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資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事
實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理，稱為是「資料前處理（Data Preprocessing）」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃，不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入，也有人把這個過程稱為 ETL （Extract-Transform-Load） 。
ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程，Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
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2021.08.10 - InfuseAI 「AutoML 到 MLOps，實現 AI 快速落地」"From AutoML to MLOps" Webinar
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Study4 .NET Conf 11/09 Hank & Jennie - 誰說 AI 人員不能和維運團隊合作！？ MLOps 深入淺出
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產品經理(PM)如何判斷需求的競爭價值？分析競品功能和市場趨勢的步驟
競爭分析在產品管理中扮演重要角色，透過評估競品功能和市場趨勢，產品經理能有效判斷需求的競爭價值。藉由分析優勢、差異化機會及市場需求變化，可確保產品聚焦在提升競爭力和避免競爭劣勢的方向上。
競爭分析能幫助產品經理了解市場上其他產品的功能及優勢，以判斷自身產品需求是否具有競爭價值。以下是分析競品功能和市場趨勢的具體步驟：
1. 識別競品
- 直接競爭對手：與自身產品同類、針對相同目標市場的產品。例如，其他同類型的SaaS軟體或工具。
- 間接競爭對手：可能滿足相似需求，但並非完全同類的產品。例如，若為時間管理工具，競爭者可能包括提供類似功能的生產力應用。
2. 分析競品功能
- 列出核心功能：觀察競品的主要功能，並記錄每個功能的細節、設計、操作流程。可以建立一個功能矩陣表來進行比對。
- 確認創新或獨特功能：看看競品中是否有特別創新的功能或設計，並評估這些功能是否真實解決了用戶痛點。這有助於判斷是否需要考慮相似的需求。
- 功能成熟度：分析競品各功能的開發成熟度。若競品某一功能仍處於測試或試用階段，可能反映了需求仍待驗證。
3. 分析市場趨勢
- 行業趨勢報告：閱讀市場分析報告（例如Gartner、Forrester等），了解行業發展方向和新興技術，並判斷某些需求是否與市場趨勢一致。
- 用戶行為趨勢：觀察目標用戶的需求變化，例如用戶偏好移動端還是網頁端操作？是否重視隱私和數據安全？此類趨勢會影響功能優先順序。
- 競品動態：定期關注競品更新、功能發佈或併購等訊息，了解他們的發展方向。這有助於判斷自身產品需求是否具有持續競爭力，或是否需要調整。
4. 評估該需求的競爭價值
- 競品缺失的機會：如果競品中有用戶需求未被充分滿足，可以考慮優先實現此類需求，以吸引用戶。
- 差異化策略：基於競品功能，尋找可以差異化的機會。若競品重視A功能，可能自身可強化B功能或推出更優化的A功能。
- 避免劣勢：若競品推出的功能深受市場認可，且解決了用戶核心痛點，則需考慮相應的需求，以避免劣勢。
這種競爭分析能幫助產品經理在開發需求時有更強的市場導向，既提升產品競爭力，也減少資源浪費。
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