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「數據程式：負責設計、開發及維護數據分析程序，以支持公司決策與業務成長。主要職責包括數據清理、建模及可視化，確保數據準確性與即時性。此角色需具備扎實的程式設計能力，熟悉Python、R等編程語言，並具備SQL數據庫操作經驗。此外，需良好的跨部門協作與溝通技巧，以便與業務部門共同解析數據需求及解決問題。在台灣的舊有商業文化中，對數據的信任逐漸增強，此職位在有效運用數據資源提升企業競爭力方面舉足輕重。」
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    知識貓星球

    喵星人

    2024/07/03

    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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    2020 MarTech Evolution Day | CRX : 會員數據資產時代的競爭方程式 | 電通集團isobar 夏雨農 數據暨顧客關係行銷 總經理
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    知識貓星球

    喵星人

    2024/06/02

    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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