現(xiàn)在數(shù)據(jù)剖析和機器學習是很熾熱的領域,近幾年各行各業(yè)都現(xiàn)已采集了很多的數(shù)據(jù),怎么運用數(shù)據(jù)提高功率成為了問題的關鍵。
作為一個C端產(chǎn)品司理,最近作業(yè)原因有幸與BAT中某廠的地圖標注聊到了單點信息(POI)的準確性這個問題(主要是店肆的倒閉與否),在當今大數(shù)據(jù)和機器學習如此熾熱的年代,自己有意圖的對此問題做了一個粗淺的剖析,寫一篇小文章請地圖相關的PM一起來糾正一下。
現(xiàn)在來看,單點信息主要以人工方式進行驗證,如某廠淘金和人工掃街。信息流程處理雜亂,費時吃力,數(shù)據(jù)的推遲相對嚴峻,沒能充分運用已有數(shù)據(jù)。
下邊將從一個具體事例入手,概括總結(jié),以點帶面,晉級為一套可執(zhí)行計劃。
事例剖析
事例的選取:事例店肆在身邊不能太多,如便利店,由于便利店周圍就有很多替代品;也不能太少,如大型商超,倒閉關門的頻率根本很低,不具有參考價值。所以事例運用洗衣店這種非高頻卻是必須品的店肆。
事例:小區(qū)門口有家洗衣店,需要判別其是否依然健在倒閉營業(yè)。
事例剖析:數(shù)據(jù)的產(chǎn)出來自方方面面,但是其本質(zhì)來源于人類的日常活動,洗衣店的參與者包括了洗衣店消費者(Customer)、老板店員(Owner)和供貨商(Supplier,以洗衣店為用戶的效勞提供商),下面臨三種人物的行為軌道進行剖析,然后發(fā)現(xiàn)其可運用的數(shù)據(jù)點。
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