Ying @ Taiwan

初次參加 ProductTank Taipei 的活動，是看了 Sharon 的訊息分享，再看到場地是在 Pic Collage 舉辦，可以跟久違的 Yen-Ting 碰面，於是興匆匆報名，幸運拿到了名額 ！於是坐在舒適的沙發區 key 筆記。 【噓，讓資料說話】 Dcard 產品經理 - 林懷宇 由 iOS 工程師轉戰產品經理的林懷宇，在 Dcard 擔任產品經理，秉持著產品精神 "Speak your mind" 推廣、設計、行銷著自家產品，透過匿名校園社群建構著自己的使用者。近幾年來資料的儲存與運用越來越普及，而 data science 也逐漸發展為熱門領域，做資料科學，需要有 hacking skills, math & statistics knowledge 以及 substantive expertise 的 domain knowledge，而這幾年來，「產品經理」的角色，需要同時發展 Business, User experience 以及 technology 幾個領域，而 data 在這幾個方面都可以有很顯著的應用與切入，林懷宇今天想從 UX 的角度來討論。 資料的運用在產品上，一般來說分為三步驟：「記錄行為 → 分析行為（例如社群交友的抽卡使用者性別比率）→ 預測行為」。 「預測行為」會是本日最主要的重點，透過資料分析預測使用者會做哪些行為，透過預測使用者行為，找出在預測使用者行為時的關鍵資料，則更可以設計出讓使用者滿意的產品，例如推薦符合使用者喜好的內容產品，或透過高度關聯性來增加判斷準確度（未來希望可以產生專屬使用者、符合個人喜好的熱門文章列表）。 分析工具一般來說會透過 GA、Facebook Analytics 等工具進行量化分析，甚至使用 SQL 從資料庫中直接撈取行為的 raw data 進行。 以完整組織來說，記錄行為一般來說是由 Data Engineer 負責，分析行為則是由 Data Analyst 處理，進一步預測行為則是由 Data Scientist 進行，但一般公司很難有這麼完整的組織，在 Dcard，Data scientist 會貫穿三個流程，每一步驟都參與到。 林懷宇說，想要特別討論「當產品經理遇上資料科學家時」會產生什麼樣的火花？事實上，產品經理不只