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AI 项目里承担更多与数据相关的工作，如数据收集、数据处理、模型训练等工作，AI产品经理也可多参与其中。AI 产品经理需要通过数据分析来评估各个环节的数据量、处理难度等，以便更合理地分配资源，传统产品在资源分配上更多考虑人力、时间等常规因素，对数据相关资源的分析要求低。通过分析数据处理的速度、模型训练的收敛情况等数据指标，可以更准确地监控项目进度，传统产品主要按照常规的项目阶段节点来监控进度。..这些都影响着算法的选取。AI产品经理需要知道每个指标的合理范围是多少，目前的指标结果是否还有继续的优化的空间。

用户是指那些使用或可能使用互联网产品（如网站、应用程序、社交媒体平台等）来满足其特定需求或解决其问题的个体或组织。用户是产品设计和开发的中心，产品存在的意义就是为用户创造价值，解决他们的问题或满足他们的需求。说白了，用户就是会使用我们打造的产品，并且有可能给我们带来经济效益的群体，好比对于餐厅老板来说，顾客就是上帝，而对于产品经理来说，用户就是天。

其实我们可以看到，目前GPTS的创建门槛较低，可能导致数量爆炸式增长，但真正沉淀出的常用GPT还需要一定的时间来积累。最终淘汰过后会剩下几个常用的GPTS，会像移动互联网一样头部集中。GPT创建门槛低，导致数量爆炸式增长。GPT提供了任何人长尾需求满足的可能，且数据和特征可以打通。GPT Store有可能打造出一个超级应用。创业公司在AI应用落地方面具有优势，如三方公司的RAG控制效果、产品UI等。真正沉淀出的常用GPT会头部集中，如移动互联网应用。

什么是产品？这个灵魂之问值得每一个产品经理深思。产品是为了满足人们某种需求，并作为商品流通到市场，包含有形物品、无形服务、或它们的组合。用户价值。交换价值。有形物品、无形服务、或它们的组合。其中有形物品就是硬件产品，无形服务要么是软件产品，要么是服务产品。但实际上无形服务也是基于硬件衍生的。比如公交卡这个硬件产品承载着公共汽车出行服务。又或者手机App，实际是基于智能手机这个硬件产品运行的。在能力上要尽可能地预留资源和外设，以方便拓展软件产品、服务产品业务。

在信息爆炸的时代，推荐系统以其强大的个性化推送能力，成为连接用户与海量内容、商品的关键桥梁。推荐场景的评测工作对于确保推荐结果与用户需求高度相关，提升用户满意度与业务价值至关重要。

总之，用户留存是一个系统性工程，需要企业从多方面入手，一方面通过不断优化产品和服务，提高用户体验，另一方面通过各种活动、激励机制等运营策略设计，让用户在平台里付出精力时间或者留下重要存储数据（如金钱、社交关系等），从而增加用户替换/迁移成本。值得注意的是，不同产品、不同用户群体、不同生命周期阶段，用户留存策略的侧重点也会有所不同。因此，在制定用户留存策略时，需要充分考虑产品的实际情况和用户特点，灵活调整策略方向，确保策略的适配性和有效性。

人事业务上，“计薪天数”和“出勤天数”并不完全相等。“出勤天数”就是正常打卡+外出出差+补卡的天数，不包含任何请假，而“计薪天数”则是出勤天数+带薪假+法定节假日的带薪日。在系统设计中，这两个数据需要分开计；影响计薪天数的条件，包括是否打卡、补卡、外出出差、请假-带薪假、请假-不带薪假、迟到早退、后台设置为正常等，每一类情况都需要确定计薪天数的规则，另外各类情况之间需要设置优先级，用来解决同时发生的情况下是否需要计薪。比如，当天迟到，然后请了事假，最后又后台设置为考勤正常，这种的结果究竟是什么。

