当前位置: 首页 > 市场营销 > 营销综合 > 产品经理如何看待数据分析与人工智能
随着产品经理这个岗位的越来越完善,对产品经理的能力要求也越来越高。作为产品经理不懂点数据分析和**新行业发展,怎么说服开发做功能?怎么说服老板给资源?
1. 数据为王,业务是核心
• 数据分析的概念
。了解整个产业链的结构
• 制定好业务的发展规划
• 衡量的核心指标有哪些
2. 思考指标现状,发现多维规律
• 熟悉产品框架,全面定义每个指标的运营现状
• 对比同行业指标,挖掘隐藏的提升空间
• 拆解关键指标,合理设置运营方法来观察效果
• 争取核心用户,单独进行产品需求挖掘
3. 规律验证,经验总结
发现了规律之后不能立刻上线,需要在测试机上对模型进行验证。
4. **用户情感分析改善产品设计
对于购物网站的商品评论进行分析,可了解哪些商品、哪些属性受顾客群欢迎,安排采购和商品展示。对于商品的制造厂商,利用上述分析,改善设计和产品销售。
5. 数据分析用产品收集数据,用数据改善产品数据分析的意义并不在于分析本身,而是要将数据分析的结果**大化的推至应用层面,指导**终的决策。不管是产品,运营,或是市场的工作人员都应该逐步提升自身的数据意识,实施数据驱动下的产品决策,聚焦于产品的业务流程优化。6. 人工智能行业大发展
• 人工智能的发展
• 人工智能的内涵
• 人工智能的分类
• 人工智能企业的主要应用领域
• 人工智能的行业发展分析
• 驱动人工智能发展的动因
• 中国制造助理人工智能
• 互联网 促进人工智能发展
• 人工智能发展规划
7.当今主流的人工智能技术
• 从神经网络到深度学习
• 深度学习概述
• 深度学习技术内涵
• 深度学习的算法
• 深度学习的主要应用领域
• CNN卷积神经网络
• RNN循坏神经网络
• TensorFlow开源框架
8.案例,实战案例解析
• 服务机器人
• 人机对弈AlphaGo
• 新闻推荐和新闻撰稿
• 人工智能 制造:智能制造
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