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數(shù)據(jù)分析

1669內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點、技術(shù)難點與應(yīng)用場景，讓用戶更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。

共 1669 條

年度經(jīng)營計劃&預(yù)算怎么做？最全攻略來了！

外部環(huán)境，社會輿論，競爭對手，上游供應(yīng)商，下游消費者，內(nèi)部團(tuán)隊表現(xiàn)、內(nèi)部新品成功概率、內(nèi)部努力程度&穩(wěn)定性……都會影響結(jié)果，卻又很難全部預(yù)測清楚。未卜先知的本事大家都喜歡，問題是丫不存在。

2023-10-08 08:08:16

年度經(jīng)營預(yù)算供應(yīng)商

Presto 在阿里云實時日志分析中的實踐和優(yōu)化

本文將分享阿里云千億規(guī)模實時日志分析的架構(gòu)設(shè)計和實踐。本文將聚焦在存儲和分析基礎(chǔ)能力上面的建設(shè)，重點分享日志分析系統(tǒng)，以及在面對核心問題時的一些架構(gòu)設(shè)計思路和經(jīng)驗。

2023-10-08 07:33:24

Presto 數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)在ERP引發(fā)前所未有的增長中的作用

每個行業(yè)的全球競爭都在加劇，行業(yè)面臨著自上世紀(jì)70年代中期以來最嚴(yán)重的供應(yīng)鏈危機(jī)，通貨膨脹率上升的程度還有待發(fā)現(xiàn)。由于經(jīng)濟(jì)環(huán)境繼續(xù)提供不可預(yù)測的挑戰(zhàn)，企業(yè)必須盡其所能加強(qiáng)競爭優(yōu)勢。

2023-10-08 07:01:55

大數(shù)據(jù)ERP 供應(yīng)鏈

十大數(shù)據(jù)分析模型之三：矩陣模型

掌握構(gòu)造矩陣模型的技術(shù)后，在很多領(lǐng)域都可以使用。特別是用戶行為分析。因為收入、成本這些經(jīng)營指標(biāo)經(jīng)常有KPI的，但用戶行為并沒有KPI。導(dǎo)致很多同學(xué)在做用戶行為分析時會迷失方向：到底怎么判定用戶行為的好壞？此時可以用上矩陣模型了。

2023-10-07 08:05:17

數(shù)據(jù)分析模型行為分析

利物浦足球俱樂部大力運用云技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)

利物浦足球俱樂部（LFC）負(fù)責(zé)數(shù)字業(yè)務(wù)的高級副總裁Drew Crisp表示，該俱樂部在過去三年里對所有的數(shù)字平臺進(jìn)行了改造，從15到20個數(shù)字接觸點收集數(shù)據(jù)，以便更好地了解球迷的在線參與情況。

2023-09-27 11:13:58

云技術(shù)數(shù)據(jù)分析

這才是真正的數(shù)據(jù)分析報告，你那只是念PPT

到了每日匯報的時候，很多新人會習(xí)慣性地像11號一樣寫上一堆。甚至還有些官僚化的企業(yè)，會把這種格式一直流傳下去，一傳好幾年。最后的結(jié)果自然是搞到?jīng)]人看。為啥？因為從12號開始，已經(jīng)是例行更新，后續(xù)的數(shù)據(jù)走勢其實和之前看起來差不多。

2023-09-27 07:21:08

數(shù)據(jù)分析報告 PPT

輕量級的日志采集組件 Filebeat 講解與實戰(zhàn)操作

Filebeat是一個輕量級的代理，對系統(tǒng)資源的消耗非常低。它設(shè)計用于高性能和低延遲，可以在各種環(huán)境中運行，包括服務(wù)器、容器和虛擬機(jī)。

2023-09-27 00:12:23

輕量級日志系統(tǒng)

五步法！快速建立數(shù)據(jù)分析思路

數(shù)據(jù)分析輸出的產(chǎn)品，不像大米白面能直接填飽人的肚子。數(shù)據(jù)分析的價值是相對的。如果提供的是對方知道的東西，即使給得再多，也不會被認(rèn)可，甚至?xí)煌虏郏骸澳闾珕铝?，說重點”。

