AI大数据产品经理需要掌握的基本技能（三）

AI大数据产品经理需要掌握的基本技能有哪些？上篇文章给大家介绍了第二个基本技能“ AI大数据产品经理需要掌握的基本技能（二） ”，接下来就是第三个技能。
第三、懂数据且能进行AI产品化应用以构建机器学习用户画像产品为例

什么叫懂数据处理且能够进行AI产品化应用呢，下面笔者LineLian一构建用户画像实现大数据机器学习推荐为例来讲综合运用数据、算法和算力的步骤。

（第一步）：建模

1）获取原始数据。例如用到的数据有用户访问系统的行为日志和用户的基本属性，通过采集日志数据，得到用户的行为信息；

2）对数据进行预处理，挖掘出事实标签。对用户数据进行过滤、清洗、简化表示，从用户的基本属性信息可以得到用户的编号、等级、名称、第一次登录时间等，这些信息属于事实标签；

3）分析用户行为信息，构建用户画像的模型标签。通过对用户的行为进行分析，得到用户访问页面和操作的规律，构建出用户的行为模型；

4）通过模型标签进行预测，完善用户画像。根据用户的行为模型可以预测出用户的操作行为。

（第二步）：多维度刻画用户画像

1）：自然属性，比如：用户注册时填写的姓名、性别、年龄、邮箱、电话、职业等。不同属性用户感兴趣的点不同，标签一般比较稳定。

2）：兴趣属性，行为偏好信息，不同时间偏好不同，随时而变！偏好标签挖掘算法有TF-IDF和BM25算法等

3）：地理信息，移动轨迹信息，不同区域用户访问不同服务器

4）：主机IP、MAC地址、不同浏览器等，通过IP地址可以找到用户所在的区域

5）：隐含属性指从用户的基本信息、行为信息等数据中发掘出用户信息中隐含的规律或偏好。例如从用户上线的频率计算出用户的活跃等级，活跃等级可以反映出用户对系统的粘性。

还有接下来的四步，由于篇幅原因，下篇文章中继续给大家介绍，感兴趣的话可以去看看。

以上就是“AI大数据产品经理需要掌握的基本技能（三）”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。