来讲,就是分析一个产品目前遇到的难题是什么,为什么需要用人工智能技术去解决,哪些是可以用人工智能技术解决的,哪些不能。
今天,我就来分享一下,站在人工智能工程师和数据科学家的角度,我们如何理解并提升分析产品的能力,学会了解产品的需求。
产品需求的庖丁解牛
一个数据驱动的产品往往是一个复杂的复合体。这里面当然有很多数据、人工智能的元素,也有不少其他元素,比如设计、人机交互、商业规则、心理学等等。那么,如何在这么一个综合复杂的体系中找到人工智能技术的合适位置,以及技术究竟要扮演什么样的角色,其实是一个数据驱动型产品能否成功的核心问题。
想要对这个问题有一个比较全面的认识,我们首先需要回答这么一个问题,那就是人工智能技术到底能够给产品带来什么?
很多朋友可能觉得这个问题不言自明。人工智能技术难道不是解决产品的核心算法难题吗?
这种看法其实不够全面。人工智能技术给产品带来的其实不仅是一些核心的模型和算法,更重要的是,带给产品一项根本性的能力:数据驱动的决策过程。
什么叫作“数据驱动的决策过程”呢?我们还是要从人工智能技术的特点说起。
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数据科学家和人工智能工程师在产品分析中的重要性 本文深入探讨了数据科学家和人工智能工程师在产品分析中的关键作用。他们不仅需要利用复杂的机器学习模型和算法解决产品中的难题,还需要分析产品需求、理解产品遇到的难题,并确定人工智能技术在产品中的合适位置和角色。在数据驱动的产品中,人工智能技术不仅带来核心的模型和算法,更重要的是带来数据驱动的决策过程。 文章还详细阐述了“智能决策”的概念及其重要性。智能决策是指将复杂的、需要大量数据支持的决策交给人工智能模型和算法,并建立一整套体系,利用数据驱动流程来加快产品迭代。这种理念的提升不仅仅是某一项任务的智能化,更是一种对产品的完全革新式思维。 最后,文章强调了数据科学家和人工智能工程师需要培养分析产品的能力,以确保人工智能技术能够为产品带来真正的价值。他们需要持续分析产品,检测产品是否遵循了数据驱动的理念,并挖掘产品有哪些需求可以进行智能决策。这种分析能力对产品的发展和进化至关重要。 总之,本文深入探讨了数据科学家和人工智能工程师在产品分析中的关键作用,以及智能决策的重要性,为读者提供了对产品分析能力的全面理解和思考。
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