2023-09-26 12:32:21

數(shù)據(jù)分析領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)

八步學(xué)會使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗

你已成功使用Pandas清洗了第一個數(shù)據(jù)集。在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集時，你可能會遇到其他挑戰(zhàn)。然而，本文介紹的基本技術(shù)將幫助你入門，并為開始數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。

2023-09-26 01:03:36

Pandas 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集

在 ClickHouse 中處理更新和刪除以及 Upserts

根據(jù)你的目標(biāo)和性能要求，ClickHouse 有多種更新和刪除數(shù)據(jù)的方法。本文的其余部分將描述每種方法及其優(yōu)缺點，以及解決一些常見挑戰(zhàn)的輕量級刪除的一些最新進(jìn)展。我們推薦最佳實踐，并強(qiáng)調(diào)在考慮一種方法時需要考慮的一些重要事項。

2023-09-26 00:00:00

Upserts ClickHous 更新

在Python中創(chuàng)建相關(guān)系數(shù)矩陣的六種方法

相關(guān)系數(shù)矩陣（Correlation matrix）是數(shù)據(jù)分析的基本工具。它們讓我們了解不同的變量是如何相互關(guān)聯(lián)的。在Python中，有很多個方法可以計算相關(guān)系數(shù)矩陣，今天我們來對這些方法進(jìn)行一個總結(jié)

2023-09-24 14:52:21

數(shù)據(jù)分析相關(guān)系數(shù)矩陣

從T+1到秒級，愛奇藝大數(shù)據(jù)實時化建設(shè)與演進(jìn)

總體來說，只需少量的頁面操作，即可配置一張實時報表，整個過程非常迅速。原先使用通用型工具開發(fā)此類報表，可能需要一周時間，但在RAP進(jìn)行配置，僅需小時級別的時間，并且支持靈活的需求變更。目前，RAP平臺已在愛奇藝的直播、會員監(jiān)控等業(yè)務(wù)中廣泛應(yīng)用。

2023-09-22 07:36:54

愛奇藝大數(shù)據(jù)實時

Gartner：實施混合式數(shù)據(jù)分析平臺的三個步驟

2023年Gartner中國CIO調(diào)研顯示，80%的中國受訪者依賴中心化IT部門來提供IT架構(gòu)能力、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)和政策。

2023-09-21 10:06:53

數(shù)據(jù)分析 Gartner

時間序列的重采樣和pandas的resample方法介紹

重采樣是時間序列分析中處理時序數(shù)據(jù)的一項基本技術(shù)。它是關(guān)于將時間序列數(shù)據(jù)從一個頻率轉(zhuǎn)換到另一個頻率，它可以更改數(shù)據(jù)的時間間隔，通過上采樣增加粒度，或通過下采樣減少粒度。在本文中，我們將深入研究Pandas中重新采樣的關(guān)鍵問題。

2023-09-20 11:42:52

Pandas 重采樣

聊聊什么是供應(yīng)鏈分析？

隨著傳感器、RFID標(biāo)簽、物聯(lián)網(wǎng)和其他技術(shù)的進(jìn)步并在整個商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中變得更加突出，供應(yīng)鏈分析的重要性也將增加。這些新的信息來源將使人們能夠更深入地了解復(fù)雜系統(tǒng)，并為更快、更強(qiáng)大的供應(yīng)鏈鋪平道路。

2023-09-13 07:02:23

RFID 標(biāo)簽系統(tǒng)

數(shù)據(jù)分析十大模型之漏斗模型（V2.0全新升級版）

漏斗模型，其實應(yīng)該叫做“流程式業(yè)務(wù)分析模型”。它是基于業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)，對業(yè)務(wù)進(jìn)行分析診斷的工具。因為銷售端的業(yè)務(wù)，常常會出現(xiàn)“流程越長，用戶流失越多的情況”。

