131 | 数据科学家高阶能力之评估产品

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文深入探讨了数据科学家和人工智能工程师在评估产品能力方面的重要性。评估产品的好坏是一项困难但至关重要的工作，因为主观意见很难给出完整、全面的评价。文章提出了建立层次化的评估体系和衡量产品经济收益的框架的重要性。在评估产品的经济收益时，需要思考如何衡量收入的现状和增长，以及如何用经济指标来指导产品的发展。然而，由于经济收益的指标往往较为宏观且难以衡量，因此无法给产品的快速迭代带来指导意义。另外，很多产品并不直接产生经济结果，因此仅仅衡量经济收益可能无法真正指导构建更好的产品。因此，文章强调了评估产品能力的重要性，并提出了需要建立全方位的评估体系来推动产品的迭代。 文章还详细阐述了五个层次的评估体系，从最小的模块到用户的长期指标。每个层次的指标都有其独特的特点和挑战，从模块级别的直接效果指标到用户行为的复杂建模，再到产品的长期指标，每个层次都需要不同的方法和技术来进行评估。此外，文章还提出了一个思考题，即如何在平时进行A/B测试的时候，确保是在优化产品的终极目标，即第五个层次的指标。 总的来说，本文深入探讨了数据科学家和人工智能工程师在评估产品能力方面的挑战和重要性，以及建立全方位的评估体系的必要性。这对于技术人员和产品团队来说是一篇具有启发性和指导意义的文章。