数据漂移（Data Drift）是指机器学习模型在部署后，输入数据的统计分布随时间发生变化的现象。这种变化可能源于外部环境变迁、用户行为演化或数据收集偏差的累积，导致模型基于历史训练数据的预测能力下降，从而影响AI产品的准确性和可靠性。数据漂移是模型性能衰退的常见原因，其检测和应对成为维持系统稳定性的关键。
在AI产品开发的实际落地中，产品经理需主导数据漂移的监控与管理。通过建立实时数据分布分析工具，如计算特征偏移指标或设置预警阈值，并结合定期模型再训练策略，可以主动适应新数据分布，确保产品在动态环境中持续优化。这不仅提升了模型的泛化能力和鲁棒性，还增强了用户体验和商业价值，是AI产品全生命周期管理的重要环节。
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