2023-09-11 11:38:53

漏斗工具模型

MPP 與 SMP 的區(qū)別，終于有人講明白了

MPP 需要一種復(fù)雜的機(jī)制來調(diào)度和平衡各個節(jié)點的負(fù)載和并行處理過程，通信復(fù)雜。當(dāng)通信時間長時， MPP 性能會變差。目前一些基于 MPP 技術(shù)的服務(wù)器一般通過系統(tǒng)級軟件（如數(shù)據(jù)庫）來屏蔽這種復(fù)雜性。

2023-09-08 18:57:42

MPP SMP 節(jié)點

我用三步，搭建一個高效的運營分析體系

一提到內(nèi)容運營，很多同學(xué)本能想到公眾號、微博、抖音。于是數(shù)據(jù)指標(biāo)是張口就來：粉絲量、新增粉絲量、常讀粉絲量、閱讀數(shù)、打開率、轉(zhuǎn)發(fā)率……越說越起勁，喉嚨里那句：“今天閱讀低了，要搞高”幾乎要破口而出。

2023-09-08 13:10:20

運營分析體系

算法AB實驗平臺進(jìn)化歷程和挑戰(zhàn)

未來我們會希望借助數(shù)倉部門的AB平臺的指標(biāo)計算和可視化通用能力，希望可以逐步增強(qiáng)AB平臺的數(shù)據(jù)可視化能力，在實驗分流情況的可視化分析，實驗的用戶特征的分布可視化分析，實驗的指標(biāo)變化原因排查等方面與分析同學(xué)一起合作，提升AB實驗的指標(biāo)報表問題分析效率。

2023-09-06 18:37:21

可視化數(shù)倉平臺

工欲善事，必先利器：數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的大數(shù)據(jù)“技術(shù)觀”

眾所周知，任何社會發(fā)展的潮流和趨勢，背后都有一系列綜合因素共同驅(qū)動，那么對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也是一樣。

2023-09-06 16:30:31

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)

只知道ABtest？測試方法還有這些，數(shù)據(jù)分析師都得掌握！

測試從來都是數(shù)據(jù)分析解決問題的手段。俗話說：是騾子是馬，拉出來遛遛。測試就是遛馬的過程，結(jié)果好壞一眼即明。特別針對：新渠道、新產(chǎn)品、新團(tuán)隊這種創(chuàng)新情況。舊的數(shù)據(jù)不能完全推演創(chuàng)新，就更得上測試了。

2023-09-06 11:36:04

ABtest 數(shù)據(jù)分析師

利用ChatGPT分析數(shù)據(jù)的六種方法? 譯文

想提升您的數(shù)據(jù)分析技能嗎？本文介紹了幾個巧妙的方法，可以將ChatGPT用作數(shù)據(jù)分析工具包中的一款強(qiáng)大工具。

2023-09-06 08:00:00

ChatGPT 數(shù)據(jù)分析

業(yè)務(wù)部門又來刁難了，數(shù)據(jù)分析師怎么辦？

為什么會這樣？其一就是：蠢。很多人干活就是不帶腦子。確實有很多公司的運營、策劃、產(chǎn)品經(jīng)理，干活就找模板，想創(chuàng)意就抄競品，其他啥都不會。

2023-09-05 13:10:00

業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析：決策制定的新方式

本文將深入探討大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代世界中的嶄露頭角，以及它們?nèi)绾胃淖兞藳Q策制定的方式。我們將分析大數(shù)據(jù)的概念、重要性以及數(shù)據(jù)分析方法的演變，同時探討大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析對各個領(lǐng)域的影響，并討論未來的趨勢和挑戰(zhàn)。

2023-09-04 15:35:54

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

這是我見過最【準(zhǔn)確】的數(shù)據(jù)診斷模型

算法模型不是一個處理標(biāo)準(zhǔn)問題的好辦法。用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如果用無監(jiān)督方法，比如Kmean聚類，本身輸出的結(jié)果就隨著聚類中心變化而變化，不穩(wěn)定結(jié)果不能做標(biāo)準(zhǔn)。如果用有監(jiān)督的方法，那一開始的“好/壞”標(biāo)注誰來打？還是得老板來打?？此茝?fù)雜的算法又變成：請老板酌定。

