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知識貓星球

喵星人

07/03 17:45

什麼是 Google BigQuery ? 大型資料庫運用,幫助PM進行市場分析!
Google BigQuery 是一個完全託管且具有高度可擴展性的數據倉庫解決方案,專為大型數據集的分析設計。它由 Google Cloud 提供,允許用戶使用 SQL 查詢進行大規模數據分析,無需設置或管理基礎設施。BigQuery 具有以下幾個主要特點:
1. 無伺服器架構:無需管理伺服器或基礎設施,一切由 Google Cloud 自動處理。
2. 即時查詢:能夠對超大數據集進行快速查詢,支持即時分析。
3. 自動縮放:可以根據需求自動調整計算資源,確保性能和成本的最佳平衡。
4. 內置機器學習:支持與 Google 的機器學習工具整合,可以直接在數據倉庫中運行機器學習模型。
5. 高可靠性和安全性:內置的安全和合規功能,保護數據隱私和安全。
【PM 可以怎麼運用 Google BigQuery?】
作為產品經理(PM),你可以利用 Google BigQuery 來達成多種業務目標,以下是一些具體的應用場景:
1. 用戶行為分析:
✔ 跟蹤和分析用戶在產品中的行為數據,如點擊、訪問頁面、使用功能等。
✔ 了解用戶使用產品的模式,找出優化產品的機會。
2. 市場分析:
✔ 分析市場數據,了解競爭對手的動態和市場趨勢。
✔ 使用數據驅動的洞察來制定市場策略和產品定位。
3. 業務報告和儀表板:
✔ 構建自動化的業務報告和儀表板,實時顯示關鍵業務指標(KPI)。
✔ 提供高層管理和團隊成員透明的業務狀況。
4. A/B 測試和實驗分析:
✔ 分析 A/B 測試的結果,找出最佳方案。
✔ 驗證新的產品功能或設計變更的效果。
5. 預測分析:
✔ 利用歷史數據進行預測分析,預測未來的趨勢和需求。
✔ 幫助制定長期的產品規劃和資源分配。
6. 客戶細分:
✔ 根據用戶行為和屬性進行客戶細分,針對不同用戶群體提供個性化的產品體驗。
✔ 提高用戶滿意度和產品的轉化率。
總之,Google BigQuery 為產品經理提供了強大的數據處理和分析能力,能夠支持更精確和有效的決策,從而推動產品和業務的成功。
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學習精靈

