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数据万花筒

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数据分析师如何构建数据指标体系？理解以下四个模型就够了！

本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容，全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。

数据万花筒

2022-04-11

1.4K0

坚持写作两年，我的第一本书出版啦，本周限时优惠，免费送30本！

python 数据分析 sql

哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力，反复修修改改，最终还是写完了这一本书。

数据万花筒

2022-04-11

5061

Python大数据分析告诉你，为何电影《哪吒》5天破10亿！！

java json 爬虫

不知道大家最近有没有去看电影，最近身边的朋友都在向我安利一部叫做《哪吒之魔童降世》的动漫电影。大家无一例外，都说非常的好看。

数据万花筒

2021-11-15

3690

Python实战：A/B试验提升课程转化率的成效分析（二）

免费套餐数据分析 python

数据集和完整代码移步知识星球：https://t.zsxq.com/aAMByVv

数据万花筒

2021-09-17

4940

Python实战：A/B试验提升课程转化率的成效分析（一）

免费套餐数据分析

A/B 试验是对比分析中的较为经典的方法，通过控制试验变量研究对照组与试验组之间是否存在显著差异，从而决定是否大规模推广新策略。A/B试验是探究因果关系最为有效的方法，作为数据分析师除了设计A/B试验流程之外，还需要结合试验数据对试验结果进行分析和评估，这个过程就涉及到各类统计学知识的应用。这篇文章会以Udacity A/B 试验案例为背景，通过Kaggle提供的公开数据集，利用Python实现对A/B 试验数据的处理。

数据万花筒

2021-08-25

5980

运营案例拆解|从数据角度看蜜雪冰城为何能成为奶茶界的拼多多

Hello，大家好，今天给大家带来一个案例拆解——蜜雪冰城案例拆解— 低价营销“土法”起家，作者是我的好友会飞的猪能上树，喜欢这篇文章的小伙伴可以关注他的公众号哦。

数据万花筒

2021-08-25

23.9K0

Python实战：利用Uplift模型识别营销敏感用户提升市场策略（二）

https 网络安全机器学习

经过上述过程的处理，数据集已经处理成营销增益模型所需的输入形式了。下面正式开始构建营销增益模型，和其他有监督模型一样，营销增益模型也需要划分训练集和验证集。我们通过如下的代码实现数据特征与数据标签的分离，同时按照7:3的比例划分训练集和测试集。

数据万花筒

2021-08-25

1.1K0

Python实战：利用Uplift模型识别营销敏感用户提升转化率（一）

营销增益模型（Uplift）是用户转化分析中常用的模型，今天的文章基于营销数据利用Python进行实战识别营销敏感客户群体，以在实际营销活动中降低企业成本。

数据万花筒

2021-08-25

1.6K0

Python实战|利用生存分析预测用户流失周期（二）

Cox风险比例模型是用户流失分析中较为常用的方法，该模型不仅可以预测用户是否会流失，还能预测用户何时流失，下面一起来看看Cox风险比例模型如何预测用户流失。

数据万花筒

2021-07-29

1.1K0

Python实战|利用生存分析预测用户流失周期（一）

数据分析编程算法

生存分析(survivalanalysis)源于生物医学，早期主要是是对生存时间进行分析，后来该方法也应用于各类商业分析，主要研究用户从一种状态转变到另一种状态所经历的时间。举个例子来说，在互联网行业，用户流失是较为常见的分析主题，生存分析法就可以运用于探究用户从进入互联网产品到流失这一过程的转变时长。这一期内容，小编会运用生存分析方法通过Python预测用户流失周期。

数据万花筒

2021-07-29

9860

用户增长数据指标体系及实践案例PPT分享

用户增长及相关指标体系如果您觉得我们的文章还不错，请分享，点赞，再看，一键三连！！！ END

数据万花筒

2021-07-05

1K0

数据指标是什么？必知必会的数据指标类型都在这了

大数据数据分析费用中心 tcp/ip

导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。

数据万花筒

2021-07-05

3.7K0

数据分析都提过什么样的奇葩建议

数据分析师的工作内容中，不管是数据底层搭建，报表体系建设，数据维度拆解，问题原因分析等等，或多或少都和“数据”都有那么一点关系。

数据万花筒

2021-07-05

3170

【数据分析思维】能落地的用户画像长啥样？

大数据数据挖掘

用户画像，大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题，公司都在搞，文章满天飞，在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代，你不懂用户画像，不搞用户画像，你都不好意思跟别人聊（chui）业（niu）务（pi）。

数据万花筒

2021-07-05

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Python实战|利用Dowhy框架实现因果推断实战（二）

利用Dowhy框架进行因果分为推断上下两篇

数据万花筒

2021-07-05

1.2K0

数据思维|总结常用的数据分析思维和分析方法

编程算法数据分析

掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。这一节会围绕数据分析常用分析方法展开，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。

数据万花筒

2021-07-05

1.2K0

5个理论模型构建用户流失外部因素分析框架

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用户流失存在于产品生命周期的各个阶段，用户的流失不仅会受到产品本身，即内部因素的影响，同时也会受到外部因素的影响，例如，政治经济环境、市场竞争环境等。外部因素和内部因素一样同等重要，这一章节内容将会围绕用户流失的外部因素展开，从SWOT、PEST、波特五力模型、4P理论以及用户体验五要素等理论模型出发，讲一讲如何构建流失用户外部因素的分析模型框架。

数据万花筒

2021-04-13

1.3K0

同期群分析解读用户生命周期，剖析真实用户行为和价值

数据分析 https sql 网络安全

漂亮的平均数并不是数据分析的最优解，只是用数据造出来的虚幻景象，会运营决策造成误导。数据不会说谎，只是做数据的人没有做到精准的分析而导致对数据呈现的错误解读。在用户生命周期各个环节中，用户的转化率和留存率是各不相同的，如果是用各个环节转化率的加权平均来代表整个周期的转化率显然是不正确的；当然如果仅对于留存阶段的留存率来说，新用户进入产品的第一、三、七、十四天的留存率也是各不相同的，显然取平均也是不科学的。

数据万花筒

2021-03-24

9340

数据分析方法论|利用对比分析有效地说明数据结果和结论

网络安全 https 数据分析

对比分析是数据分析中最常用的、最好用、最实用分析方法之一。没有对比就不能说明问题，这也是对比分析在数据分析领域经久不衰的原因之一。对比分析是将两个或两个以上具有可比性的数据进行比较，分析其中差异，以揭示事物发展规律。

数据万花筒

2021-03-24

1.3K0

平均值真的是最优解吗？何不试试用数据分箱进行结构化分析

平均值是数据分析中常用的方法，是利用特征数据的平均指标来反映业务目前所处的位置和发展水平。平均值虽好，但是它真的可以反应业务的真实形态吗？答案当然是否定的。平均值很容易抹平个体之间的差异，因此很多时候个体暴露的问题很难从平均值中得到体现，所以说平均值并不是最优解。

数据万花筒

2021-03-23

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