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AI產(chǎn)品經(jīng)理不僅需要理解數(shù)據(jù)的收集和處理，還要能夠評(píng)估模型并監(jiān)控項(xiàng)目的進(jìn)度。本文將探討為什么AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技能，以及他們?nèi)绾瓮ㄟ^實(shí)踐和學(xué)習(xí)來提升這些技能。

一、為什么AI產(chǎn)品經(jīng)理需要更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力？

1、AI產(chǎn)品經(jīng)理需要有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量把控能力。

需要懂該收集哪些數(shù)據(jù)，比如從哪里可收集到數(shù)據(jù)，該收集哪些特征維度的數(shù)據(jù)。如何正確處理數(shù)據(jù)，比如數(shù)據(jù)存在偏差、噪聲或者缺失等問題該如何處理才是正確的。

2、AI產(chǎn)品經(jīng)理選擇合適的算法需要依賴數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行分析。

數(shù)據(jù)是有多少個(gè)特征維度，數(shù)據(jù)量有多少, 異常的噪聲是否很多…..這些都影響著算法的選取。

3、AI產(chǎn)品經(jīng)理模型評(píng)估時(shí)需要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

AI產(chǎn)品經(jīng)理需要知道每個(gè)指標(biāo)的合理范圍是多少，目前的指標(biāo)結(jié)果是否還有繼續(xù)的優(yōu)化的空間

4、AI產(chǎn)品經(jīng)理需要根據(jù)數(shù)據(jù)的大小及處理難度來判斷產(chǎn)品的投入成本及資源的分配。

AI 項(xiàng)目中數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理等環(huán)節(jié)都需要資源投入。AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要通過數(shù)據(jù)分析來評(píng)估各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)量、處理難度等，以便更合理地分配資源，傳統(tǒng)產(chǎn)品在資源分配上更多考慮人力、時(shí)間等常規(guī)因素，對(duì)數(shù)據(jù)相關(guān)資源的分析要求低。

5、AI產(chǎn)品經(jīng)理需要根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)度監(jiān)控。

AI 產(chǎn)品的開發(fā)進(jìn)度往往與數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的進(jìn)度緊密相關(guān)。通過分析數(shù)據(jù)處理的速度、模型訓(xùn)練的收斂情況等數(shù)據(jù)指標(biāo)，可以更準(zhǔn)確地監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度，傳統(tǒng)產(chǎn)品主要按照常規(guī)的項(xiàng)目階段節(jié)點(diǎn)來監(jiān)控進(jìn)度。

二、AI產(chǎn)品經(jīng)理如何加強(qiáng)自己的數(shù)據(jù)分析能力?

1、基本知識(shí)的夯實(shí)

• 熟練掌握常見算法的基本原理，算法的特點(diǎn)，每種算法對(duì)數(shù)據(jù)要求的特點(diǎn)
• 深入了解AI產(chǎn)品開發(fā)的全流程
• 熟悉模型評(píng)估的指標(biāo)

2、多積累實(shí)踐

AI 項(xiàng)目里承擔(dān)更多與數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，如數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練等工作，AI產(chǎn)品經(jīng)理也可多參與其中。如果沒機(jī)會(huì)參與，也可通過分析案例積累經(jīng)驗(yàn)。如研究其他成功的 AI 產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析案例，學(xué)習(xí)別人在數(shù)據(jù)收集、處理、分析和可視化方面的經(jīng)驗(yàn)。