为什么AI产品经理需要更强的数据分析能力

这届欧洲杯，你们打败了德国队，可你们没打败德国铁路。”德国专栏作家德希塞尔讽刺道。一方面是铁路年久失修，高速列车和低速列车使用同一条轨道，另一方面是德国铁路经常

AI产品经理不仅需要理解数据的收集和处理，还要能够评估模型并监控项目的进度。本文将探讨为什么AI产品经理需要具备强大的数据分析技能，以及他们如何通过实践和学习来提升这些技能。

1、AI产品经理需要有较强的数据质量把控能力。

需要懂该收集哪些数据，比如从哪里可收集到数据，该收集哪些特征维度的数据。如何正确处理数据，比如数据存在偏差、噪声或者缺失等问题该如何处理才是正确的。

2、AI产品经理选择合适的算法需要依赖数据的特点进行分析。

数据是有多少个特征维度，数据量有多少, 异常的噪声是否很多…..这些都影响着算法的选取。

3、AI产品经理模型评估时需要对指标数据进行分析。

AI产品经理需要知道每个指标的合理范围是多少，目前的指标结果是否还有继续的优化的空间

4、AI产品经理需要根据数据的大小及处理难度来判断产品的投入成本及资源的分配。

AI 项目中数据收集、存储、处理等环节都需要资源投入。AI 产品经理需要通过数据分析来评估各个环节的数据量、处理难度等，以便更合理地分配资源，传统产品在资源分配上更多考虑人力、时间等常规因素，对数据相关资源的分析要求低。

5、AI产品经理需要根据数据进行项目进度监控。

AI 产品的开发进度往往与数据处理和模型训练的进度紧密相关。通过分析数据处理的速度、模型训练的收敛情况等数据指标，可以更准确地监控项目进度，传统产品主要按照常规的项目阶段节点来监控进度。

1、基本知识的夯实

2、多积累实践

AI 项目里承担更多与数据相关的工作，如数据收集、数据处理、模型训练等工作，AI产品经理也可多参与其中。如果没机会参与，也可通过分析案例积累经验。如研究其他成功的 AI 产品数据分析案例，学习别人在数据收集、处理、分析和可视化方面的经验。

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