基于数据驱动的编程是一种软件开发范式，其核心思想是让程序的行为和决策主要依赖于输入数据而非预设的硬编码逻辑。在这种范式下，系统通过分析大量数据自动发现模式、建立模型并做出响应，而非依赖开发者预先编写的确定规则。数据驱动编程通常与机器学习技术紧密结合，系统能够从历史数据中学习规律，并随着新数据的输入不断调整行为模式。
在AI产品开发实践中，基于数据驱动的编程已成为主流方法。以推荐系统为例，传统的基于规则的推荐需要人工定义商品关联逻辑，而数据驱动方法则通过分析用户行为数据自动发现潜在的关联模式。这种方法不仅显著提升了开发效率，更能捕捉到人类难以察觉的复杂关系。值得注意的是，数据质量、特征工程和模型选择成为决定系统性能的关键因素，这也要求产品经理需要具备数据思维，能够与技术团队就数据采集、标注和评估标准达成共识。