當領導給到乙個目標的時候，你會怎麼做。譬如，我們現在從某個產品獲取到了很多使用者的意向資訊，需要怎麼把這些資料和業務結合在一起？下面聊一下幾個思路，
怎麼確認？
通過對以上資訊的綜合整理，構建乙個基於使用者的線索池，進行自我交叉驗證；構建乙個外部資料池，進行三方交叉驗證，最終沉澱下來的基本上就是能夠應用的資料。
在經過第一層模型的資料篩選處理之後的資訊我們認為是可靠的，這時候單一部門已經沒辦法讓資料的價值得到充分的體現，必須是跨部門的協同合作，這時候就需要考驗對產品、對業務、對技術的理解程度了。
這些意象資訊，可以應用在哪些業務上，涉及到哪些人以及這些人的職責是什麼，資訊的流轉需要以什麼樣的載體在產品中體現，包括技術上的一些壁壘打通。譬如說我們用python做了資料的處理清洗，演算法模型在其他語言實現時可能會打一定的折扣，那這時候就需要精進我們的技術能力，可以提供相關的介面供其他技術部門呼叫。
總結起來，就是這些資訊在經過乙個流程的時候，需要過哪些人的審批、執行、落地、跟蹤，之後由誰來負責將意向轉換為業務語言進行需求對接，最後的結果怎麼樣。
在實際應用的時候往往就能暴露出一些理論知識的短板，演算法、模型再精確，它是圍繞著數字之間的關係計算出來的概率結果，就意味著準確率永遠達不到百分之百。
呈現幾種現象：
我們可以把這樣的問題歸納為：資料分析演算法問題、產品問題、流程問題，就需要進行深入的專項分析，最終進行定位解決。
當業務經過一段時間的沉澱，很多人為敲定的規則能夠通過機器的方式進行判斷，這時候就能夠去沉澱業務規則，從經驗決策轉變為資料決策。
資訊的匹配模型，可以劃分為三個階段：輸入層、處理層、輸出層，在處理層就會關聯到原有的產品邏輯和流程規則。這個過程和神經網路演算法實際上有點兒類似，得有人告訴我這項業務的判斷依據，也就是做決策時需要觀測的資料指標項，分別由哪些類目構成，然後在有多重因素的情況下人為判斷是怎麼做的選擇，決策之後的結果交付的下游方是誰。
權重係數，是對多重因素的乙個優先順序排序，譬如我要給使用者推薦一款商品，我會優先考慮他的性別、年齡層以及對應的收入，這就定下了乙個基調，他能夠接受的品牌和**範圍；然後再考慮他的一些日常習慣，在可選的產品裡面哪一款更貼近於他的喜好；再之後便是他的偏好，顏色、質量、運輸時效等等。
在實際的業務過程裡面永遠不存在一次性分析，畢竟市場在變、環境在變、生活方式在變、人的行為習慣喜好也都在變化的過程裡面，使用者和產品都在成長，所以這時候可以引入乙個叫做生命週期的詞語來進行區別。
對於資料分析而言，實際上我們需要了解不同視角下每乙個階段的衍變過程，這樣才能進行針對性的資料探索，畢竟每乙個階段下的資料類目和關注的側重點都會不一樣。
end.
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