Soluções de tomada de decisões baseadas em linguagem natural e orientadas por dados
As equipes de produtos podem obter insights rapidamente seguindo estas etapas:
- Fase de acesso aos dados:Faça upload da tabela de eventos de comportamento do usuário (com campos para user_id, tipo de evento, carimbo de data/hora etc.)
- Fase de análise inteligente:
- Use a função "Dialogue with Data" (Diálogo com dados) para fazer perguntas diretamente (em inglês e chinês):
- "Tendências na atividade diária por módulo funcional"
- "As 3 páginas com a maior taxa de rejeição na semana passada"
- "Comparação de curvas de retenção para diferentes subgrupos de usuários."
- O sistema gera automaticamente gráficos e interpretações de texto correspondentes
- Use a função "Dialogue with Data" (Diálogo com dados) para fazer perguntas diretamente (em inglês e chinês):
- Fase de modelagem profunda:
- Criar modelos preditivos para identificar padrões de comportamento que possam levar à rotatividade
- Configure regras de alerta automático para monitorar as principais métricas em busca de anomalias
A metodologia reduz o ciclo de decisão do produto das tradicionais 1-2 semanas para 2 horas, o que a torna particularmente adequada para ambientes de desenvolvimento ágil. Todas as análises podem ser compartilhadas com as partes interessadas em tempo real por meio de links da Web.
Essa resposta foi extraída do artigoDataFawn: uma plataforma de análise de dados para criar modelos de aprendizado de máquina sem escrever códigoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar a IA sem código para análise do comportamento do usuário em cenários de iteração de produtos?
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