产品架构，类似于建筑的设计蓝图，是产品的基础和核心。它需要具备坚实的基础、清晰的功能划分和用户友好的界面设计，以满足用户需求并提升用户体验。在产品架构中，基础架构是产品的核心，需要能够支撑产品的功能需求并提供稳定性。功能划分是为了满足用户的需求，需要合理地组织产品的功能模块，并提供直观的用户体验。界面设计是为了给用户带来愉悦的使用体验，需要考虑产品的视觉效果和用户界面设计。本文将重点关注产品自身的架构，包括实体架构设计和菜单架构设计。

通常企业的增长分为三种模式：SLG（由销售主导的增长）、MLG（由市场漏斗主导的增长）、PLG（由产品驱动的增长）。PLG近期是一个很火热的词，但是中国的B2B企业（尤其是SaaS软件公司）能真正用这种模式的并不多。PLG本质是一种“Land and Expand”的策略，即以小额交易/免费试用服务吸引客户，然后再向整个大型组织销售，从而将自己的产品扩展到更多用户、更多部门进行使用，以此来获得更高的收入增长。可是火热的概念背后，很多人只是理解了表面，而没有理解PLG的本质与内核。

A同学：啊好烦呐，公司其他部门每天怎么提出来这么多需求啊！B同学：真是无语！刚入职一周就要处理这么多需求，都是一些前几个月没有解决的需求都要压在我身上了！作为产品经理来说，每天会面对不同人员提出的不同需求，那么我们面对这么多的需求，我们是如何做判断的呢，如何去整理归纳呢？哪些需求是当下最应该解决的需求呢？以下我为大家去总结了一些个人的一些经验供大家参考使用。

STAR原则是指情景(situation)、任务（task）、行动(action)、结果(result)。概况下来就是：什么背景下，遇到什么问题，你需要做什么事情，你是怎么做的，最后取得了什么样的结果。

最开始做实验的方式都是物理实验的方式，当一部分被分到了实验A中以后，该部分流量就无法在被其他实验使用，如上图“域一”，实验之间的流量是互斥的，三组实验加起来的流量总和是15%。分层实验理论上层与层之间需要将流量随机打散，但有些情况下我们希望将层与层之间的策略联动，比如上图D-1和E-1的策略联动，D-2和E-2的策略联动，D-3和E-3的策略联动，这个时候就需要将D-1实验标签和E-1实验标签关联起来，确保经过D-1的流量全部打到E-1的实验桶里面。做实验一定有目的，我们本次做实验的目的是什么？

机器学习，简单来说就是从历史数据中学习规律，然后将规律应用到未来中。国内大家一致推荐的，南京大学周志华教授的机器学习教材西瓜书里面如此介绍机器学习。机器学习是机器从历史数据中学习规律，来提升系统的某个性能度量。机器学习，是一个非常宽泛的概念，它是一门学科。你可以理解为和数学、物理一样的学科。大家从小到大都学习过数学，刷过大量的题库。老师和我们强调什么？要学会去总结，从之前做过的题目中，总结经验和方法。

数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据仓库中的数据处理以分析为主，注重数据的全面性和综合性，数据多为静态，数据处理操作较少。企业中多个信息系统共享和使用的数据，主数据不仅仅是清洗过的标准数据，它还包括了数据的整合、丰富和维护等一系列管理活动，以确保数据的质量和应用的一致性。

原型界面：原型界面是APP不同界面展示出来的图文效果，重点是功能和逻辑结构的梳理与呈现。注意事项：交互说明，简单来说就是：原型图边上的注释，对原型图的解释说明。一个基本点，所有的页面都可以分为两种状态模块分类模块是将原型界面进行分解，说明操作后的变化，可以用数字标记，也可以将模块单独拿出来进行说明。使用场景：使用场景是为了更好的说明用户进入这个页面干什么，是指用户在此页面能够进行哪些操作，比如积分商城页面，用户可以添加商品到购物车，查看商品信息、查看商品分类等。全局说明：全局说明是对整个页面的信息状态或对于