01/19 00:00

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知識貓星球

喵星人

06/02 19:30

3 分鐘了解什麼是機器學習(ML):4 大模型、常見應用與職缺一次解析!
機器學習(Machine Learning)已經成為現代科技發展的核心推動力之一,從金融科技到醫療保健,機器學習的應用無處不在。本文將深入介紹什麼是機器學習,解析機器學習的四大模型、常見的產業應用以及相關職缺,幫助你全面了解這一領域的潛力和機會。
【什麼是機器學習?】
機器學習的核心概念是讓電腦系統能夠從資料中學習,並根據學習結果做出預測或決策。傳統的電腦程式是透過人類編寫的程式碼來運作,而機器學習則透過演算法自動從資料中提取模式和規則,因此也被稱為「資料驅動型」或「經驗主義」的 AI 技術。
機器學習的運作流程主要可分為以下幾個步驟:
❶ 資料收集和準備: 首先需要收集足夠的資料,並進行清理和預處理,以確保資料的品質和可用性。
❷ 模型訓練: 將準備好的資料輸入機器學習模型進行訓練。模型會根據資料中的模式和規則不斷調整自身參數,以提高預測或決策的準確性。
❸ 模型評估: 使用未參與訓練的資料對模型進行評估,以檢測模型的效能。
❹ 模型部署: 將訓練好的模型部署到實際應用中,以執行預測或決策等任務。
【機器學習 4 大模型】
機器學習的模型種類繁多,依據學習方式可分為以下四種主要類別:
▍監督式學習: 監督式學習需要在訓練資料中提供標籤(label),以指導模型學習正確的輸出結果。常見的監督式學習任務包括分類(classification)和回歸(regression)。
▍無監督式學習: 無監督式學習的訓練資料沒有標籤,模型需要自行從資料中發現隱藏的模式和結構。常見的無監督式學習任務包括聚類(clustering)和降維(dimensionality reduction)。
▍半監督式學習: 半監督式學習的訓練資料部分有標籤,部分沒有標籤。模型可以利用標籤資料和無標籤資料來提升學習效果。
▍強化學習: 強化學習透過試錯的方式來訓練模型。模型在與環境互動的過程中,根據獲得的獎勵或懲罰來調整自己的行為策略。
【機器學習常見產業應用】
機器學習的應用領域十分廣泛,以下列舉幾個常見的應用案例:
● 語音辨識: 機器學習可以用於訓練語音辨識模型,將人類的語音轉換為文字。常見的應用場景包括智慧型手機、語音助理等。
● 影像辨識: 機器學習可以用於訓練影像辨識模型,從影像中識別物體或人物。常見的應用場景包括人臉辨識、自動駕駛等。
● 自然語言處理(NLP): 機器學習可以用於訓練 NLP 模型,處理和理解自然語言。常見的應用場景包括機器翻譯、聊天機器人等。
● 推薦系統: 機器學習可以用於訓練推薦系統模型,根據使用者的歷史行為或喜好,為其推薦感興趣的商品或服務。常見的應用場景包括電商平台、影視平台等。
● 金融風控: 機器學習可以用於訓練金融風控模型,評估客戶的信用風險或欺詐風險。
● 醫療診斷: 機器學習可以用於訓練醫療診斷模型,協助醫生診斷疾病。
【機器學習職缺及前景】
隨著機器學習技術的快速發展,相關職位的需求也在不斷增長。以下是一些常見的機器學習職缺及其前景:
1. 機器學習工程師
機器學習工程師主要負責設計、開發和部署機器學習模型。他們需要熟悉各種機器學習算法、編程語言(如Python、R)和框架(如TensorFlow、PyTorch)。該職位的需求量大,薪資待遇也相對較高。
2. 數據科學家
數據科學家需要具備數據分析、統計學和機器學習的專業知識。他們的主要工作是通過數據分析來發現潛在的商業價值,並利用機器學習技術來解決業務問題。數據科學家的職業前景廣闊,各行各業都有需求。
3. NLP 專家
自然語言處理(NLP)專家主要研究和開發處理和理解自然語言的技術。他們需要熟悉語言模型、文本分類、語音識別等技術,並能應用這些技術來開發聊天機器人、語音助手等產品。
4. 計算機視覺工程師
計算機視覺工程師專注於圖像和視頻數據的分析和處理。他們需要熟悉圖像識別、目標檢測、視頻分析等技術,並能將這些技術應用於自動駕駛、安防監控等領域。
機器學習是現代科技的一大支柱,其應用範圍廣泛且前景光明。無論你是對機器學習技術感興趣,還是希望在這個領域尋找職業發展機會,掌握相關知識和技能都將大大提升你的競爭力。趁著這股科技熱潮,深入了解和學習機器學習,為你的職業生涯開闢新的天地!
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學習精靈

11/23 00:00

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知識貓星球

喵星人

12/12 13:49

Google發表:Gemini 2.0 全新AI模組介紹、四大亮點一次看
在ChatGPT傳出全球大當機災情的同一天,Google 發布了全新 AI 模型 Gemini 2.0。
不僅支援多模態物件,Gemini 2.0採用更精準、強大的代理式AI系統,幫助使用者主動提前思考並完善指令,打造更符合使用者需求的全方位AI人工智慧助理!
▍Gemini 2.0 亮點搶先看
※ 深度學習有效處理複雜問題:採用「深度研究」學習技術功能,大量運用高級推理和長上下文功能充當研究助理,探索複雜的主題並代表使用者編寫報告。
※ 多模態能力生成準確內容: 除了文字生成外,Gemini 2.0 還能直接生成圖片和音訊,並且能有效處理口音問題轉化成更準確的訊息內容。
※ 實現代理式 AI 的多元運用: 不只是AI助理,Gemini 2.0升級的代理式AI系統,能更主動的做出決策,為使用者提前思考,並在使用者的監督下執行任務。Gemini 2.0將以此為基石,使用在Project Astra助理工具與其他開發者工具中。
※ 活化並整合 Google 產品: Gemini 2.0 將逐步整合到 Google 的搜尋、地圖等產品中,為使用者帶來更智能、更個人化的體驗。
Gemini 2.0預計2025年1月正式推出,在此之前,使用者們可以透過Google AI Studio網站搶先體驗Gemini 2.0測試版的與眾不同。
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