AI產(chǎn)品經(jīng)理不僅需要理解數(shù)據(jù)的收集和處理，還要能夠評估模型并監(jiān)控項目的進度。本文將探討為什么AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備強大的數(shù)據(jù)分析技能，以及他們?nèi)绾瓮ㄟ^實踐和學習來提升這些技能。

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

1、AI產(chǎn)品經(jīng)理需要有較強的數(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)的特點進行分析。

數(shù)據(jù)是有多少個特征維度，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)理模型評估時需要對指標數(shù)據(jù)進行分析。

AI產(chǎn)品經(jīng)理需要知道每個指標的合理范圍是多少，目前的指標結(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 項目中數(shù)據(jù)收集、存儲、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)分析來評估各個環(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、時間等常規(guī)因素，對數(shù)據(jù)相關資源的分析要求低。

5、AI產(chǎn)品經(jīng)理需要根據(jù)數(shù)據(jù)進行項目進度監(jiān)控。

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

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

1、基本知識的夯實

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

2、多積累實踐

AI 項目里承擔更多與數(shù)據(jù)相關的工作，如數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、模型訓練等工作，AI產(chǎn)品經(jīng)理也可多參與其中。如果沒機會參與，也可通過分析案例積累經(jīng)驗。如研究其他成功的 AI 產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析案例，學習別人在數(shù)據(jù)收集、處理、分析和可視化方面的經(jīng)驗。