在數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策中，構(gòu)建有效的業(yè)務(wù)預(yù)測模型是關(guān)鍵。本文將詳細(xì)介紹如何將業(yè)務(wù)與算法結(jié)合，構(gòu)建可靠的業(yè)務(wù)預(yù)測模型，幫助業(yè)務(wù)部門更好地理解預(yù)測結(jié)果，并指導(dǎo)具體的業(yè)務(wù)操作。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，我們經(jīng)常會(huì)遇到各種模型，從經(jīng)典的4P營銷理論到復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些模型在形式和應(yīng)用上各有不同，但它們的共同目標(biāo)是幫助我們更好地理解和解決問題。本文將深入探討業(yè)務(wù)模型和算法模型的區(qū)別，以及它們在實(shí)際工作中的應(yīng)用和優(yōu)勢，幫助讀者在面對不同問題時(shí)選擇合適的模型工具。

策略產(chǎn)品當(dāng)中涉及到大量算法模型的應(yīng)用，比如召回，排序策略的設(shè)計(jì)，除了規(guī)則邏輯之外，算法模型是很多體量比較大的業(yè)務(wù)必備的。所以有必要跟大家聊一下實(shí)際工作中，我們是如何利用算法模型來解決業(yè)務(wù)問題的。 了解這些也有助于大家熟知算法工程師的工作流程大概是什么樣的，降低溝通成本。

編輯導(dǎo)語：精細(xì)化運(yùn)營是每個(gè)企業(yè)目前都在做的事情，希望通過數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘和利用，實(shí)現(xiàn)降本增效。最近CDP平臺(tái)增加了很多算法挖掘的標(biāo)簽，基于算法圈選的目標(biāo)人群轉(zhuǎn)化效...

編輯導(dǎo)語：在營銷過程中，我們可以根據(jù)用戶的興趣進(jìn)行推薦算法的應(yīng)用，從用戶生活中的各個(gè)方面進(jìn)行相應(yīng)的推薦，提高轉(zhuǎn)化率和購買率；本文作者應(yīng)用推薦算法模型具體應(yīng)用...

繼上篇為大家介紹了算法和數(shù)據(jù)部分后，本篇文章將繼續(xù)介紹推薦系統(tǒng)的在線服務(wù)和評估方法。 推薦系統(tǒng)之在線服務(wù) 在解決了算法和數(shù)據(jù)層面的問題之后，我們需要構(gòu)建一個(gè)推...

找到一件自己覺得有用的事情長期堅(jiān)持下去，重復(fù)練習(xí)并進(jìn)行階段性強(qiáng)化，就好比滾雪球一樣，在未來的某一天，我們終將收獲成果。 一、線性算法 一開始人的內(nèi)部有個(gè)會(huì)自學(xué)...

本篇文章通過推薦模型案例全面地將AI產(chǎn)品經(jīng)理需要懂的算法和模型進(jìn)行了系統(tǒng)的講解。 接上篇：在機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)日新月異的時(shí)代里，從拉新運(yùn)營到網(wǎng)紅短視頻運(yùn)營，從SEM再...

本篇文章介紹了幾種精準(zhǔn)推薦算法模型，并將算法按照機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行劃分。 背景說明： 本文全篇命名為 AI產(chǎn)品經(jīng)理從懂精準(zhǔn)推薦模型到產(chǎn)品創(chuàng)新，共計(jì)分上篇和下篇。 通...

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是沒有任何的數(shù)據(jù)標(biāo)注，只有數(shù)據(jù)本身。無監(jiān)督學(xué)習(xí)解決的主要是“聚類（Clustering）”問題，那它的算法模型有哪幾種？ 在上一篇筆記里我們簡單地學(xué)習(xí)了監(jiān)督學(xué)...

監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning），主要解決兩類問題：回歸、分類，分別對應(yīng)著定量輸出和定性輸出。那監(jiān)督學(xué)習(xí)中主要的算法模型有哪幾種？ 我們和小冰聊天的過程，對她...