本文探討推薦系統的流程，從召回、粗排到精排及重排，分析各步驟在實務中的應用與挑戰。透過公司案例及小紅書的例子，以解釋如何在大量可選項目中精準推薦滿足用戶需求的項目，並強調效率的重要性。文章還指出了多樣性在推薦系統中的角色，以提升使用者留存率與滿意度。

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理解推薦系統：從召回到重排的完整流程

作為《心態致勝》的成長思維支持者，我一直堅信，人的能力和智慧並非一成不變，而是可以通過不斷學習與努力得以提升。然而，隨著我在工作和生活中的經驗累積，我逐漸意識到，成功並不僅僅來自努力，運氣也在職場表現中發揮著不可忽視的作用。

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<div class="draft-block draft--p left">今天在處理完一個分析需求後，被老闆稱讚很會使用 BI tool 😝</div>
<div class="draft-block draft--p left">雖然這個稱讚直觀看起來並不是直接針對我身為 DA 的專業能力，但其實如果以 
              <a href="/article/65b88d57fd897800019e3b94" target="_blank" class="draft--mention">
                <i class="icon-blankLink"></i>
                <span>數據分析師 Data Analyst 需要的四種能力</span>
              </a>
             提到的 DA 衡量指標：「inspiration-per-minute」來看，老闆的稱讚其實也是針對我身為 DA 的價值，因此我還是蠻開心的</div>
<div class="draft-block draft--p left">---</div>
<div class="draft-block draft--p left">介紹一下我們公司使用的 BI tool <a href="https://mode.com/" target="_blank" class="draft--a">Mode</a>，在台灣比較少人用，我目前沒聽到有其他台灣公司也在使用這個工具</div>
<div class="draft-block draft--p left">這個工具很貴，非常貴，但有一個很棒的功能是它可以在做圖表的時候做 aggregation，這個功能大大的提升了 DA 產數據、做分析的彈性</div>
<div class="draft-block draft--p left">舉例來說：</div>
<div class="draft-block draft--p left">如果你想分析每個新註冊用戶是透過什麼裝置進行註冊的，以往在其他工具中（e.g. redash），你需要在 query 裡面就先 group by 好 device_type，這樣才可以得到 by device_type 的數據</div>
<div class="draft-block draft--p left">如果在另一張表上，需要多看一個維度（e.g. 月份），或是換一個維度，你就必須要把 query 複製一份以後，新增或是換掉 group by key，這樣會讓 dashboard 上面充斥著很多都只差一點點的 queries</div>
<div class="draft-block draft--p left">在 Mode 上你不需要這樣做，你只要把所有註冊用戶列出來，再把你可能用得到的 features 做成 columns，不需要在 query 裡面預先做好 group by，而是等到作圖時，再把你想要的 group by key 丟到 x 軸，這樣 Mode 會自己幫你 group by 好</div>
<div class="draft-block draft--p left">概念上就很像我們 excel 在做樞紐分析表一樣，你只需要產出數據大表，後續的運算都是在樞紐分析表上設定</div>
<div class="draft-block draft--p left">因為有了這個功能，所以 DA 可以省下很多改寫 group by key 的時間，同一份 query 可以做出超多種不同類型的圖表，更棒的是，因為這些圖表背後都共用同一份 query，所以如果某天想改一個計算的邏輯（e.g. 篩選資料區間），你改一份 query，會同時套用到所有相關的圖表上，在維護上的成本也小非常多</div>
<div class="draft-block draft--p left">上述這些便利都是 DA 切身感受到的，而對老闆來說，直接感受到的好處是：</div>
<div class="draft-block draft--p left">和 DA 在會議中看數據時，可以很快地看到不同維度的數據進行下一步討論</div>
<div class="draft-block draft--p left">和老闆在會議中看數據時，他蠻常會想到一些事前沒考慮到想多看的新維度，這些新維度的數據在以前必須要等到會議結束後，DA 改完 queries 才能看到</div>
<div class="draft-block draft--p left">但改用 Mode 之後，只要我事前有準備好這些 columns，在會議當下我只要在介面上拉一拉，就可以很快看到他要的數據，進而做更深入的討論</div>
<div class="draft-block draft--p left">也因為這個功能真的太便利，加速了我們看數據的流程，所以即便 Mode 真的很貴，我們公司都還是無法離開它</div>
<div class="draft-block draft--p left">不過，雖然到圖表時才做 aggregation 的功能很方便，但實際應用上還是有所局限：</div>
<div class="draft-block draft--p left">在資料量過大時會因為運算量過大而失敗</div>
<div class="draft-block draft--p left">為了要讓 Mode 圖表可以即時做 aggregation，我們必須要把所有原始資料留下來，這有時候會讓 query result 的筆數過大，讓 Mode 在做 aggregation 時，產生過大的運算量而導致失敗</div>
<div class="draft-block draft--p left">這段目前無解，不過因為公司是 B2B，clients 數量目前還不多，所以比較少遇到資料量過大的問題</div>
<div class="draft-block draft--p left">---</div>
<div class="draft-block draft--p left">你們公司是選擇哪一個 BI tool 呢？</div>
<div class="draft-block draft--p left">歡迎在留言區跟我分享你們公司使用的 BI tool 以及你認為的優點在哪 🙌🏼</div>

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被老闆稱讚很會使用 BI tool（？

這篇文章分享了作者在參與預估專案時的思考脈絡和學習點，透過兩個具體的案例，探討了預估方法中重要的假設和挑戰。

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再次感謝 Nike 提供各種跑步服裝跟跑鞋協助我們練跑，讓我們可以在最舒適的情況下做挑戰！也謝謝所有 Nike NRC 團隊的教練和配速員 ，沒有你們，這項挑戰一定難上加難啊！

#馬拉松 #慢跑 #運動

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