Discuz! Board

 找回密碼
 立即註冊
搜索
熱搜: 活動 交友 discuz
查看: 1|回復: 0

若要建设标注自研一定是标注员的人均标注成

[複製鏈接]

1

主題

1

帖子

5

積分

新手上路

Rank: 1

積分
5
發表於 2024-3-20 14:45:44 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
本能够显著低于采购对内部工具而言或者能够以极低成本获取外部客户对于做外部市场而言如果我两者优势均不具备或者生产成本显著高于外采那就应该放弃自建。 当然如果是出于企业信息安全或者绝密信息保护的需要那就完全是另一种逻辑完全不可以用投产比来衡量。 影响面估算 影响面决定打算开始做这件事的上限就算技术持续发展理想情况可以的解决问题影响面也就是可能得最大收益了当然随着要求效果的持续提升需要的数据量和成本都会指数上升而每次优化带来的收益会递减经常很多产品做到差不多就不会优化了。 ① 一般如果有线上数据的话影响面估算主要来源于数据观察和现象抽象的总结就是采用归纳法来分析例如线上搜索数据




的多样性不足对线上日志分析后发现问题的占比可能在或者线上用户有一些潜在情感交流诉 马来西亚手机号码数据 求的比例在这些都可以通过分析的方式得到。 一般这种方式 产品的数据分布相对比较固定如果是 产品会有两种典型问题 新用户都有能力边界试探现象会出现大量“无法理解”“闲聊”类的数据而一般天后则会收敛到设备可满足的一些交互领域之后交互比例也会相对固定。试探类交互有可能并不是用户的真实需求。 因为 的类产品一般都很难像触控产品一样把自己的能力边界直接在界面展示给用户看因此产品能力会影响用户行为。因为新用户阶段用户除了试探外更多会尝试自己未来希望产品帮自己解决的问题而当产品无法解决问题的时候慢慢用户就不再会发





起这些需求但是这些往往是设计者希望持续扩展的产品能力所以很多新需求的挖掘往往要从新用户数据来。这个也是天左右新用户需求收敛的原因。 ② 如果是缺乏一些线上交互数据则和一般产品设计相同需要采用市场调研或者用户研究的方式开展调研辅以逻辑推理和统计学的后向归纳得到一些可靠结论比如最近招募用研我就很喜欢问如何验证数据可靠性以及推理相关性的问题。 收益估算 一般采用逻辑演绎方式估计收益在过去和算法合作经验丰富经常阅读一些相关论文的资深产品可以做到估算的相对较准当然实际还取决于算法人员水准这一点尤其在 业务的客户交流判断方案和可行性时尤其重要也是区分资深和非资深的因素。

回復

使用道具 舉報

您需要登錄後才可以回帖 登錄 | 立即註冊

本版積分規則

Archiver|手機版|自動贊助|z

GMT+8, 2024-11-28 17:52 , Processed in 0.032036 second(s), 18 queries .

抗攻擊 by GameHost X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回復 返回頂部 返回列表
一粒米 | 中興米 | 論壇美工 | 設計 抗ddos | 天堂私服 | ddos | ddos | 防ddos | 防禦ddos | 防ddos主機 | 天堂美工 | 設計 防ddos主機 | 抗ddos主機 | 抗ddos | 抗ddos主機 | 抗攻擊論壇 | 天堂自動贊助 | 免費論壇 | 天堂私服 | 天堂123 | 台南清潔 | 天堂 | 天堂私服 | 免費論壇申請 | 抗ddos | 虛擬主機 | 實體主機 | vps | 網域註冊 | 抗攻擊遊戲主機 | ddos |