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低頻詞的召回是件十分令人頭疼的事情，算法很難取舍，因為這些都是長尾需求，并沒有足夠多的用戶行為可以學習，如何給予相應的匹配，需要非常深入的學習和分析。
2. 隨機抽樣
枚舉的方式可以快速看到問題，但是不能保證問題的典型性；加入排序思維后，可以劃定范圍，但是可能會造成偏差，因為不代表全部用戶行為。那么，怎樣既能看到全部的用戶行為又能保證問題的典型性呢？答案就是隨機抽樣。
可以對所有的數(shù)據(jù)進行隨機抽樣，也可以分層抽樣，即先對整體數(shù)據(jù)分層，然后針對每層抽樣。
隨機抽樣比較簡單，常用的場景有以下幾種。
產(chǎn)品經(jīng)理日常工作。每周至少要看一次隨機抽樣的數(shù)據(jù)，以對產(chǎn)品用戶行為有所了解。日常上線前后都會看，以了解新策略對用戶的影響。項目可行性判斷。要想知道一個項目是否可行，可以先抽樣看一下。筆者有段時間頻繁接觸各個媒體的數(shù)據(jù)，評估媒體質量，主要就是用的抽樣的辦法。媒體會給我們一部分真實數(shù)據(jù)，我們抽樣出來后，就開始做評估，包括是否有商業(yè)價值、需要的技術難度等。舉這個例子主要是想告訴大家，抽樣這個簡單的辦法有時候是直接影響戰(zhàn)略決策的。需要了解全貌的任何需求。比如在項目功能上線后，需要整體了解用戶，以便制定推廣方案等，這個時候就可以抽樣。本節(jié)講了枚舉法及枚舉法需要使用的思維，用的是搜索的案例，那么是不是只有策略產(chǎn)品經(jīng)理才需要這種思維呢？當然不是。枚舉法是所有產(chǎn)品經(jīng)理的基本功。
舉例來說，如果你每天抽出100個用戶來看他們的行為，堅持一段時間，你就會對用戶有非常深入的了解。你會看到用戶經(jīng)常在哪些頁面徘徊，你也能夠推測出這些用戶的年齡和職業(yè) 。
枚舉法會潛移默化地提升產(chǎn)品經(jīng)理對用戶的了解。我們每多看一次枚舉的數(shù)據(jù)，就會多一些對用戶行為的理解。
產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常面對突發(fā)情況，或者是領導的詢問，或者是大小事情的決策。比如項目存在一個小問題，是上線還是回退；忽然發(fā)現(xiàn)原方案會導致性能問題，要臨時換一種解決方案；開發(fā)和測試人員都建議采用其他方案；領導忽然問你要不要跟進競品的新變動。
在這些情況下，產(chǎn)品經(jīng)理幾乎都是要立刻給出結論的，沒有時間做細致全面的分析，既來不及做分析報告，也來不及找出詳細數(shù)據(jù)來查看，那么產(chǎn)品經(jīng)理可以依靠什么呢？依靠的正是你對用戶的了解。
因此我們每天都要從各種角度看數(shù)據(jù)，這樣才能有深入的洞察，知道每一種問題的影響范圍，才能處理各種情況。
以上四種就是我們常用的數(shù)據(jù)分析思路，是不是很簡單？實際業(yè)務情況一般都很復雜，沒有一種數(shù)據(jù)分析思路是通用的，需要結合使用多種思路。
關于作者：楊楠楠，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，擅長數(shù)據(jù)分析，為多家世界500強公司提供數(shù)據(jù)分析服務，能在數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、運營、市場等多個方面發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。擅長策略產(chǎn)品，在廣告、電商等領域有較多經(jīng)驗，為多家廠商提供流量變現(xiàn)服務。維護有數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的知乎專欄和社群，本書的合作者全部來自專欄的粉絲。
李凱東，某視頻媒體的大數(shù)據(jù)負責人，前京東數(shù)據(jù)中臺應用數(shù)據(jù)平臺部負責人、京東商城算法專家委員會核心委員，阿里天池數(shù)據(jù)科學家。京東研發(fā)最高成就獎項“杰出成就獎”獲得者。
陳新濤，58轉轉前數(shù)據(jù)總監(jiān)、美團外賣首任數(shù)據(jù)負責人，擁有多年數(shù)據(jù)產(chǎn)品及分析經(jīng)驗，擅長帶領團隊搭建企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺，以及結合企業(yè)戰(zhàn)略分析數(shù)據(jù)并提供增長策略。

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