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为什么你做数据分析没思路?

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在文章深入探讨了数据分析中常见的思维误区和问题,并提供了实用的解决策略。文章最后强调了结合业务场景、明确问题和目标、逻辑论证、测试检验以及通过多轮测试积累经验的重要性。无论你是数据分析的新手还是希望进一步提升技能的专业人士,这篇文章都将为你提供宝贵的洞见和实用的指导。
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如何用AI大模型打造超级召回引擎

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召回模型是数字化营销中最重要的组成部分之一,它决定了用户能否看到最相关的内容或商品,从而影响了用户的满意度和转化率。传统的召回模型通常基于一些简单的规则或统计方法,无法充分利用海量的数据和复杂的用户行为。 随着人工智能大模型的发展,我们有了更强大的工具来构建基于深度数据处理的召回模型,从而提升召回的效果和效率。 本文将从产品经理的视角,介绍如何应用人工智能大模型实现基于深度数据处理的召回模型,包括基于知识图谱的召回模型、基于用户实时意图的召回模型、基于深度学习的召回模型和多路召回融合。本文还将给出一些实例和示意图,帮助读者理解和应用这些模型。