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必備的12個技能分享大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的技能

文章插圖
AI大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理至少要會以下三個方面的技能。
第一、懂?dāng)?shù)據(jù)
懂?dāng)?shù)據(jù)首先是懂
1）數(shù)據(jù)工程的內(nèi)容
例如：采集、存儲、清洗、分析、可視化。
其次是懂
2）數(shù)據(jù)庫的基本概念
數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表，CURD操作：Create、Update、Read、Delete，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。
3）數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)
例如：地鐵數(shù)據(jù)，靜態(tài)數(shù)據(jù)：線路、站點（不一定有時間戳，更新慢），動態(tài)數(shù)據(jù)：刷卡記錄（必有時間戳，不斷產(chǎn)生），數(shù)據(jù)存放有一定的規(guī)則。
4）數(shù)據(jù)的類型格式
TXT：純文本
CSV：逗號分隔值
JSON：鍵值對
SQL：數(shù)據(jù)庫文件等
第二、懂AI機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域
AI的得以突破發(fā)展一方面是因為數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，另外一方面得益于機器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展。
1）什么是機器學(xué)習(xí)
研究如何通過計算的手段，利用經(jīng)驗來改善系統(tǒng)自身的性能，通俗來講，讓代碼學(xué)著干活即為機器學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的特例。
2）機器學(xué)習(xí)的種類
有監(jiān)督學(xué)習(xí)：提供標(biāo)簽，分類、回歸
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：無標(biāo)簽，聚類
增強學(xué)習(xí)：也稱強化學(xué)習(xí)，馬爾科夫決策過程（Markov Decision Processes，MDP）
主動學(xué)習(xí)：邊學(xué)習(xí)邊標(biāo)注
遷移學(xué)習(xí)：從一個域（Domain）遷移（Transfer）到另一個域
集成學(xué)習(xí)：Ensemble，三個臭皮匠賽個諸葛亮，Boosting和Bagging
3）機器學(xué)習(xí)兩大痛點
維度災(zāi)難：數(shù)據(jù)量和特征數(shù)
過擬合：模型泛化能力
4）機器學(xué)習(xí)的流程
預(yù)處理：數(shù)據(jù)重塑、缺失值處理（補全、統(tǒng)計為缺失特征）
特征工程：特征沒做好，參數(shù)調(diào)到老。在已有的特征上生成新的特征，數(shù)值、類別
特征選擇、降維：基于MIC、Pearson相關(guān)系數(shù)、正則化方法、模型，PCA、tSNE
訓(xùn)練模型、調(diào)參：單模型，多模型融合，集成
評估模型：正確率（Acurracy）、準(zhǔn)確值（Pecision）、召回值（Recall）、F值、AUC
懂以上機器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容視為入門了AI大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。
第三、懂?dāng)?shù)據(jù)且能進行AI產(chǎn)品化應(yīng)用以構(gòu)建機器學(xué)習(xí)用戶畫像產(chǎn)品為例
什么叫懂?dāng)?shù)據(jù)處理且能夠進行AI產(chǎn)品化應(yīng)用呢，下面筆者LineLian一構(gòu)建用戶畫像實現(xiàn)大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)推薦為例來講綜合運用數(shù)據(jù)、算法和算力的步驟。
（第一步）：建模
1）獲取原始數(shù)據(jù) 。例如用到的數(shù)據(jù)有用戶訪問系統(tǒng)的行為日志和用戶的基本屬性，通過采集日志數(shù)據(jù)，得到用戶的行為信息；
2）對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，挖掘出事實標(biāo)簽。對用戶數(shù)據(jù)進行過濾、清洗、簡化表示，從用戶的基本屬性信息可以得到用戶的編號、等級、名稱、第一次登錄時間等，這些信息屬于事實標(biāo)簽；
3）分析用戶行為信息，構(gòu)建用戶畫像的模型標(biāo)簽。通過對用戶的行為進行分析，得到用戶訪問頁面和操作的規(guī)律，構(gòu)建出用戶的行為模型；
4）通過模型標(biāo)簽進行預(yù)測，完善用戶畫像。根據(jù)用戶的行為模型可以預(yù)測出用戶的操作行為。
（第二步）：多維度刻畫用戶畫像
1）：自然屬性，比如：用戶注冊時填寫的姓名、性別、年齡、郵箱、電話、職業(yè)等。不同屬性用戶感興趣的點不同，標(biāo)簽一般比較穩(wěn)定。
2）：興趣屬性，行為偏好信息，不同時間偏好不同，隨時而變！偏好標(biāo)簽挖掘算法有TF-IDF和BM25算法等
3）：地理信息，移動軌跡信息，不同區(qū)域用戶訪問不同服務(wù)器

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問題，請您及時就醫(yī)或請專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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