2024年怎样搭建数据分析后台？从零开始构建一个数据分析后台的三部曲
假设有一天你去了新领域，比如饭大就去人工智能领域，如何抽象、提取底层业务原理，并从零开始构建一个数据分析后台。
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任何互联网产品，都离不开数据，毕竟数据是衡量产品表现的重要手段，从事自然语言处理以来，也构建了一套通过数据迭代产品的方法论，以下分享一下自己在NLP领域的数据体系搭建心得，期望抛砖引玉，带来更多的碰撞和交流。
笔者写作比较谨慎，在使用“数据体系”这个词的时候，比较慎重，在提炼方法论的时候，也是尽量保证方法论的通用性。
还是描述一个场景，设置一个命题：
任何互联网产品，都离不开数据，毕竟数据是衡量产品表现的重要手段，从事自然语言处理以来，也构建了一套通过数据迭代产品的方法论，以下分享一下自己在NLP领域的数据体系搭建心得，期望抛砖引玉，带来更多的碰撞和交流。
笔者写作比较谨慎，在使用“数据体系”这个词的时候，比较慎重，在提炼方法论的时候，也是尽量保证方法论的通用性。
还是描述一个场景，设置一个命题：
当你掌握着AI的实际商用能力，并进入一家公司成为业务负责人，此时公司要求你，使用AI赋能某项业务，并要求：通过数据体现业务价值，并希望此后通过数据迭代、验证、优化改进产品，你该如何从零开始构建数据体系？
毕竟在笔者刚进入AI领域的时候就遇见过类似的命题，我想这也是每一个期望独当一面的AI产品经理迟早会遇见的命题。
搭建数据体系，三步走。
一、明确行业的业务需求，确定统计指标。
二、建立数据字典，方便开发进行数据埋点。
三、建立数据分析工具，方便业务人员使用。
02
一、明确行业的业务需求，确定统计指标。
先从行业来看。
AI技术正在被各个行业所应用，首先要明确自己用AI能力所服务的行业，在意什么数据指标。如：金融、电商、教育、医疗、游戏、社交、线下生活服务等诸多领域，各个行业在意的数据都不一样。这一点不必多说，相关从业者想必也非常熟悉了。
再从场景来看。
使用AI能力，基于用户场景的获客拉新、提升留存、促进活跃、提升销售、挽留/回流、提升服务效率、服务质量，用户满意度等等等等。
大到设计一款商业产品，一项业务技能、小到迭代一个功能点，完成一处优化，最好要心中做好规划，并且在需求文档上体现，验证本次期望提升的部分，并以数据的方式展示。
不同的业务、不同的目标，决定了我们要选取什么数据指标来衡量。
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