132 | 数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文介绍了如何利用人工智能技术帮助产品持续提升品质的关键步骤。首先，强调了优化产品的长期目标是关键，而不是专注于部署某一个模型或算法。建议建立一个指标检测体系来指导优化过程，并介绍了五个层次的产品评估体系。从最高层次的长期指标到模块级别的指标构成了一个检测体系。文章提出了一个关键问题，即如何在只能运作第一或第二层次指标的情况下，对第三、第四甚至五层次的指标产生间接的控制和影响。这篇文章强调了持续不断地、系统性提升产品性能的重要性，以及建立一个立体的产品提升流程来实现优化产品的长期目标。 文章重点强调了建立层级指标之间的联系，指出了在只能控制产品的短期指标的情况下，如何优化产品的长期目标。作者提出了建立逻辑和数据链联系的重要性，并举例说明了如何通过数据研究用户活跃程度和推荐视频评分之间的关系。此外，文章还强调了寻找正确的第一、第二层级指标，使其与长期目标产生正向联系的重要性，以及如何通过记录指标并进行回归分析来确定恰当的指标。最后，文章提到了利用机器学习手段重新设计算法，以优化新的指标。 总的来说，本文强调了在产品持续优化过程中，建立层级指标之间的联系的重要性，以及如何利用人工智能技术来实现产品持续提升的目标。