2023-09-04 11:32:28

數(shù)據(jù)診斷模型

15個基本且常用Pandas代碼片段

Pandas提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)操作和分析功能，是數(shù)據(jù)科學(xué)的日常基本工具。在本文中，我們將介紹最常用的15個Pandas代碼片段。這些片段將幫助簡化數(shù)據(jù)分析任務(wù)，從數(shù)據(jù)集中提取有價值的見解。

2023-09-03 16:46:09

這是一份完整的用戶分析攻略

如果用戶行為本身發(fā)生得很隨機(jī)，則測算可以簡化。比如啤酒、瓜子、礦泉水一類零食，用戶購買可能完全是臨時起意，沒啥深入思考，也沒啥忠誠度可言。此時只靠按單次廣告投放核算成本即可。只要每次投出去的商品能賺錢就行。

2023-09-01 14:02:25

用戶分析攻略

它是最給力的數(shù)據(jù)分析體系，卻被90%的人忽略！

報表是整體數(shù)據(jù)分析體系核心。報表做好，處處好，報表做不好，人肉sql寫到老。而且，日、周、月、季、年報，不是簡單地把同一個字段按五個時間周期統(tǒng)計五遍，五種工具間相互配合，才能起到更好效果。

2023-08-31 12:01:14

數(shù)據(jù)分析體系

活動效果評估體系，該怎么搭建？

在分析這些指標(biāo)的時候，要注意先后順序。比如有關(guān)新用戶注冊問題。要先看各個用戶來源渠道的投放力度，活動是否及時上架，何時與投放結(jié)合。之后才是深入分析文案、活動禮品、領(lǐng)取后行為等等。?

2023-08-30 11:41:17

活動效果評估體系注冊

可視化數(shù)據(jù)分析：從數(shù)據(jù)中獲得洞察力

在當(dāng)今數(shù)字化的世界中，數(shù)據(jù)被廣泛收集和儲存，但這些數(shù)據(jù)本身并沒有意義。要從數(shù)據(jù)中獲得洞察力和價值，可視化數(shù)據(jù)分析成為一種強(qiáng)大的工具。

2023-08-28 16:19:32

數(shù)據(jù)分析數(shù)字化

我總結(jié)了數(shù)據(jù)推動業(yè)務(wù)的七大坑點，千萬注意！

理論說起來容易，執(zhí)行起來只能看菜下飯，且行且珍惜了。況且這還是在業(yè)務(wù)部門推動的情況下，如果是數(shù)據(jù)部門自己想推動，那就更得付一番精力。?

2023-08-28 12:09:53

數(shù)據(jù)推動業(yè)務(wù)

一個完整的案例，看懂用戶畫像怎么做

如果走鬼大叔見了家長，不問人家買什么，在那談天說地瞎聊天。他還能賣出風(fēng)箏嗎？當(dāng)然不行，可能扯淡是扯個爽的。這就是有目標(biāo)和無目標(biāo)的區(qū)別。對應(yīng)到工作中，很多人做用戶畫像是基于：“領(lǐng)導(dǎo)要求做”“我看人家都在做”。

2023-08-27 21:25:20

用戶畫像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

做經(jīng)營分析，只會同比環(huán)比，怎么辦！

所謂策略，就是業(yè)務(wù)開展的前后順序，輕重緩急。比如上文提到的“A產(chǎn)品銷售差3%”達(dá)標(biāo)。如果站在產(chǎn)品策略的角度，就不是這么頭疼醫(yī)頭，腳疼醫(yī)腳地把每一個產(chǎn)品的漲跌列出來。

2023-08-26 20:41:34

策略經(jīng)營分析角度

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析：驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動決策

