10.3.2 案例分析流程 10.3.2 案例分析流程:从问题切片到可复现洞见的工程化闭环 你有没有经历过这样的时刻?——手握一份标注完备的医疗影像数据集,模型在验证集上AUC高达0.97,可一旦部署到某三甲医院放射科的PACS系统中,推理延迟飙升至8.3秒,且对早期肺结节的漏检率陡增至34%;又或者,你精心调优的电商推荐模型在离线AB测试中CTR提升12.6%,上线后却引发用户投诉激增,客服后台涌入大量“为什么总推我刚退掉的商品?”的反馈。这些不是玄学,也不是运气不好,而是案例分析流程尚未完成工程化闭环的典型症状:我们习惯性地把“分析”等同于“看一眼指标”,把“复盘”简化为“开个会讲讲”,把“归因”降维成“感觉是数据分布偏了”。