Auf natürlicher Sprache basierende Lösungen für datengestützte Entscheidungsfindung
Mit den folgenden Schritten können Produktteams schnell Erkenntnisse gewinnen:
- Phase des Datenzugriffs:Hochladen der Ereignistabelle zum Benutzerverhalten (mit Feldern für Benutzer-ID, Ereignistyp, Zeitstempel usw.)
- Phase der intelligenten Analyse:
- Nutzen Sie die Funktion "Dialog mit Daten", um direkt Fragen zu stellen (sowohl auf Englisch als auch auf Chinesisch):
- "Trends in der täglichen Aktivität nach funktionalen Modulen"
- "Die 3 Seiten mit der höchsten Absprungrate letzte Woche"
- "Vergleich der Verweildauerkurven für verschiedene Untergruppen von Nutzern".
- Das System erstellt automatisch entsprechende Grafiken und Textinterpretationen
- Nutzen Sie die Funktion "Dialog mit Daten", um direkt Fragen zu stellen (sowohl auf Englisch als auch auf Chinesisch):
- Tiefgreifende Modellierungsphase:
- Erstellung von Prognosemodellen zur Ermittlung von Verhaltensmustern, die zu Abwanderung führen können
- Einrichtung automatischer Warnregeln zur Überwachung von Schlüsselmetriken auf Anomalien
Die Methodik verkürzt den Produktentscheidungszyklus von den traditionellen 1-2 Wochen auf 2 Stunden und eignet sich daher besonders für agile Entwicklungsumgebungen. Alle Analysen können in Echtzeit über Weblinks mit den Beteiligten geteilt werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDataFawn: Eine Datenanalyseplattform für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, ohne Code zu schreibenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man codefreie KI für die Analyse des Nutzerverhaltens in Produktiterationsszenarien einsetzen?