在當(dāng)今信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)和組織最寶貴的資源之一。數(shù)據(jù)的價值不僅在于收集和存儲，更在于對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和挖掘。數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析作為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的重要工具，正在被越來越多的企業(yè)所采用。

2023-08-23 15:33:15

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析如何應(yīng)用于商業(yè)地產(chǎn)？

隨著商業(yè)物業(yè)業(yè)主越來越依賴數(shù)據(jù)分析和數(shù)字工具，確保所收集數(shù)據(jù)的安全性和隱私性將變得至關(guān)重要。物業(yè)管理軟件提供商，需要優(yōu)先考慮強(qiáng)有力的網(wǎng)絡(luò)安全措施，并遵守嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)，以保護(hù)業(yè)主和租戶。這意味著他們需要徹底審查與之合作的任何物業(yè)管理軟件供應(yīng)商，以確保網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)隱私健全。

2023-08-22 17:59:23

數(shù)據(jù)分析

使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清理的入門示例

數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)分析過程中的關(guān)鍵步驟，它涉及識別缺失值、重復(fù)行、異常值和不正確的數(shù)據(jù)類型。獲得干凈可靠的數(shù)據(jù)對于準(zhǔn)確的分析和建模非常重要。

2023-08-15 16:20:42

Pandas 數(shù)據(jù)分析

標(biāo)簽 VS 數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，終于有人講清楚了

流程式也不止漏斗這一種，比如在生產(chǎn)、服務(wù)、售后等環(huán)節(jié)，也是一個完整的流程，但不是逐步遞減的。比如生產(chǎn)任務(wù)，是肯定要完成的，但隨著生產(chǎn)工序增加，每一步會增加新的原料、生產(chǎn)費用、人工成本，此時整個流程所消耗的成本、時間是逐級遞增的。

2023-08-14 11:35:16

流程式轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)指標(biāo)

指標(biāo)中臺核心能力建設(shè)實踐

本文將從數(shù)據(jù)分析的發(fā)展歷程和面臨的問題，引出為什么需要通過指標(biāo)去解決這些問題，并分享滴普科技指標(biāo)中臺的核心能力以及技術(shù)實踐。

2023-08-14 07:28:02

數(shù)據(jù)分析指標(biāo)中臺

四個將Pandas轉(zhuǎn)換為交互式表格的Python包

Pandas是我們?nèi)粘Ｌ幚肀砀駭?shù)據(jù)最常用的包，但是對于數(shù)據(jù)分析來說，Pandas的DataFrame還不夠直觀，所以今天我們將介紹4個Python包，可以將Pandas的DataFrame轉(zhuǎn)換交互式表格，讓我們可以直接在上面進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的操作。

2023-08-11 17:26:51

Pandas 數(shù)據(jù)分析 Python

愛奇藝魔鏡-解決大數(shù)據(jù)平臺分析化難題

隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展，業(yè)務(wù)逐步多樣化，固定的報表開發(fā)難以滿足業(yè)務(wù)方的數(shù)據(jù)需求，數(shù)據(jù)工程師逐漸成為業(yè)務(wù)獲取數(shù)據(jù)的瓶頸，難以滿足業(yè)務(wù)的需求。今天分享的主題是愛奇藝魔鏡如何解決大數(shù)據(jù)分析平臺化的難題，提升業(yè)務(wù)分析效率。

2023-08-11 07:44:09

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

面試官眼前一亮：Hash沖突解決方案一覽

面試題中的Hash沖突問題，不僅僅是一個技術(shù)問題，更是一個思維的考驗。通過深入研究不同的解決方案，我們可以更好地理解哈希表背后的原理和技術(shù)，也能夠更加靈活地應(yīng)對實際的工程挑戰(zhàn)。

2023-08-10 08:16:41

Hash 技術(shù)哈希表

技術(shù)分析在大數(shù)據(jù)時代正在迅速發(fā)生變化

大數(shù)據(jù)在技術(shù)分析領(lǐng)域的興起帶來了交易模式的轉(zhuǎn)變。從推動我們預(yù)測的歷史和真實數(shù)據(jù)到大規(guī)模數(shù)據(jù)集和先進(jìn)處理框架的利用，我們現(xiàn)在擁有前所未有的知識和工具來駕馭市場。

2023-08-09 07:05:59

大數(shù)據(jù)技術(shù)交易模式

電子學(xué)習(xí)中的大數(shù)據(jù)分析：每個人都應(yīng)該知道的這些方面

隨著技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)據(jù)革新了許多業(yè)務(wù)流程。專家斷言，大企業(yè)所享有的杠桿之一是利用數(shù)據(jù)來鞏固它們在市場上的壟斷地位。

2023-08-08 07:00:24

大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程

”人貨場”模型搞懂沒？數(shù)據(jù)分析大部分場景都能用！

人貨場三個維度之所以經(jīng)常用，是因為這三者與用戶行為有直接關(guān)系，并且商品屬性、賣場屬性、用戶習(xí)慣都有一些天生的規(guī)律可循。

2023-08-07 11:56:43

模型人貨場數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)型 VS 技術(shù)型數(shù)據(jù)分析師，哪個更有前途？

因為在校生對數(shù)據(jù)分析工作，經(jīng)常葉龍好龍。覺得自己很適合干數(shù)據(jù)分析，可每天搓個200行SQL，核對一下數(shù)據(jù)，清洗一下數(shù)據(jù)，就覺得很枯燥，無聊，想跑。所以找個實習(xí)體驗下真實感覺非常重要。

2023-08-04 11:37:31

業(yè)務(wù)型技術(shù)型數(shù)據(jù)分析

AB實驗遇到用戶不均勻怎么辦？—— vivo游戲中心業(yè)務(wù)實踐經(jīng)驗分享

本文會基于實際應(yīng)用案例，來給大家仔細(xì)闡述相關(guān)方法模型的思考過程，實現(xiàn)原理，應(yīng)用結(jié)果，希望能夠幫助大家在各自領(lǐng)域中解決用戶不均勻問題時帶來參考和啟發(fā)。

2023-08-03 10:19:59

AB實驗戶不均勻

15個超級棒的外文免費數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析不愁沒有數(shù)據(jù)用了！

Academic Torrents是一個比較年輕的網(wǎng)站，旨在共享來自科學(xué)論文的數(shù)據(jù)集。因為它是一個較新的站點，所以很難判斷最常見的數(shù)據(jù)集類型是什么樣的。目前，它有大量缺乏上下文的有趣數(shù)據(jù)集。

2023-08-03 08:15:20

外文免費數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如何解決供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方法使供應(yīng)鏈領(lǐng)域的企業(yè)能夠利用大數(shù)據(jù)的力量，實現(xiàn)實時可見性，優(yōu)化運營并推動戰(zhàn)略決策。通過提供統(tǒng)一和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管理方法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在日益復(fù)雜和數(shù)據(jù)驅(qū)動的供應(yīng)鏈環(huán)境中提高了效率、敏捷性和競爭力。

2023-08-03 06:58:46

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)企業(yè)

數(shù)據(jù)歸因模型，該如何搭建？

企業(yè)經(jīng)營也是同理，我們不是搞科學(xué)研究的，而是來掙錢的，所以真實原因可能永遠(yuǎn)無法知道，但是只要經(jīng)營指標(biāo)是向好發(fā)展，業(yè)務(wù)能不斷改善，目的就達(dá)到了。

2023-08-02 13:07:00

數(shù)據(jù)歸因模型

用戶細(xì)分，該怎么分才最見效果

雖然數(shù)據(jù)、統(tǒng)計學(xué)給我們提供了很多工具（分類工具、降維工具）可真正用到實處還是得考慮具體業(yè)務(wù)場景。我們從來都不缺少會背課本的學(xué)生，我們?nèi)鄙俚氖菚紤]實際場景的分析人員。

2023-08-01 12:45:39

用戶細(xì)分消費習(xí)慣

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